DigitalOcean applica tariffe per l'uscita o il trasferimento dati?
Risposta
Tariffe di uscita a DigitalOcean: Nessuno (incluso nel piano)
Le tariffe di uscita sono i costi applicati quando si trasferiscono dati fuori dal fornitore cloud (ad esempio, scaricare i pesi di modelli addestrati, fornire risultati di inferenza o spostare set di dati a un altro fornitore). Questo è un aspetto importante da considerare nei costi per i flussi di lavoro ML che prevedono esportazioni frequenti di modelli o grandi spostamenti di set di dati.
Opzioni di archiviazione: Avvio NVMe da 500-720 GiB (incluso), scratch NVMe da 5 TiB nelle configurazioni più grandi, Volumi a $0,10/GiB/mese
Per il programma completo delle tariffe di trasferimento dati e le soglie di uscita gratuite, consultare il sito ufficiale di DigitalOcean .
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DigitalOcean vs Massed Compute vs Latitude.sh - GPU Provider Comparison (Aprile 2026)
Side-by-side comparison of DigitalOcean vs Massed Compute vs Latitude.sh. Quickly scan maximum funding, profit splits, risk rules, leverage, platforms, instruments, payout schedules, payment options, trading permissions and KYC restrictions to narrow down your prop trading firm shortlist. Data updated Aprile 2026.
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DigitalOcean
Cloud GPU semplice e scalabile per AI/ML
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Massed Compute
Cloud GPU con supporto diretto degli ingegneri
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Latitude.sh
Cloud GPU bare metal in 23 sedi globali
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|---|---|---|---|
| Panoramica | |||
| Valutazione Trustpilot | 4.6 | 0 | 3.7 |
| Sede centrale | United States | United States | Brazil |
| Tipo di Fornitore | N/D | Focalizzato su GPU | Bare Metal |
| Ideale Per | Addestramento AI inferenza fine-tuning distribuzione LLM servizio LLM visione artificiale startup AI generativa ricerca | Addestramento AI inferenza rendering VFX AI generativa fine-tuning HPC Stable Diffusion ricerca | Addestramento AI inferenza GPU bare metal fine-tuning ricerca carichi di lavoro dedicati AI generativa |
| GPU Hardware | |||
| Modelli GPU | RTX 4000 Ada RTX 6000 Ada L40S MI300X H100 SXM H200 | A30 RTX A5000 RTX A6000 L40S A100 SXM H100 PCIe H100 SXM H100 NVL RTX PRO 6000 H200 NVL | A30 RTX A5000 RTX A6000 L40S RTX 6000 Ada A100 SXM H100 SXM GH200 RTX PRO 6000 |
| Max VRAM (GB) | 192 | 141 | 96 |
| Max GPU/Istanze | 8 | 8 | 8 |
| Interconnessione | NVLink | NVLink | NVLink |
| Pricing | |||
| Prezzo Iniziale ($/h) | $0.76/hr | $0.35/hr | $0.35/hr |
| Granularità di Fatturazione | A secondo | Al minuto | Per ora |
| Spot/Preemptible | 0 | 0 | 0 |
| Sconti Riservati | N/D | N/D | N/D |
| Crediti Gratuiti | Credito gratuito di $200 per 60 giorni | Nessuno | 200$ tramite programma di referral |
| Tariffe di Uscita | Nessuno (incluso nel piano) | Nessuno | Nessuno |
| Archiviazione | Avvio NVMe da 500-720 GiB (incluso), scratch NVMe da 5 TiB nelle configurazioni più grandi, Volumi a $0,10/GiB/mese | NVMe locale incluso con le istanze | NVMe locale incluso (fino a 4x 3,8TB), Storage a blocchi 0,10$/GB/mese, Storage filesystem 0,05$/GB/mese |
| Infrastructure | |||
| Regioni | New York (NYC2), Toronto (TOR1), Atlanta (ATL1), Richmond (RIC1), Amsterdam (AMS3) | Stati Uniti (data center Tier III) | 23 sedi: USA (8 città), LATAM (5), Europa (5), APAC (4), Città del Messico. GPU a Dallas, Francoforte, Sydney, Tokyo |
| SLA di Disponibilità | 99% | Tier III (progettazione 99,98%) | 99,9% |
| Developer Experience | |||
| Framework | PyTorch TensorFlow Jupyter Miniconda CUDA ROCm Hugging Face | PyTorch TensorFlow CUDA cuDNN ComfyUI template ML preconfigurati | Immagini ottimizzate per ML PyTorch TensorFlow (installato dall’utente) CUDA |
| Supporto Docker | 1 | 1 | 1 |
| Accesso SSH | 1 | 1 | 1 |
| Jupyter Notebooks | 1 | 0 | 0 |
| API / CLI | 1 | 1 | 1 |
| Tempo di Configurazione | Minuti | Minuti | Secondi |
| Kubernetes Support | 1 | 0 | 0 |
| Business Terms | |||
| Impegno Minimo | Nessuno | Nessuno | Nessuno |
| Conformità | SOC 2 Tipo II SOC 3 HIPAA (con BAA) CSA STAR Livello 1 | SOC 2 Tipo II HIPAA | Isolamento single-tenant DPA disponibile |
DigitalOcean
Massed Compute
Latitude.sh