À quelle vitesse puis-je déployer une instance GPU sur DigitalOcean ?
Réponse
Outils de déploiement et de développement chez DigitalOcean :
Temps de configuration : Minutes
Support Docker : 1
Accès SSH : 1
Notebooks Jupyter : 1
API / CLI : 1
Images personnalisées : 1
Un temps de configuration rapide combiné au support Docker et SSH signifie que vous pouvez passer de l'inscription à l'exécution de votre premier travail d'entraînement en quelques minutes. DigitalOcean fournit les outils nécessaires pour le développement interactif (via Jupyter) et les pipelines automatisés (via API/CLI).
Pour des tutoriels de déploiement étape par étape et des guides de démarrage rapide, visitez le DigitalOcean site officiel.
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DigitalOcean
Cloud GPU simple et évolutif pour IA/ML
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Vast.ai
GPU instantanés. Tarification transparente.
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Latitude.sh
Cloud GPU bare metal dans 23 emplacements mondiaux
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|---|---|---|---|
| Aperçu | |||
| Note Trustpilot | 4.6 | 4.4 | 3.7 |
| Siège social | United States | United States | Brazil |
| Type de fournisseur | N/A | Place de marché 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 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 | 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 |
| VRAM max (Go) | 192 | 192 | 96 |
| Max GPUs/instance | 8 | 8 | 8 |
| Interconnexion | NVLink | NVLink, InfiniBand | 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 | Jusqu'à 50 % (réservation de 1 à 6 mois) | N/A |
| Crédits gratuits | 200 $ de crédit gratuit pendant 60 jours | Petit crédit de test à l'inscription | 200 $ via programme de parrainage |
| Frais de sortie | Aucun (inclus dans le forfait) | Varie selon l'hôte ($/To) | Aucun |
| Stockage | 500-720 Gio NVMe de démarrage (inclus), 5 Tio NVMe scratch sur les configurations plus grandes, volumes à 0,10 $/Gio/mois | Varie selon l'hôte ($/Go/heure, facturé tant que l'instance existe) | 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) | Plus de 500 emplacements, plus de 40 centres de données | 23 emplacements : États-Unis (8 villes), Amérique latine (5), Europe (5), APAC (4), Mexico. GPU à Dallas, Francfort, Sydney, Tokyo |
| SLA de disponibilité | 99 % | Pas de SLA formel (scores de fiabilité de l'hôte visibles) | 99,9 % |
| Developer Experience | |||
| Frameworks | PyTorch TensorFlow Jupyter Miniconda CUDA ROCm Hugging Face | PyTorch TensorFlow CUDA vLLM ComfyUI | 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 | Secondes | 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 2 HIPAA RGPD CCPA | Isolation mono-locataire DPA disponible |
DigitalOcean
Vast.ai
Latitude.sh