Où sont situés les centres de données DigitalOcean ?
Réponse
DigitalOcean a son siège social à United States et exploite une infrastructure GPU dans les régions suivantes :
New York (NYC2), Toronto (TOR1), Atlanta (ATL1), Richmond (RIC1), Amsterdam (AMS3)
SLA de disponibilité : 99 %
Réseau privé : 1
L'emplacement du centre de données est important pour les charges de travail d'inférence sensibles à la latence et pour la conformité aux exigences de résidence des données. Choisir une région proche de vos utilisateurs ou sources de données peut réduire considérablement le temps aller-retour pour les modèles servis via API.
Consultez tous les emplacements disponibles des centres de données et les benchmarks de latence sur le site officiel DigitalOcean .
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DigitalOcean
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Novita AI
Plateforme Cloud IA & Agent avec plus de 200 API de modèles, instances GPU et inférence sans serveur à grande échelle.
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Vast.ai
GPU instantanés. Tarification transparente.
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|---|---|---|---|
| Aperçu | |||
| Note Trustpilot | 4.6 | 3.3 | 4.4 |
| Siège social | United States | United States | United States |
| Type de fournisseur | N/A | Axé sur le GPU | Place de marché GPU |
| Idéal pour | Formation IA inférence ajustement fin déploiement LLM service LLM vision par ordinateur startups IA générative recherche | Entraînement IA inférence ajustement fin IA générative recherche service LLM Stable Diffusion | Entraînement IA inférence ajustement fin Stable Diffusion traitement par lots recherche service LLM IA générative |
| GPU Hardware | |||
| Modèles GPU | RTX 4000 Ada RTX 6000 Ada L40S MI300X H100 SXM H200 | H100 SXM A100 SXM L40S RTX 4090 RTX 6000 Ada RTX 5090 RTX 3090 | 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 |
| VRAM max (Go) | 192 | 80 | 192 |
| Max GPUs/instance | 8 | 8 | 8 |
| Interconnexion | NVLink | NVLink | NVLink, InfiniBand |
| Pricing | |||
| Prix de départ ($/h) | $0.76/hr | $0.11/hr | $0.06/hr |
| Granularité de facturation | À la seconde | Par seconde | Par seconde |
| Spot/Préemptible | 0 | 1 | 1 |
| Remises réservées | N/A | N/A | Jusqu'à 50 % (réservation de 1 à 6 mois) |
| Crédits gratuits | 200 $ de crédit gratuit pendant 60 jours | Jusqu'à 10 000 $ pour les startups | Petit crédit de test à l'inscription |
| Frais de sortie | Aucun (inclus dans le forfait) | Aucun (Gratuit) | Varie selon l'hôte ($/To) |
| Stockage | 500-720 Gio NVMe de démarrage (inclus), 5 Tio NVMe scratch sur les configurations plus grandes, volumes à 0,10 $/Gio/mois | Disque de conteneur (60 Go gratuits), disque de volume, volumes réseau | Varie selon l'hôte ($/Go/heure, facturé tant que l'instance existe) |
| Infrastructure | |||
| Régions | New York (NYC2), Toronto (TOR1), Atlanta (ATL1), Richmond (RIC1), Amsterdam (AMS3) | États-Unis, UE, APAC, Amérique du Sud, Afrique, Moyen-Orient (plus de 20 emplacements) | Plus de 500 emplacements, plus de 40 centres de données |
| SLA de disponibilité | 99 % | 99,9 % | Pas de SLA formel (scores de fiabilité de l'hôte visibles) |
| Developer Experience | |||
| Frameworks | PyTorch TensorFlow Jupyter Miniconda CUDA ROCm Hugging Face | PyTorch TensorFlow CUDA cuDNN TensorRT | PyTorch TensorFlow CUDA vLLM ComfyUI |
| Support Docker | 1 | 1 | 1 |
| Accès SSH | 1 | 1 | 1 |
| Carnets Jupyter | 1 | 1 | 1 |
| API / CLI | 1 | 1 | 1 |
| Temps de configuration | Minutes | N/A | 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 | SOC 2 Type 2 HIPAA RGPD CCPA |
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