Quali modelli di GPU offre DigitalOcean?
Risposta
DigitalOcean offre una gamma di modelli di GPU per carichi di lavoro di intelligenza artificiale, apprendimento automatico e calcolo ad alte prestazioni. L'elenco completo delle GPU disponibili include:
RTX 4000 Ada, RTX 6000 Ada, L40S, MI300X, H100 SXM, H200
La massima VRAM disponibile su una singola GPU presso DigitalOcean è di 192 GB, e le istanze possono essere configurate con fino a 8 GPU. La tecnologia di interconnessione utilizzata per configurazioni multi-GPU è NVLink, che determina la larghezza di banda tra le GPU durante l'addestramento distribuito.
Sfogli il catalogo completo delle GPU disponibili e le loro specifiche sul sito ufficiale di DigitalOcean .
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DigitalOcean vs Vultr vs Massed Compute - GPU Provider Comparison (Aprile 2026)
Side-by-side comparison of DigitalOcean vs Vultr vs Massed Compute. 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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Vultr
GPU cloud ad alte prestazioni in 32 regioni globali
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Massed Compute
Cloud GPU con supporto diretto degli ingegneri
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|---|---|---|---|
| Panoramica | |||
| Valutazione Trustpilot | 4.6 | 1.8 | 0 |
| Sede centrale | United States | United States | United States |
| Tipo di Fornitore | N/D | Multi-Cloud | Focalizzato su GPU |
| Ideale Per | Addestramento AI inferenza fine-tuning distribuzione LLM servizio LLM visione artificiale startup AI generativa ricerca | Addestramento AI inferenza rendering video HPC Stable Diffusion sviluppo di giochi AI generativa messa a punto ricerca | Addestramento AI inferenza rendering VFX AI generativa fine-tuning HPC Stable Diffusion ricerca |
| GPU Hardware | |||
| Modelli GPU | RTX 4000 Ada RTX 6000 Ada L40S MI300X H100 SXM H200 | A16 A40 L40S A100 PCIe GH200 A100 SXM H100 SXM B200 B300 MI300X MI325X MI355X | A30 RTX A5000 RTX A6000 L40S A100 SXM H100 PCIe H100 SXM H100 NVL RTX PRO 6000 H200 NVL |
| Max VRAM (GB) | 192 | 288 | 141 |
| Max GPU/Istanze | 8 | 16 | 8 |
| Interconnessione | NVLink | NVLink | NVLink |
| Pricing | |||
| Prezzo Iniziale ($/h) | $0.76/hr | $0.47/hr | $0.35/hr |
| Granularità di Fatturazione | A secondo | Per ora | Al minuto |
| Spot/Preemptible | 0 | 1 | 0 |
| Sconti Riservati | N/D | N/D | N/D |
| Crediti Gratuiti | Credito gratuito di $200 per 60 giorni | Fino a 300 $ di credito gratuito per 30 giorni | Nessuno |
| Tariffe di Uscita | Nessuno (incluso nel piano) | Standard (varia in base al piano) | Nessuno |
| Archiviazione | Avvio NVMe da 500-720 GiB (incluso), scratch NVMe da 5 TiB nelle configurazioni più grandi, Volumi a $0,10/GiB/mese | 350 GB - 61 TB NVMe (incluso), Block Storage a 0,10 $/GB/mese, Object Storage compatibile S3 | NVMe locale incluso con le istanze |
| Infrastructure | |||
| Regioni | New York (NYC2), Toronto (TOR1), Atlanta (ATL1), Richmond (RIC1), Amsterdam (AMS3) | 32 regioni in 6 continenti (Americhe, Europa, Asia, Australia, Africa) | Stati Uniti (data center Tier III) |
| SLA di Disponibilità | 99% | 100% | Tier III (progettazione 99,98%) |
| Developer Experience | |||
| Framework | PyTorch TensorFlow Jupyter Miniconda CUDA ROCm Hugging Face | PyTorch TensorFlow CUDA cuDNN ROCm Hugging Face NVIDIA NGC | PyTorch TensorFlow CUDA cuDNN ComfyUI template ML preconfigurati |
| Supporto Docker | 1 | 1 | 1 |
| Accesso SSH | 1 | 1 | 1 |
| Jupyter Notebooks | 1 | 1 | 0 |
| API / CLI | 1 | 1 | 1 |
| Tempo di Configurazione | Minuti | Minuti | Minuti |
| Kubernetes Support | 1 | 1 | 0 |
| Business Terms | |||
| Impegno Minimo | Nessuno | Nessuno | Nessuno |
| Conformità | SOC 2 Tipo II SOC 3 HIPAA (con BAA) CSA STAR Livello 1 | SOC 2+ (HIPAA) PCI ISO 27001 ISO 27017 ISO 27018 ISO 20000-1 CSA STAR Livello 1 | SOC 2 Tipo II HIPAA |
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Vultr
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