DigitalOcean
DigitalOcean Gradient GPU Droplets bieten On-Demand-GPU-Instanzen, die von NVIDIA- und AMD-GPUs für KI/ML-Training, Inferenz und Feinabstimmung angetrieben werden. Die Instanzen sind vorkonfiguriert mit CUDA/ROCm-Treibern, PyTorch, TensorFlow und Jupyter und werden in weniger als 60 Sekunden bereitgestellt. Verfügbar in Einzel-GPU- und 8-GPU-Konfigurationen mit NVMe-Speicher inklusive.
GPU-Hardware
| GPU-Modelle | RTX 4000 Ada RTX 6000 Ada L40S MI300X H100 SXM H200 |
| Max VRAM | 192 GB |
| Max GPUs pro Instanz | 8 |
| Interconnect | NVLink |
| Multi-Node Training | Ja |
Preise
| Startpreis | $0.76/hr |
| Abrechnungsgranularität | Pro Sekunde |
| Spot/Preemptible | Nein |
| Reservierte Rabatte | N/A |
| Kostenlose Credits | 200 $ Guthaben für 60 Tage |
| Egress-Gebühren | Keine (im Plan enthalten) |
| Speicher | 500-720 GiB NVMe-Boot (inklusive), 5 TiB NVMe-Scratch bei größeren Konfigurationen, Volumes zu 0,10 $/GiB/Monat |
On-Demand GPU-Preise
| GPU-Modell | VRAM | vCPUs | RAM | Preis/GPU/Stunde |
|---|---|---|---|---|
| NVIDIA RTX 4000 Ada | 20 GB | 8 | 32 GiB | $0,76 |
| NVIDIA RTX 6000 Ada | 48 GB | 8 | 64 GiB | $1,57 |
| NVIDIA L40S | 48 GB | 8 | 64 GiB | $1,57 |
| AMD Instinct MI300X | 192 GB | 20 | 240 GiB | $1,99 |
| NVIDIA HGX H100 | 80 GB | 20 | 240 GiB | $3,39 |
| NVIDIA HGX H200 | 141 GB | 24 | 240 GiB | $3,44 |
12-Monats-Reservierung (8-GPU-Konfigurationen)
| GPU-Modell | Preis/GPU/Stunde |
|---|---|
| AMD MI300X x8 | $1,88 |
| AMD MI325X x8 | $2,10 |
| AMD MI350X x8 | $3,18 |
| NVIDIA HGX H100 x8 | $2,50 |
| NVIDIA HGX B300 x8 | $5,65 |
Abrechnung erfolgt sekundengenau mit einer Mindestnutzungsdauer von 5 Minuten. Gebühren fallen auch an, wenn Droplets ausgeschaltet sind. Alle GPU-Droplets enthalten NVMe-Bootlaufwerk (500-720 GiB) und Datentransfer (10-15 TB gemeinsam genutzt). Größere Konfigurationen enthalten 5 TiB NVMe-Scratch-Disk.
Infrastruktur
| Regionen | New York (NYC2), Toronto (TOR1), Atlanta (ATL1), Richmond (RIC1), Amsterdam (AMS3) |
| Uptime SLA | 99 % |
| Serverless / Autoscaling | Nein |
| Private Vernetzung / VPC | Ja |
Entwicklererfahrung
| Vorinstallierte Frameworks | PyTorch TensorFlow Jupyter Miniconda CUDA ROCm Hugging Face |
| Docker-Support | Ja |
| SSH-Zugang | Ja |
| Jupyter Notebooks | Ja |
| API / CLI | Ja |
| Einrichtungszeit | Minuten |
| Kubernetes-Support | Ja |
| Custom Images / Templates | Ja |
| Persistenter Speicher | Ja |
Geschäftsbedingungen
| Minimale Verpflichtung | Keine |
| Compliance | SOC 2 Typ II SOC 3 HIPAA (mit BAA) CSA STAR Level 1 |
| Am besten geeignet für | KI-Training Inferenz Feinabstimmung LLM-Bereitstellung LLM-Servierung Computer Vision Start-ups generative KI Forschung |
| Support-Kanäle | E-Mail Live-Chat (24/7 bei Standard+) Videoanrufe & Slack (Premium) |
| Zahlungsmethoden | Kredit-/Debitkarten PayPal Google Pay Apple Pay ACH Überweisung |
Wie schneidet es ab?
