DigitalOcean
Les GPU Droplets DigitalOcean Gradient fournissent des instances GPU à la demande, propulsées par des GPU NVIDIA et AMD pour l'entraînement, l'inférence et le réglage fin en IA/ML. Les instances sont préconfigurées avec les pilotes CUDA/ROCm, PyTorch, TensorFlow et Jupyter, déployées en moins de 60 secondes. Disponibles en configurations à GPU unique et 8 GPU avec stockage NVMe inclus.
Matériel GPU
| Modèles GPU | RTX 4000 Ada RTX 6000 Ada L40S MI300X H100 SXM H200 |
| VRAM Max | 192 GB |
| GPU Max par Instance | 8 |
| Interconnexion | NVLink |
| Entraînement Multi-Nœuds | Oui |
Tarification
| Prix de départ | $0.76/hr |
| Granularité de facturation | À la seconde |
| Spot/Préemptible | Non |
| Réductions Réservées | N/A |
| Crédits Gratuits | 200 $ de crédit gratuit pendant 60 jours |
| Frais de sortie | Aucun (inclus dans le forfait) |
| Stockage | 500-720 Gio NVMe de démarrage (inclus), 5 Tio NVMe scratch sur les configurations plus grandes, volumes à 0,10 $/Gio/mois |
Tarification GPU à la demande
| Modèle GPU | VRAM | vCPUs | RAM | Prix/GPU/heure |
|---|---|---|---|---|
| NVIDIA RTX 4000 Ada | 20 Go | 8 | 32 Gio | 0,76 $ |
| NVIDIA RTX 6000 Ada | 48 Go | 8 | 64 Gio | 1,57 $ |
| NVIDIA L40S | 48 Go | 8 | 64 Gio | 1,57 $ |
| AMD Instinct MI300X | 192 Go | 20 | 240 Gio | 1,99 $ |
| NVIDIA HGX H100 | 80 Go | 20 | 240 Gio | 3,39 $ |
| NVIDIA HGX H200 | 141 Go | 24 | 240 Gio | 3,44 $ |
Réservation 12 mois (configurations 8 GPU)
| Modèle GPU | Prix/GPU/heure |
|---|---|
| AMD MI300X x8 | 1,88 $ |
| AMD MI325X x8 | 2,10 $ |
| AMD MI350X x8 | 3,18 $ |
| NVIDIA HGX H100 x8 | 2,50 $ |
| NVIDIA HGX B300 x8 | 5,65 $ |
La facturation est à la seconde avec un minimum de 5 minutes. Les frais s'appliquent même lorsque les Droplets sont éteints. Tous les Droplets GPU incluent un disque de démarrage NVMe (500-720 Gio) et un transfert de données (10-15 To mutualisés). Les configurations plus grandes incluent un disque scratch NVMe de 5 Tio.
Infrastructure
| Régions | New York (NYC2), Toronto (TOR1), Atlanta (ATL1), Richmond (RIC1), Amsterdam (AMS3) |
| SLA de disponibilité | 99 % |
| Serverless / Autoscaling | Non |
| Réseau Privé / VPC | Oui |
Expérience développeur
| Frameworks préinstallés | PyTorch TensorFlow Jupyter Miniconda CUDA ROCm Hugging Face |
| Support Docker | Oui |
| Accès SSH | Oui |
| Jupyter Notebooks | Oui |
| API / CLI | Oui |
| Temps de configuration | Minutes |
| Support Kubernetes | Oui |
| Images / Modèles personnalisés | Oui |
| Stockage persistant | Oui |
Conditions commerciales
| Engagement minimum | Aucun |
| Conformité | SOC 2 Type II SOC 3 HIPAA (avec BAA) CSA STAR Niveau 1 |
| Idéal pour | Formation IA inférence ajustement fin déploiement LLM service LLM vision par ordinateur startups IA générative recherche |
| Canaux de support | Email Chat en direct (24/7 sur Standard+) Appels vidéo & Slack (Premium) |
| Méthodes de paiement | Cartes de crédit/débit PayPal Google Pay Apple Pay ACH Virement bancaire |
Comment se compare-t-il ?
Comparez DigitalOcean avec d'autres fournisseurs de GPU Cloud.
Questions Fréquemment Posées
À quoi sert principalement DigitalOcean ?
DigitalOcean est le mieux adapté pour : Formation IA, inférence, ajustement fin, déploiement LLM, service LLM, vision par ordinateur, startups, IA générative, recherche
Type de fournisseur :
Avec des instances GPU à partir de $0.76/hr et une gamme de matériel incluant RTX 4000 Ada, RTX 6000 Ada, L40S, MI300X, H100 SXM, H200, DigitalOcean est positionné pour servir une variété de cas d'utilisation en IA/ML, allant de l'expérimentation à petite échelle aux déploiements en production.
Vérifiez si DigitalOcean correspond à vos besoins de charge de travail sur le site officiel DigitalOcean .
Quelle est la note actuelle sur Trustpilot et le nombre d'avis pour DigitalOcean ?
La note actuelle Trustpilot pour DigitalOcean est de 4.6 sur 5,0, basée sur 2,441 avis totaux au July 15, 2026. DigitalOcean a été fondée en 2012.
