Welche GPU-Modelle bietet DigitalOcean an?
Antwort
DigitalOcean bietet eine Reihe von GPU-Modellen für KI-, maschinelles Lernen- und Hochleistungsrechen-Workloads an. Die vollständige Liste der verfügbaren GPUs umfasst:
RTX 4000 Ada, RTX 6000 Ada, L40S, MI300X, H100 SXM, H200
Der maximale VRAM, der auf einer einzelnen GPU bei DigitalOcean verfügbar ist, beträgt 192 GB, und Instanzen können mit bis zu 8 GPUs konfiguriert werden. Die für Multi-GPU-Setups verwendete Interconnect-Technologie ist NVLink, welche die Bandbreite zwischen GPUs während des verteilten Trainings bestimmt.
Durchsuchen Sie den vollständigen Katalog der verfügbaren GPUs und deren Spezifikationen auf der offiziellen Webseite von DigitalOcean .
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Diese Anleitungen enthalten DigitalOcean zusammen mit anderen Cloud-GPU-Anbietern, gruppiert nach GPU-Funktionen, Frameworks, Verfügbarkeit und Entwickleranforderungen.
DigitalOcean vs Vultr vs Massed Compute - Cloud-GPU-Vergleich (April 2026)
Seitenvergleich von DigitalOcean vs Vultr vs Massed Compute. Überfliegen Sie schnell Preise, GPU-Modelle, Regionen, Frameworks, Abrechnungsoptionen, Zahlungsmethoden, Plattformfunktionen und Einschränkungen, um Ihre Auswahl an Cloud-GPU-Anbietern einzuschränken. Daten aktualisiert am April 2026.
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DigitalOcean
Einfache, skalierbare GPU-Cloud für KI/ML
|
Vultr
Hochleistungs-Cloud-GPU in 32 globalen Regionen
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Massed Compute
GPU-Cloud mit direktem Ingenieursupport
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|---|---|---|---|
| Übersicht | |||
| Trustpilot-Bewertung | 4.6 | 1.8 | 0 |
| Hauptsitz | United States | United States | United States |
| Anbietertyp | Nicht verfügbar | Multi-Cloud | GPU-Fokussiert |
| Am besten für | KI-Training Inferenz Feinabstimmung LLM-Bereitstellung LLM-Servierung Computer Vision Start-ups generative KI Forschung | KI-Training Inferenz Videorendering HPC Stable Diffusion Spieleentwicklung generative KI Feinabstimmung Forschung | KI-Training Inferenz VFX-Rendering generative KI Feinabstimmung HPC Stable Diffusion Forschung |
| GPU Hardware | |||
| GPU-Modelle | RTX 4000 Ada RTX 6000 Ada L40S MI300X H100 SXM H200 | A16 A40 L40S A100 PCIe GH200 A100 SXM H100 SXM B200 B300 MI300X MI325X MI355X | A30 RTX A5000 RTX A6000 L40S A100 SXM H100 PCIe H100 SXM H100 NVL RTX PRO 6000 H200 NVL |
| Max. VRAM (GB) | 192 | 288 | 141 |
| Max. GPUs/Instanz | 8 | 16 | 8 |
| Interconnect | NVLink | NVLink | NVLink |
| Pricing | |||
| Startpreis ($/Std.) | $0.76/hr | $0.47/hr | $0.35/hr |
| Abrechnungsgranularität | Pro Sekunde | Pro Stunde | Pro Minute |
| Spot/Unterbrechbar | 0 | 1 | 0 |
| Reservierte Rabatte | Nicht verfügbar | Nicht verfügbar | Nicht verfügbar |
| Kostenlose Guthaben | 200 $ Guthaben für 60 Tage | Bis zu 300 $ kostenloses Guthaben für 30 Tage | Keine |
| Ausgangsgebühren | Keine (im Plan enthalten) | Standard (variiert je nach Plan) | Keine |
| Speicher | 500-720 GiB NVMe-Boot (inklusive), 5 TiB NVMe-Scratch bei größeren Konfigurationen, Volumes zu 0,10 $/GiB/Monat | 350 GB - 61 TB NVMe (inklusive), Blockspeicher zu 0,10 $/GB/Monat, S3-kompatibler Objektspeicher | Lokales NVMe ist bei den Instanzen enthalten |
| Infrastructure | |||
| Regionen | New York (NYC2), Toronto (TOR1), Atlanta (ATL1), Richmond (RIC1), Amsterdam (AMS3) | 32 Regionen auf 6 Kontinenten (Amerika, Europa, Asien, Australien, Afrika) | Vereinigte Staaten (Tier-III-Rechenzentren) |
| Verfügbarkeits-SLA | 99 % | 100 % | Tier III (99,98 % Auslegung) |
| Developer Experience | |||
| Frameworks | PyTorch TensorFlow Jupyter Miniconda CUDA ROCm Hugging Face | PyTorch TensorFlow CUDA cuDNN ROCm Hugging Face NVIDIA NGC | PyTorch TensorFlow CUDA cuDNN ComfyUI vorkonfigurierte ML-Vorlagen |
| Docker-Unterstützung | 1 | 1 | 1 |
| SSH-Zugang | 1 | 1 | 1 |
| Jupyter Notebooks | 1 | 1 | 0 |
| API / CLI | 1 | 1 | 1 |
| Einrichtungszeit | Minuten | Minuten | Minuten |
| Kubernetes Support | 1 | 1 | 0 |
| Business Terms | |||
| Mindestverpflichtung | Keine | Keine | Keine |
| Compliance | SOC 2 Typ II SOC 3 HIPAA (mit BAA) CSA STAR Level 1 | SOC 2+ (HIPAA) PCI ISO 27001 ISO 27017 ISO 27018 ISO 20000-1 CSA STAR Level 1 | SOC 2 Typ II HIPAA |
DigitalOcean
Vultr
Massed Compute