Vergleichen Sie DigitalOcean mit anderen Cloud-GPU-Anbietern.
Häufig Gestellte Fragen
Wofür ist DigitalOcean am besten geeignet?
DigitalOcean ist am besten geeignet für: KI-Training, Inferenz, Feinabstimmung, LLM-Bereitstellung, LLM-Servierung, Computer Vision, Start-ups, generative KI, Forschung
Anbietertyp:
Mit GPU-Instanzen ab $0.76/hr und einer Hardware-Auswahl, die RTX 4000 Ada, RTX 6000 Ada, L40S, MI300X, H100 SXM, H200 umfasst, ist DigitalOcean darauf ausgerichtet, eine Vielzahl von KI/ML-Anwendungsfällen von kleinmaßstäblichen Experimenten bis hin zu produktionsreifen Einsätzen zu bedienen.
Prüfen Sie, ob DigitalOcean Ihren Arbeitslastanforderungen auf der offiziellen Webseite DigitalOcean passt.
Wie ist die aktuelle Trustpilot-Bewertung und die Anzahl der Rezensionen für DigitalOcean?
Die aktuelle Trustpilot-Bewertung für DigitalOcean beträgt 4.6 von 5,0, basierend auf 2,440 Gesamtbewertungen zum Stand July 14, 2026. DigitalOcean wurde gegründet im Jahr 2012.
Sie können alle Nutzerbewertungen direkt auf der Trustpilot-Seite für DigitalOcean lesen. Trustpilot-Bewertungen spiegeln reale Nutzererfahrungen mit der GPU-Bereitstellungsgeschwindigkeit, Preisgenauigkeit, Reaktionsfähigkeit des Supports und der allgemeinen Zuverlässigkeit der Plattform wider.
Sehen Sie, wie sich DigitalOcean im Vergleich zu Alternativen schlägt, und erkunden Sie deren aktuelle Angebote auf der offiziellen Webseite von DigitalOcean.
Welche Machine-Learning-Frameworks unterstützt DigitalOcean?
DigitalOcean bietet die folgenden vorinstallierten Frameworks und Werkzeuge:
PyTorch, TensorFlow, Jupyter, Miniconda, CUDA, ROCm, Hugging Face
Benutzerdefinierte Images: Ja
Jupyter-Notebooks: Ja
Persistenter Speicher: Ja
Da beliebte Frameworks vorinstalliert sind, können Sie sofort mit dem Training oder der Inferenz beginnen, ohne Zeit für die Einrichtung der Umgebung aufzuwenden. Wenn Sie eine bestimmte CUDA-Version oder benutzerdefinierte Abhängigkeiten benötigen, ermöglicht die Unterstützung benutzerdefinierter Images, Ihren eigenen Docker-Container mitzubringen.
Für vorgefertigte Vorlagen und Details zur Framework-Kompatibilität siehe DigitalOcean offizielle Webseite.
Wie schnell kann ich eine GPU-Instanz auf DigitalOcean bereitstellen?
Bereitstellungs- und Entwicklerwerkzeuge bei DigitalOcean:
Einrichtungszeit: Minuten
Docker-Unterstützung: Ja
SSH-Zugang: Ja
Jupyter-Notebooks: Ja
API / CLI: Ja
Eigene Images: Ja
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.
Bietet DigitalOcean serverlose GPU-Inferenz an?
Serverloses GPU bei DigitalOcean: Nein
Serverloses GPU-Inferenz ermöglicht es Ihnen, Modelle bereitzustellen, die automatisch hochskalieren, wenn Anfragen eingehen, und auf null herunterfahren, wenn sie inaktiv sind, wodurch die Kosten für das Betreiben von GPUs während ruhiger Phasen entfallen. Dies ist besonders kosteneffektiv für Anwendungen mit variablen oder unvorhersehbaren Verkehrsverläufen.
