Est-ce que DigitalOcean facture des frais de sortie ou de transfert de données ?
Réponse
Frais de sortie chez DigitalOcean : Aucun (inclus dans le forfait)
Les frais de sortie sont les charges appliquées lorsque vous transférez des données hors du fournisseur cloud (par exemple, téléchargement des poids d'un modèle entraîné, diffusion des résultats d'inférence ou déplacement de jeux de données vers un autre fournisseur). C'est un élément important à prendre en compte pour les flux de travail ML impliquant des exportations fréquentes de modèles ou de grands déplacements de jeux de données.
Options de stockage : 500-720 Gio NVMe de démarrage (inclus), 5 Tio NVMe scratch sur les configurations plus grandes, volumes à 0,10 $/Gio/mois
Pour le barème complet des frais de transfert de données et les paliers de sortie gratuits, consultez le site officiel DigitalOcean .
Plus de FAQ sur DigitalOcean
- À quoi sert principalement DigitalOcean ?
- Quelle est la note actuelle sur Trustpilot et le nombre d'avis pour DigitalOcean ?
- Quels cadres d'apprentissage automatique DigitalOcean prend-il en charge ?
- À quelle vitesse puis-je déployer une instance GPU sur DigitalOcean ?
- Est-ce que DigitalOcean propose une inférence GPU sans serveur ?
- Où sont situés les centres de données DigitalOcean ?
- Est-ce que DigitalOcean prend en charge les instances multi-GPU avec NVLink ou InfiniBand ?
- Est-ce que DigitalOcean propose des instances GPU spot ou préemptibles ?
- Est-ce que DigitalOcean offre des crédits gratuits ou un essai gratuit ?
- Quels modèles de GPU DigitalOcean propose-t-il ?
- Qu'est-ce que la tarification de DigitalOcean et comment fonctionne la facturation ?
Guides où DigitalOcean est présenté
- Fournisseurs de GPU Cloud avec accès SSH
- Fournisseurs de GPU Cloud avec Clusters GPU Multi-Nœuds
- Fournisseurs de GPU Cloud avec Crédits Gratuits
- Fournisseurs de GPU Cloud avec Docker et Images Personnalisées
- Fournisseurs de GPU Cloud avec facturation à la seconde
- Fournisseurs de GPU Cloud avec gestion via API et CLI
- Fournisseurs de GPU Cloud avec Inférence GPU Sans Serveur
- Fournisseurs de GPU Cloud avec Instances Spot / Préemptibles
- Fournisseurs de GPU Cloud avec NVLink ou InfiniBand
- Fournisseurs de GPU Cloud avec prise en charge de Jupyter Notebook
- Fournisseurs de GPU Cloud avec Stockage Persistant
- Fournisseurs de GPU Cloud avec Support Kubernetes
- Fournisseurs de GPU Cloud sans frais de sortie
- Les GPU Cloud les moins chers à moins de 0,50 $/heure
- Meilleures GPU Cloud pour l'Inférence et le Service de Modèles
- Meilleurs fournisseurs de GPU Cloud avec NVIDIA A40
Ces guides incluent DigitalOcean aux côtés d'autres fournisseurs de GPU cloud, regroupés par caractéristiques GPU, frameworks, disponibilité et exigences des développeurs.
DigitalOcean contre Massed Compute contre Latitude.sh - GPU Provider Comparison (Avril 2026)
Side-by-side comparison of DigitalOcean contre Massed Compute contre Latitude.sh. Quickly scan maximum funding, profit splits, risk rules, leverage, platforms, instruments, payout schedules, payment options, trading permissions and KYC restrictions to narrow down your prop trading firm shortlist. Data updated Avril 2026.
|
DigitalOcean
Cloud GPU simple et évolutif pour IA/ML
|
Massed Compute
Cloud GPU avec support direct des ingénieurs
|
Latitude.sh
Cloud GPU bare metal dans 23 emplacements mondiaux
|
|
|---|---|---|---|
| Aperçu | |||
| Note Trustpilot | 4.6 | 0 | 3.7 |
| Siège social | United States | United States | Brazil |
| Type de fournisseur | N/A | Axé sur les GPU | Bare Metal |
| Idéal pour | Formation IA inférence ajustement fin déploiement LLM service LLM vision par ordinateur startups IA générative recherche | Entraînement IA inférence rendu VFX IA générative ajustement fin HPC Stable Diffusion recherche | Formation IA inférence GPU bare metal ajustement fin recherche charges de travail dédiées IA générative |
| GPU Hardware | |||
| Modèles GPU | RTX 4000 Ada RTX 6000 Ada L40S MI300X H100 SXM H200 | A30 RTX A5000 RTX A6000 L40S A100 SXM H100 PCIe H100 SXM H100 NVL RTX PRO 6000 H200 NVL | A30 RTX A5000 RTX A6000 L40S RTX 6000 Ada A100 SXM H100 SXM GH200 RTX PRO 6000 |
| VRAM max (Go) | 192 | 141 | 96 |
| Max GPUs/instance | 8 | 8 | 8 |
| Interconnexion | NVLink | NVLink | NVLink |
| Pricing | |||
| Prix de départ ($/h) | $0.76/hr | $0.35/hr | $0.35/hr |
| Granularité de facturation | À la seconde | À la minute | À l'heure |
| Spot/Préemptible | 0 | 0 | 0 |
| Remises réservées | N/A | N/A | N/A |
| Crédits gratuits | 200 $ de crédit gratuit pendant 60 jours | Aucun | 200 $ via programme de parrainage |
| Frais de sortie | Aucun (inclus dans le forfait) | Aucun | Aucun |
| Stockage | 500-720 Gio NVMe de démarrage (inclus), 5 Tio NVMe scratch sur les configurations plus grandes, volumes à 0,10 $/Gio/mois | NVMe local inclus avec les instances | NVMe local inclus (jusqu'à 4x 3,8 To), Stockage en bloc 0,10 $/Go/mois, Stockage système de fichiers 0,05 $/Go/mois |
| Infrastructure | |||
| Régions | New York (NYC2), Toronto (TOR1), Atlanta (ATL1), Richmond (RIC1), Amsterdam (AMS3) | États-Unis (centres de données Tier III) | 23 emplacements : États-Unis (8 villes), Amérique latine (5), Europe (5), APAC (4), Mexico. GPU à Dallas, Francfort, Sydney, Tokyo |
| SLA de disponibilité | 99 % | Tier III (conception 99,98 %) | 99,9 % |
| Developer Experience | |||
| Frameworks | PyTorch TensorFlow Jupyter Miniconda CUDA ROCm Hugging Face | PyTorch TensorFlow CUDA cuDNN ComfyUI modèles ML préconfigurés | Images optimisées ML PyTorch TensorFlow (installé par l'utilisateur) CUDA |
| Support Docker | 1 | 1 | 1 |
| Accès SSH | 1 | 1 | 1 |
| Carnets Jupyter | 1 | 0 | 0 |
| API / CLI | 1 | 1 | 1 |
| Temps de configuration | Minutes | Minutes | Secondes |
| Kubernetes Support | 1 | 0 | 0 |
| Business Terms | |||
| Engagement minimum | Aucun | Aucun | Aucun |
| Conformité | SOC 2 Type II SOC 3 HIPAA (avec BAA) CSA STAR Niveau 1 | SOC 2 Type II HIPAA | Isolation mono-locataire DPA disponible |
DigitalOcean
Massed Compute
Latitude.sh