Vous pouvez lire tous les avis des utilisateurs directement sur la page Trustpilot de DigitalOcean. Les notes Trustpilot reflètent les expériences réelles des utilisateurs concernant la rapidité de provisionnement des GPU, la précision des tarifs, la réactivité du support et la fiabilité globale de la plateforme.
Découvrez comment DigitalOcean se compare aux alternatives et explorez leurs offres actuelles sur le site officiel DigitalOcean .
Quels cadres d'apprentissage automatique DigitalOcean prend-il en charge ?
DigitalOcean fournit les frameworks et outils préinstallés suivants :
PyTorch, TensorFlow, Jupyter, Miniconda, CUDA, ROCm, Hugging Face
Images personnalisées : Oui
Carnets Jupyter : Oui
Stockage persistant : Oui
Avoir des frameworks populaires préinstallés signifie que vous pouvez commencer l'entraînement ou l'inférence immédiatement sans perdre de temps à configurer l'environnement. Si vous avez besoin d'une version spécifique de CUDA ou de dépendances personnalisées, la prise en charge des images personnalisées vous permet d'apporter votre propre conteneur Docker.
Pour des modèles préconstruits et des détails sur la compatibilité des frameworks, consultez le DigitalOcean site officiel.
À quelle vitesse puis-je déployer une instance GPU sur DigitalOcean ?
Outils de déploiement et de développement chez DigitalOcean :
Temps de configuration : Minutes
Support Docker : Oui
Accès SSH : Oui
Notebooks Jupyter : Oui
API / CLI : Oui
Images personnalisées : Oui
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.
Est-ce que DigitalOcean propose une inférence GPU sans serveur ?
GPU sans serveur chez DigitalOcean : Non
L'inférence GPU sans serveur vous permet de déployer des modèles qui s'adaptent automatiquement à la hausse lorsque des requêtes arrivent et se réduisent à zéro lorsqu'ils sont inactifs, éliminant ainsi le coût de maintien des GPU en fonctionnement pendant les périodes calmes. Cela est particulièrement rentable pour les applications avec des trafics variables ou imprévisibles.
La tarification standard GPU DigitalOcean commence à $0.76/hr avec une facturation À la seconde.
Pour les guides de configuration des points de terminaison GPU sans serveur et la tarification, consultez le DigitalOcean site officiel.
Où sont situés les centres de données DigitalOcean ?
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 : Oui
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 .
Est-ce que DigitalOcean prend en charge les instances multi-GPU avec NVLink ou InfiniBand ?
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 : Oui
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.
Est-ce que DigitalOcean propose des instances GPU spot ou préemptibles ?
Instances Spot/préemptibles à DigitalOcean : Non
Les instances Spot offrent des tarifs nettement réduits (généralement 50-90 % moins chers) en échange de la possibilité que votre instance soit interrompue lorsque la demande est élevée. Cela les rend idéales pour les charges de travail tolérantes aux pannes telles que l'entraînement distribué avec sauvegarde d'état, l'inférence par lots et les balayages d'hyperparamètres.
La tarification standard DigitalOcean commence à $0.76/hr avec une facturation À la seconde.
Vérifiez la disponibilité actuelle des instances Spot et les taux de réduction sur le site officiel DigitalOcean .
Est-ce que DigitalOcean facture des frais de sortie ou de transfert de données ?
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 .
Est-ce que DigitalOcean offre des crédits gratuits ou un essai gratuit ?
DigitalOcean offre les crédits gratuits ou options d'essai suivantes pour les nouveaux utilisateurs :
200 $ de crédit gratuit pendant 60 jours
Avec des instances GPU à partir de $0.76/hr, même un crédit gratuit modeste peut offrir un temps pratique significatif pour évaluer la plateforme, tester vos charges de travail et mesurer les performances avant de s'engager dans une utilisation payante.
Vérifiez les offres actuelles de crédits gratuits et les bonus d'inscription sur le site officiel de DigitalOcean .
Quels modèles de GPU DigitalOcean propose-t-il ?
DigitalOcean propose une gamme de modèles de GPU pour l'IA, l'apprentissage automatique et les charges de travail de calcul haute performance. La liste complète des GPU disponibles comprend :
RTX 4000 Ada, RTX 6000 Ada, L40S, MI300X, H100 SXM, H200
La VRAM maximale disponible sur un seul GPU chez DigitalOcean est de 192 Go, et les instances peuvent être configurées avec jusqu'à 8 GPU. La technologie d'interconnexion utilisée pour les configurations multi-GPU est NVLink, ce qui détermine la bande passante entre les GPU lors de l'entraînement distribué.
Parcourez le catalogue complet des GPU disponibles et leurs spécifications sur le site officiel de DigitalOcean .
Qu'est-ce que la tarification de DigitalOcean et comment fonctionne la facturation ?
DigitalOcean propose des instances GPU cloud à partir de $0.76/hr. La facturation est calculée sur une base À la seconde, ce qui signifie que vous ne payez que pour le temps de calcul exact que vous utilisez, sans arrondir aux incréments horaires complets.
Instances Spot/préemptibles : Non
Réductions pour instances réservées :
DigitalOcean prend en charge les méthodes de paiement suivantes : Cartes de crédit/débit, PayPal, Google Pay, Apple Pay, ACH, Virement bancaire.
Pour les tarifs en temps réel sur tous les modèles de GPU et la disponibilité actuelle, consultez le DigitalOcean site officiel.
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