Apakah DigitalOcean mendukung instance multi-GPU dengan NVLink atau InfiniBand?
Jawaban
DigitalOcean mendukung konfigurasi multi-GPU dengan spesifikasi berikut:
Teknologi interkoneksi: NVLink
Maksimum GPU per instance: 8
Pelatihan multi-node: 1
Pilihan interkoneksi sangat penting untuk kinerja pelatihan terdistribusi. NVLink menyediakan bandwidth dua arah hingga 900 GB/s antar GPU, sementara InfiniBand memungkinkan komunikasi berkecepatan tinggi antar node. Pengaturan hanya PCIe cocok untuk inferensi tetapi dapat menjadi hambatan untuk pelatihan multi-GPU.
Model GPU yang tersedia: RTX 4000 Ada, RTX 6000 Ada, L40S, MI300X, H100 SXM, H200
Untuk spesifikasi interkoneksi rinci dan diagram topologi multi-GPU, lihat DigitalOcean situs resmi.
Lebih banyak FAQ tentang DigitalOcean
- Untuk apa DigitalOcean paling baik?
- Berapa peringkat Trustpilot saat ini dan jumlah ulasan untuk DigitalOcean?
- Kerangka kerja pembelajaran mesin apa yang didukung oleh DigitalOcean?
- Seberapa cepat saya dapat menyebarkan instance GPU di DigitalOcean?
- Apakah DigitalOcean menawarkan inferensi GPU tanpa server?
- Di mana DigitalOcean pusat data berlokasi?
- Apakah DigitalOcean menawarkan instans GPU spot atau preemptible?
- Apakah DigitalOcean mengenakan biaya egress atau transfer data?
- Apakah DigitalOcean menawarkan kredit gratis atau uji coba gratis?
- Model GPU apa yang ditawarkan oleh DigitalOcean?
- Apa itu harga DigitalOcean dan bagaimana cara kerja penagihan?
Panduan yang Menampilkan DigitalOcean
- GPU Cloud Terbaik untuk Fine-Tuning LLM
- GPU Cloud Termurah di Bawah $0,50/jam
- Penyedia GPU Cloud dengan Akses SSH
- Penyedia GPU Cloud dengan Biaya Egress Nol
- Penyedia GPU Cloud dengan Docker & Gambar Kustom
- Penyedia GPU Cloud dengan Dukungan Jupyter Notebook
- Penyedia GPU Cloud dengan Dukungan Kubernetes
- Penyedia GPU Cloud dengan Inferensi GPU Tanpa Server
- Penyedia GPU Cloud dengan Instans Spot / Preemptible
- Penyedia GPU Cloud dengan Klaster GPU Multi-Node
- Penyedia GPU Cloud dengan Kredit Gratis
- Penyedia GPU Cloud dengan Manajemen API & CLI
- Penyedia GPU Cloud dengan NVLink atau InfiniBand
- Penyedia GPU Cloud dengan Penagihan Per-Detik
- Penyedia GPU Cloud dengan Penyimpanan Persisten
- Penyedia GPU Cloud Terbaik dengan NVIDIA B200
Panduan ini mencakup DigitalOcean bersama penyedia GPU cloud lainnya, dikelompokkan berdasarkan fitur GPU, framework, ketersediaan, dan kebutuhan pengembang.
DigitalOcean vs RunPod vs Latitude.sh - GPU Provider Comparison (April 2026)
Side-by-side comparison of DigitalOcean vs RunPod vs 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 April 2026.
|
DigitalOcean
GPU cloud yang sederhana dan dapat diskalakan untuk AI/ML
|
RunPod
Cloud yang dibangun untuk AI — jalankan dan skalakan beban kerja GPU dari inferensi tanpa server hingga klaster multi-node instan sesuai permintaan.
|
Latitude.sh
Cloud GPU bare metal di 23 lokasi global
|
|
|---|---|---|---|
| Ikhtisar | |||
| Peringkat Trustpilot | 4.6 | 3.8 | 3.7 |
| Kantor Pusat | United States | United States | Brazil |
| Jenis Penyedia | Tidak tersedia | Fokus pada GPU | Bare Metal |
| Terbaik Untuk | Pelatihan AI inferensi penyetelan halus penyebaran LLM penyajian LLM visi komputer startup AI generatif riset | Pelatihan AI inferensi penyetelan halus Stable Diffusion pemrosesan batch rendering riset penyajian LLM AI generatif | Pelatihan AI inferensi GPU bare metal fine-tuning riset beban kerja khusus AI generatif |
| GPU Hardware | |||
| Model 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 |
| Maks VRAM (GB) | 192 | 288 | 96 |
| Maks GPU/Instance | 8 | 8 | 8 |
| Interkoneksi | NVLink | NVLink | NVLink |
| Pricing | |||
| Harga Mulai ($/jam) | $0.76/hr | $0.06/hr | $0.35/hr |
| Granularitas Penagihan | Per detik | Per detik | Per jam |
| Spot/Preemptible | 0 | 1 | 0 |
| Diskon Cadangan | Tidak tersedia | 15-29% (rencana 1 bulan hingga 1 tahun) | Tidak tersedia |
| Kredit Gratis | Kredit gratis $200 selama 60 hari | Bonus $5-$500 setelah pengeluaran pertama $10 | $200 melalui program referral |
| Biaya Keluar | Tidak ada (termasuk dalam paket) | Tidak ada (Gratis) | Tidak ada |
| Penyimpanan | Boot NVMe 500-720 GiB (termasuk), scratch NVMe 5 TiB pada konfigurasi lebih besar, Volume dengan biaya $0,10/GiB/bulan | Kontainer/Volume ($0,10/GB/bulan), Volume Menganggur ($0,20/GB/bulan), Penyimpanan Jaringan ($0,07/GB/bulan 1TB) | NVMe lokal termasuk (hingga 4x 3,8TB), Penyimpanan Blok $0,10/GB/bulan, Penyimpanan Sistem Berkas $0,05/GB/bulan |
| Infrastructure | |||
| Wilayah | New York (NYC2), Toronto (TOR1), Atlanta (ATL1), Richmond (RIC1), Amsterdam (AMS3) | 31 wilayah global | 23 lokasi: AS (8 kota), LATAM (5), Eropa (5), APAC (4), Kota Meksiko. GPU tersedia di Dallas, Frankfurt, Sydney, Tokyo |
| SLA Waktu Aktif | 99% | 99,99% | 99,9% |
| Developer Experience | |||
| Kerangka Kerja | PyTorch TensorFlow Jupyter Miniconda CUDA ROCm Hugging Face | PyTorch TensorFlow JAX ONNX CUDA | Gambar yang dioptimalkan untuk ML PyTorch TensorFlow (dipasang pengguna) CUDA |
| Dukungan Docker | 1 | 1 | 1 |
| Akses SSH | 1 | 1 | 1 |
| Jupyter Notebooks | 1 | 1 | 0 |
| API / CLI | 1 | 1 | 1 |
| Waktu Setup | Menit | Instan | Detik |
| Kubernetes Support | 1 | 0 | 0 |
| Business Terms | |||
| Komitmen Minimum | Tidak ada | Tidak ada | Tidak ada |
| Kepatuhan | SOC 2 Tipe II SOC 3 HIPAA (dengan BAA) CSA STAR Level 1 | SOC 2 Tipe II | Isolasi penyewa tunggal DPA tersedia |
DigitalOcean
RunPod
Latitude.sh