¿Qué tan rápido puedo desplegar una instancia GPU en DigitalOcean?
Respuesta
Herramientas de despliegue y desarrollo en DigitalOcean:
Tiempo de configuración: Minutos
Soporte Docker: 1
Acceso SSH: 1
Cuadernos Jupyter: 1
API / CLI: 1
Imágenes personalizadas: 1
Un tiempo de configuración rápido combinado con soporte para Docker y SSH significa que pueden pasar de registrarse a ejecutar su primer trabajo de entrenamiento en minutos. DigitalOcean proporciona las herramientas necesarias tanto para el desarrollo interactivo (a través de Jupyter) como para pipelines automatizados (a través de API/CLI).
Para tutoriales paso a paso de despliegue y guías de inicio rápido, visiten el DigitalOcean sitio web oficial.
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DigitalOcean
Nube GPU simple y escalable para IA/ML
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Vast.ai
GPUs instantáneas. Precios transparentes.
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Latitude.sh
Nube de GPU bare metal en 23 ubicaciones globales
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|---|---|---|---|
| Resumen | |||
| Calificación en Trustpilot | 4.6 | 4.4 | 3.7 |
| Sede | United States | United States | Brazil |
| Tipo de Proveedor | No aplica | Mercado de GPUs | Bare Metal |
| Mejor Para | Entrenamiento de IA inferencia ajuste fino despliegue de LLM servicio de LLM visión por computadora startups IA generativa investigación | Entrenamiento de IA inferencia ajuste fino Stable Diffusion procesamiento por lotes investigación servicio de LLM IA generativa | Entrenamiento de IA inferencia GPU bare metal ajuste fino investigación cargas de trabajo dedicadas IA generativa |
| GPU Hardware | |||
| Modelos de GPU | 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 |
| Máximo VRAM (GB) | 192 | 192 | 96 |
| Máximo de GPUs/Instancia | 8 | 8 | 8 |
| Interconexión | NVLink | NVLink, InfiniBand | NVLink |
| Pricing | |||
| Precio Inicial ($/hr) | $0.76/hr | $0.06/hr | $0.35/hr |
| Granularidad de Facturación | Por segundo | Por segundo | Por hora |
| Spot/Preemptible | 0 | 1 | 0 |
| Descuentos Reservados | No aplica | Hasta 50% (reservado por 1-6 meses) | No aplica |
| Créditos Gratis | $200 de crédito gratis por 60 días | Crédito pequeño de prueba al registrarse | $200 mediante programa de referidos |
| Tarifas de Salida | Ninguno (incluido en el plan) | Varía según el host ($/TB) | Ninguno |
| Almacenamiento | Arranque NVMe de 500-720 GiB (incluido), scratch NVMe de 5 TiB en configuraciones más grandes, volúmenes a $0.10/GiB/mes | Varía según el host ($/GB/hora, se cobra mientras la instancia exista) | NVMe local incluido (hasta 4x 3.8TB), Almacenamiento en bloque $0.10/GB/mes, Almacenamiento en sistema de archivos $0.05/GB/mes |
| Infrastructure | |||
| Regiones | Nueva York (NYC2), Toronto (TOR1), Atlanta (ATL1), Richmond (RIC1), Ámsterdam (AMS3) | Más de 500 ubicaciones, más de 40 centros de datos | 23 ubicaciones: EE. UU. (8 ciudades), LATAM (5), Europa (5), APAC (4), Ciudad de México. GPU en Dallas, Frankfurt, Sídney, Tokio |
| SLA de Disponibilidad | 99% | Sin SLA formal (puntuaciones de confiabilidad del host visibles) | 99.9% |
| Developer Experience | |||
| Frameworks | PyTorch TensorFlow Jupyter Miniconda CUDA ROCm Hugging Face | PyTorch TensorFlow CUDA vLLM ComfyUI | Imágenes optimizadas para ML PyTorch TensorFlow (instalado por el usuario) CUDA |
| Soporte Docker | 1 | 1 | 1 |
| Acceso SSH | 1 | 1 | 1 |
| Jupyter Notebooks | 1 | 1 | 0 |
| API / CLI | 1 | 1 | 1 |
| Tiempo de Configuración | Minutos | Segundos | Segundos |
| Kubernetes Support | 1 | 0 | 0 |
| Business Terms | |||
| Compromiso Mínimo | Ninguno | Ninguno | Ninguno |
| Cumplimiento | SOC 2 Tipo II SOC 3 HIPAA (con BAA) CSA STAR Nivel 1 | SOC 2 Tipo 2 HIPAA GDPR CCPA | Aislamiento de inquilino único DPA disponible |
DigitalOcean
Vast.ai
Latitude.sh