Wie schnell kann ich eine GPU-Instanz auf DigitalOcean bereitstellen?
Antwort
Bereitstellungs- und Entwicklerwerkzeuge bei DigitalOcean:
Einrichtungszeit: Minuten
Docker-Unterstützung: 1
SSH-Zugang: 1
Jupyter-Notebooks: 1
API / CLI: 1
Eigene Images: 1
Eine schnelle Einrichtungszeit kombiniert mit Docker- und SSH-Unterstützung bedeutet, dass Sie von der Anmeldung bis zum Start Ihres ersten Trainingsjobs in wenigen Minuten gelangen können. DigitalOcean stellt die Werkzeuge bereit, die sowohl für die interaktive Entwicklung (über Jupyter) als auch für automatisierte Pipelines (über API/CLI) benötigt werden.
Für schrittweise Bereitstellungsanleitungen und Schnellstart-Guides besuchen Sie die DigitalOcean offizielle Webseite.
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DigitalOcean
Einfache, skalierbare GPU-Cloud für KI/ML
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Vast.ai
Sofortige GPUs. Transparente Preisgestaltung.
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Latitude.sh
Bare-Metal-GPU-Cloud an 23 globalen Standorten
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|---|---|---|---|
| Übersicht | |||
| Trustpilot-Bewertung | 4.6 | 4.4 | 3.7 |
| Hauptsitz | United States | United States | Brazil |
| Anbietertyp | Nicht verfügbar | GPU-Marktplatz | Bare Metal |
| Am besten für | KI-Training Inferenz Feinabstimmung LLM-Bereitstellung LLM-Servierung Computer Vision Start-ups generative KI Forschung | KI-Training Inferenz Feinabstimmung Stable Diffusion Batch-Verarbeitung Forschung LLM-Bereitstellung generative KI | KI-Training Inferenz Bare-Metal-GPU Feinabstimmung Forschung dedizierte Arbeitslasten generative KI |
| GPU Hardware | |||
| GPU-Modelle | RTX 4000 Ada RTX 6000 Ada L40S MI300X H100 SXM H200 | 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 | A30 RTX A5000 RTX A6000 L40S RTX 6000 Ada A100 SXM H100 SXM GH200 RTX PRO 6000 |
| Max. VRAM (GB) | 192 | 192 | 96 |
| Max. GPUs/Instanz | 8 | 8 | 8 |
| Interconnect | NVLink | NVLink, InfiniBand | NVLink |
| Pricing | |||
| Startpreis ($/Std.) | $0.76/hr | $0.06/hr | $0.35/hr |
| Abrechnungsgranularität | Pro Sekunde | Pro Sekunde | Pro Stunde |
| Spot/Unterbrechbar | 0 | 1 | 0 |
| Reservierte Rabatte | Nicht verfügbar | Bis zu 50 % (1-6 Monate reserviert) | Nicht verfügbar |
| Kostenlose Guthaben | 200 $ Guthaben für 60 Tage | Kleines Testguthaben bei Anmeldung | 200 $ über Empfehlungsprogramm |
| Ausgangsgebühren | Keine (im Plan enthalten) | Variiert je nach Host ($/TB) | Keine |
| Speicher | 500-720 GiB NVMe-Boot (inklusive), 5 TiB NVMe-Scratch bei größeren Konfigurationen, Volumes zu 0,10 $/GiB/Monat | Variiert je nach Host ($/GB/Stunde, berechnet solange die Instanz besteht) | Lokaler NVMe-Speicher inklusive (bis zu 4x 3,8 TB), Blockspeicher 0,10 $/GB/Monat, Dateisystemspeicher 0,05 $/GB/Monat |
| Infrastructure | |||
| Regionen | New York (NYC2), Toronto (TOR1), Atlanta (ATL1), Richmond (RIC1), Amsterdam (AMS3) | 500+ Standorte, 40+ Rechenzentren | 23 Standorte: USA (8 Städte), LATAM (5), Europa (5), APAC (4), Mexiko-Stadt. GPU in Dallas, Frankfurt, Sydney, Tokio |
| Verfügbarkeits-SLA | 99 % | Kein formeller SLA (Zuverlässigkeitsbewertungen des Hosts sichtbar) | 99,9 % |
| Developer Experience | |||
| Frameworks | PyTorch TensorFlow Jupyter Miniconda CUDA ROCm Hugging Face | PyTorch TensorFlow CUDA vLLM ComfyUI | ML-optimierte Images PyTorch TensorFlow (vom Nutzer installiert) CUDA |
| Docker-Unterstützung | 1 | 1 | 1 |
| SSH-Zugang | 1 | 1 | 1 |
| Jupyter Notebooks | 1 | 1 | 0 |
| API / CLI | 1 | 1 | 1 |
| Einrichtungszeit | Minuten | Sekunden | 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 Typ 2 HIPAA DSGVO CCPA | Einzelmandanten-Isolation DPA verfügbar |
DigitalOcean
Vast.ai
Latitude.sh