Est-ce que DigitalOcean prend en charge les instances multi-GPU avec NVLink ou InfiniBand ?
Réponse
DigitalOcean prend en charge les configurations multi-GPU avec les spécifications suivantes :
Technologie d'interconnexion : NVLink
Nombre maximum de GPU par instance : 8
Entraînement multi-nœuds : 1
Le choix de l'interconnexion est crucial pour les performances de l'entraînement distribué. NVLink offre jusqu'à 900 Go/s de bande passante bidirectionnelle entre les GPU, tandis qu'InfiniBand permet une communication à haute vitesse entre les nœuds. Les configurations uniquement PCIe conviennent pour l'inférence mais peuvent constituer un goulot d'étranglement pour l'entraînement multi-GPU.
Modèles de GPU disponibles : RTX 4000 Ada, RTX 6000 Ada, L40S, MI300X, H100 SXM, H200
Pour des spécifications détaillées sur l'interconnexion et des diagrammes de topologie multi-GPU, consultez le DigitalOcean site officiel.
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|---|---|---|---|
| Aperçu | |||
| Note Trustpilot | 4.6 | 3.8 | 3.7 |
| Siège social | United States | United States | Brazil |
| Type de fournisseur | N/A | Axé sur le GPU | Bare Metal |
| Idéal pour | Formation IA inférence ajustement fin déploiement LLM service LLM vision par ordinateur startups IA générative recherche | Entraînement IA inférence ajustement fin Stable Diffusion traitement par lots rendu recherche service LLM IA générative | 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 | B300 B200 H200 H100 SXM H100 PCIe H100 NVL MI300X A100 SXM A100 PCIe RTX 5090 RTX PRO 6000 L40S L40 RTX 6000 Ada RTX 5000 Ada RTX A6000 RTX A5000 RTX 4090 RTX 4080 SUPER RTX 4080 RTX 4070 Ti RTX 3090 Ti RTX 3090 RTX 3080 Ti RTX 3080 RTX 3070 A40 A30 A2 L4 | A30 RTX A5000 RTX A6000 L40S RTX 6000 Ada A100 SXM H100 SXM GH200 RTX PRO 6000 |
| VRAM max (Go) | 192 | 288 | 96 |
| Max GPUs/instance | 8 | 8 | 8 |
| Interconnexion | NVLink | NVLink | NVLink |
| Pricing | |||
| Prix de départ ($/h) | $0.76/hr | $0.06/hr | $0.35/hr |
| Granularité de facturation | À la seconde | Par seconde | À l'heure |
| Spot/Préemptible | 0 | 1 | 0 |
| Remises réservées | N/A | 15-29 % (plans de 1 mois à 1 an) | N/A |
| Crédits gratuits | 200 $ de crédit gratuit pendant 60 jours | Bonus de 5 $ à 500 $ après une première dépense de 10 $ | 200 $ via programme de parrainage |
| Frais de sortie | Aucun (inclus dans le forfait) | Aucun (Gratuit) | Aucun |
| Stockage | 500-720 Gio NVMe de démarrage (inclus), 5 Tio NVMe scratch sur les configurations plus grandes, volumes à 0,10 $/Gio/mois | Conteneur/Volume (0,10 $/Go/mois), Volume inactif (0,20 $/Go/mois), Stockage réseau (0,07 $/Go/mois 1To) | 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) | 31 régions mondiales | 23 emplacements : États-Unis (8 villes), Amérique latine (5), Europe (5), APAC (4), Mexico. GPU à Dallas, Francfort, Sydney, Tokyo |
| SLA de disponibilité | 99 % | 99,99 % | 99,9 % |
| Developer Experience | |||
| Frameworks | PyTorch TensorFlow Jupyter Miniconda CUDA ROCm Hugging Face | PyTorch TensorFlow JAX ONNX CUDA | Images optimisées ML PyTorch TensorFlow (installé par l'utilisateur) CUDA |
| Support Docker | 1 | 1 | 1 |
| Accès SSH | 1 | 1 | 1 |
| Carnets Jupyter | 1 | 1 | 0 |
| API / CLI | 1 | 1 | 1 |
| Temps de configuration | Minutes | Instantané | 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 | Isolation mono-locataire DPA disponible |
DigitalOcean
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Latitude.sh