DigitalOcean Standard-GPU-Preise beginnen bei $0.76/hr mit Pro Sekunde Abrechnung.
Für Anleitungen zur Einrichtung von serverlosen GPU-Endpunkten und Preisangaben siehe DigitalOcean offizielle Webseite.
Wo befinden sich die DigitalOcean Rechenzentren?
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: Ja
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 .
Unterstützt DigitalOcean Multi-GPU-Instanzen mit NVLink oder InfiniBand?
DigitalOcean unterstützt Multi-GPU-Konfigurationen mit den folgenden Spezifikationen:
Verbindungstechnologie: NVLink
Maximale GPUs pro Instanz: 8
Multi-Node-Training: Ja
Die Wahl der Verbindung ist entscheidend für die Leistung beim verteilten Training. NVLink bietet bis zu 900 GB/s bidirektionale Bandbreite zwischen GPUs, während InfiniBand eine Hochgeschwindigkeitskommunikation über Knoten hinweg ermöglicht. PCIe-only-Setups eignen sich für Inferenz, können jedoch beim Multi-GPU-Training zum Engpass werden.
Verfügbare GPU-Modelle: RTX 4000 Ada, RTX 6000 Ada, L40S, MI300X, H100 SXM, H200
Für detaillierte Spezifikationen der Verbindung und Multi-GPU-Topologiediagramme siehe DigitalOcean offizielle Webseite.
Bietet DigitalOcean Spot- oder unterbrechbare GPU-Instanzen an?
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 .
Erhebt DigitalOcean Gebühren für ausgehende Daten oder Datenübertragung?
Ausgangsgebühren bei DigitalOcean: Keine (im Plan enthalten)
Ausgangsgebühren sind die Kosten, die anfallen, wenn Sie Daten aus dem Cloud-Anbieter heraus übertragen (z. B. Herunterladen von trainierten Modellgewichten, Bereitstellung von Inferenz-Ergebnissen oder Verschieben von Datensätzen zu einem anderen Anbieter). Dies ist eine wichtige Kostenüberlegung für ML-Workflows, die häufige Modellexporte oder große Datensatzbewegungen beinhalten.
Speicheroptionen: 500-720 GiB NVMe-Boot (inklusive), 5 TiB NVMe-Scratch bei größeren Konfigurationen, Volumes zu 0,10 $/GiB/Monat
Für den vollständigen Gebührenplan für Datenübertragungen und kostenlose Ausgangsstufen siehe die offizielle Website von DigitalOcean .
Bietet DigitalOcean kostenlose Guthaben oder eine kostenlose Testversion an?
DigitalOcean bietet neuen Nutzern die folgenden kostenlosen Guthaben oder Testoptionen an:
200 $ Guthaben für 60 Tage
Mit GPU-Instanzen ab $0.76/hr kann selbst ein bescheidenes kostenloses Guthaben eine sinnvolle praktische Zeit bieten, um die Plattform zu bewerten, Ihre Workloads zu testen und die Leistung zu benchmarken, bevor Sie sich für eine kostenpflichtige Nutzung entscheiden.
Überprüfen Sie aktuelle kostenlose Guthabenangebote und Anmeldeboni auf der offiziellen Website von DigitalOcean .
Welche GPU-Modelle bietet DigitalOcean an?
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 .
Was ist die Preisgestaltung von DigitalOcean und wie funktioniert die Abrechnung?
DigitalOcean bietet Cloud-GPU-Instanzen ab $0.76/hr an. Die Abrechnung erfolgt auf Pro Sekunde-Basis, was bedeutet, dass Sie nur für die tatsächlich genutzte Rechenzeit bezahlen und nicht auf volle Stunden aufgerundet wird.
Spot-/vorübergehende Instanzen: Nein
Rabatte für reservierte Instanzen:
DigitalOcean unterstützt folgende Zahlungsmethoden: Kredit-/Debitkarten, PayPal, Google Pay, Apple Pay, ACH, Überweisung.
Für aktuelle Preise aller GPU-Modelle und Verfügbarkeiten siehe die DigitalOcean offizielle Webseite.
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