Wo befinden sich die DigitalOcean Rechenzentren?
Antwort
DigitalOcean hat seinen Hauptsitz in United States und betreibt GPU-Infrastruktur in den folgenden Regionen:
New York (NYC2), Toronto (TOR1), Atlanta (ATL1), Richmond (RIC1), Amsterdam (AMS3)
Verfügbarkeits-SLA: 99 %
Privates Netzwerk: 1
Der Standort des Rechenzentrums ist wichtig für latenzempfindliche Inferenz-Workloads und für die Einhaltung von Anforderungen an den Datenstandort. Die Wahl einer Region in der Nähe Ihrer Nutzer oder Datenquellen kann die Round-Trip-Zeit für API-bereitgestellte Modelle erheblich reduzieren.
Alle verfügbaren Rechenzentrumsstandorte und Latenz-Benchmarks finden Sie auf der offiziellen Website von DigitalOcean .
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Diese Anleitungen enthalten DigitalOcean zusammen mit anderen Cloud-GPU-Anbietern, gruppiert nach GPU-Funktionen, Frameworks, Verfügbarkeit und Entwickleranforderungen.
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DigitalOcean
Einfache, skalierbare GPU-Cloud für KI/ML
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Novita AI
KI- & Agenten-Cloud-Plattform mit über 200 Modell-APIs, GPU-Instanzen und serverlosem Inferenzbetrieb in großem Maßstab.
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Vast.ai
Sofortige GPUs. Transparente Preisgestaltung.
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|---|---|---|---|
| Übersicht | |||
| Trustpilot-Bewertung | 4.6 | 3.3 | 4.4 |
| Hauptsitz | United States | United States | United States |
| Anbietertyp | Nicht verfügbar | GPU-Fokussiert | GPU-Marktplatz |
| Am besten für | KI-Training Inferenz Feinabstimmung LLM-Bereitstellung LLM-Servierung Computer Vision Start-ups generative KI Forschung | KI-Training Inferenz Feinabstimmung generative KI Forschung LLM-Bereitstellung Stable Diffusion | KI-Training Inferenz Feinabstimmung Stable Diffusion Batch-Verarbeitung Forschung LLM-Bereitstellung generative KI |
| GPU Hardware | |||
| GPU-Modelle | RTX 4000 Ada RTX 6000 Ada L40S MI300X H100 SXM H200 | H100 SXM A100 SXM L40S RTX 4090 RTX 6000 Ada RTX 5090 RTX 3090 | B200 H200 H100 SXM H100 NVL A100 SXM A100 PCIe RTX 5090 RTX 5080 RTX 5070 Ti RTX 6000 Pro RTX 6000 Ada RTX 4500 Ada RTX A6000 RTX A5000 RTX A4000 L40S L40 A40 A10 RTX 4090 RTX 4080 RTX 4070 Ti RTX 4070 RTX 4060 Ti RTX 4060 RTX 3090 Ti RTX 3090 RTX 3080 Ti RTX 3080 RTX 3070 Ti RTX 3070 Tesla V100 Tesla T4 A2 GTX 1080 |
| Max. VRAM (GB) | 192 | 80 | 192 |
| Max. GPUs/Instanz | 8 | 8 | 8 |
| Interconnect | NVLink | NVLink | NVLink, InfiniBand |
| Pricing | |||
| Startpreis ($/Std.) | $0.76/hr | $0.11/hr | $0.06/hr |
| Abrechnungsgranularität | Pro Sekunde | Pro Sekunde | Pro Sekunde |
| Spot/Unterbrechbar | 0 | 1 | 1 |
| Reservierte Rabatte | Nicht verfügbar | Nicht verfügbar | Bis zu 50 % (1-6 Monate reserviert) |
| Kostenlose Guthaben | 200 $ Guthaben für 60 Tage | Bis zu 10.000 $ für Startups | Kleines Testguthaben bei Anmeldung |
| Ausgangsgebühren | Keine (im Plan enthalten) | Keine (kostenlos) | Variiert je nach Host ($/TB) |
| Speicher | 500-720 GiB NVMe-Boot (inklusive), 5 TiB NVMe-Scratch bei größeren Konfigurationen, Volumes zu 0,10 $/GiB/Monat | Container-Datenträger (60 GB kostenlos), Volumen-Datenträger, Netzlaufwerke | Variiert je nach Host ($/GB/Stunde, berechnet solange die Instanz besteht) |
| Infrastructure | |||
| Regionen | New York (NYC2), Toronto (TOR1), Atlanta (ATL1), Richmond (RIC1), Amsterdam (AMS3) | USA, EU, APAC, Südamerika, Afrika, Naher Osten (über 20 Standorte) | 500+ Standorte, 40+ Rechenzentren |
| Verfügbarkeits-SLA | 99 % | 99,9 % | Kein formeller SLA (Zuverlässigkeitsbewertungen des Hosts sichtbar) |
| Developer Experience | |||
| Frameworks | PyTorch TensorFlow Jupyter Miniconda CUDA ROCm Hugging Face | PyTorch TensorFlow CUDA cuDNN TensorRT | PyTorch TensorFlow CUDA vLLM ComfyUI |
| Docker-Unterstützung | 1 | 1 | 1 |
| SSH-Zugang | 1 | 1 | 1 |
| Jupyter Notebooks | 1 | 1 | 1 |
| API / CLI | 1 | 1 | 1 |
| Einrichtungszeit | Minuten | Nicht verfügbar | Sekunden |
| Kubernetes Support | 1 | 0 | 0 |
| Business Terms | |||
| Mindestverpflichtung | Keine | Keine | Keine |
| Compliance | SOC 2 Typ II SOC 3 HIPAA (mit BAA) CSA STAR Level 1 | SOC 2 | SOC 2 Typ 2 HIPAA DSGVO CCPA |
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Novita AI
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