Bietet DigitalOcean Spot- oder unterbrechbare GPU-Instanzen an?
Antwort
Spot-/unterbrechbare Instanzen bei DigitalOcean: Nein
Spot-Instanzen bieten deutlich reduzierte Preise (typischerweise 50-90 % günstiger) im Austausch für die Möglichkeit, dass Ihre Instanz bei hoher Nachfrage unterbrochen werden kann. Dies macht sie ideal für fehlertolerante Arbeitslasten wie verteiltes Training mit Checkpointing, Batch-Inferenz und Hyperparameter-Sweeps.
DigitalOcean Standardpreise beginnen bei $0.76/hr mit Pro Sekunde Abrechnung.
Überprüfen Sie die aktuelle Verfügbarkeit von Spot-Instanzen und Rabattangebote auf der offiziellen Webseite von DigitalOcean .
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DigitalOcean vs Vultr vs Massed Compute – GPU-Anbieter Vergleich (April 2026)
Nebeneinander-Vergleich von DigitalOcean vs Vultr vs Massed Compute. Überprüfen Sie schnell maximales Funding, Gewinnaufteilung, Risikoregeln, Hebel, Plattformen, Instrumente, Auszahlungspläne, Zahlungsoptionen, Handelsberechtigungen und KYC-Beschränkungen, um Ihre Prop-Trading-Firma-Auswahl einzugrenzen. Daten aktualisiert April 2026.
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DigitalOcean
Einfache, skalierbare GPU-Cloud für KI/ML
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Vultr
Hochleistungs-Cloud-GPU in 32 globalen Regionen
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Massed Compute
GPU-Cloud mit direktem Ingenieursupport
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|---|---|---|---|
| Übersicht | |||
| Trustpilot-Bewertung | 4.6 | 1.8 | 0 |
| Hauptsitz | United States | United States | United States |
| Anbietertyp | Nicht verfügbar | Multi-Cloud | GPU-Fokussiert |
| Am besten für | KI-Training Inferenz Feinabstimmung LLM-Bereitstellung LLM-Servierung Computer Vision Start-ups generative KI Forschung | KI-Training Inferenz Videorendering HPC Stable Diffusion Spieleentwicklung generative KI Feinabstimmung Forschung | KI-Training Inferenz VFX-Rendering generative KI Feinabstimmung HPC Stable Diffusion Forschung |
| GPU Hardware | |||
| GPU-Modelle | RTX 4000 Ada RTX 6000 Ada L40S MI300X H100 SXM H200 | A16 A40 L40S A100 PCIe GH200 A100 SXM H100 SXM B200 B300 MI300X MI325X MI355X | A30 RTX A5000 RTX A6000 L40S A100 SXM H100 PCIe H100 SXM H100 NVL RTX PRO 6000 H200 NVL |
| Max. VRAM (GB) | 192 | 288 | 141 |
| Max. GPUs/Instanz | 8 | 16 | 8 |
| Interconnect | NVLink | NVLink | NVLink |
| Pricing | |||
| Startpreis ($/Std.) | $0.76/hr | $0.47/hr | $0.35/hr |
| Abrechnungsgranularität | Pro Sekunde | Pro Stunde | Pro Minute |
| Spot/Unterbrechbar | Nein | Ja | Nein |
| 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 | Ja | Ja | Ja |
| SSH-Zugang | Ja | Ja | Ja |
| Jupyter Notebooks | Ja | Ja | Nein |
| API / CLI | Ja | Ja | Ja |
| Einrichtungszeit | Minuten | Minuten | Minuten |
| Kubernetes Support | Ja | Ja | Nein |
| 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