DigitalOcean supporta istanze multi-GPU con NVLink o InfiniBand?
Risposta
DigitalOcean supporta configurazioni multi-GPU con le seguenti specifiche:
Tecnologia di interconnessione: NVLink
Massimo GPU per istanza: 8
Addestramento multi-nodo: 1
La scelta dell'interconnessione è fondamentale per le prestazioni dell'addestramento distribuito. NVLink offre una larghezza di banda bidirezionale fino a 900 GB/s tra le GPU, mentre InfiniBand consente una comunicazione ad alta velocità tra i nodi. Le configurazioni solo PCIe sono adatte per l'inferenza ma possono rappresentare un collo di bottiglia nell'addestramento multi-GPU.
Modelli GPU disponibili: RTX 4000 Ada, RTX 6000 Ada, L40S, MI300X, H100 SXM, H200
Per specifiche dettagliate sulle interconnessioni e diagrammi della topologia multi-GPU, consulti il sito ufficiale DigitalOcean .
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DigitalOcean
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RunPod
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Latitude.sh
Cloud GPU bare metal in 23 sedi globali
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|---|---|---|---|
| Panoramica | |||
| Valutazione Trustpilot | 4.6 | 3.8 | 3.7 |
| Sede centrale | United States | United States | Brazil |
| Tipo di Fornitore | N/D | Focalizzato sulle GPU | Bare Metal |
| Ideale Per | Addestramento AI inferenza fine-tuning distribuzione LLM servizio LLM visione artificiale startup AI generativa ricerca | Addestramento AI inferenza messa a punto Stable Diffusion elaborazione batch rendering ricerca servizio LLM AI generativa | 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 | 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 |
| Max VRAM (GB) | 192 | 288 | 96 |
| Max GPU/Istanze | 8 | 8 | 8 |
| Interconnessione | NVLink | NVLink | NVLink |
| Pricing | |||
| Prezzo Iniziale ($/h) | $0.76/hr | $0.06/hr | $0.35/hr |
| Granularità di Fatturazione | A secondo | Per secondo | Per ora |
| Spot/Preemptible | 0 | 1 | 0 |
| Sconti Riservati | N/D | 15-29% (piani da 1 mese a 1 anno) | N/D |
| Crediti Gratuiti | Credito gratuito di $200 per 60 giorni | Bonus da $5 a $500 dopo la prima spesa di $10 | 200$ tramite programma di referral |
| Tariffe di Uscita | Nessuno (incluso nel piano) | Nessuno (Gratuito) | Nessuno |
| Archiviazione | Avvio NVMe da 500-720 GiB (incluso), scratch NVMe da 5 TiB nelle configurazioni più grandi, Volumi a $0,10/GiB/mese | Contenitore/Volume ($0,10/GB/mese), Volume inattivo ($0,20/GB/mese), Archiviazione di rete ($0,07/GB/mese 1TB) | NVMe locale incluso (fino a 4x 3,8TB), Storage a blocchi 0,10$/GB/mese, Storage filesystem 0,05$/GB/mese |
| Infrastructure | |||
| Regioni | New York (NYC2), Toronto (TOR1), Atlanta (ATL1), Richmond (RIC1), Amsterdam (AMS3) | 31 regioni globali | 23 sedi: USA (8 città), LATAM (5), Europa (5), APAC (4), Città del Messico. GPU a Dallas, Francoforte, Sydney, Tokyo |
| SLA di Disponibilità | 99% | 99,99% | 99,9% |
| Developer Experience | |||
| Framework | PyTorch TensorFlow Jupyter Miniconda CUDA ROCm Hugging Face | PyTorch TensorFlow JAX ONNX CUDA | Immagini ottimizzate per ML PyTorch TensorFlow (installato dall’utente) CUDA |
| Supporto Docker | 1 | 1 | 1 |
| Accesso SSH | 1 | 1 | 1 |
| Jupyter Notebooks | 1 | 1 | 0 |
| API / CLI | 1 | 1 | 1 |
| Tempo di Configurazione | Minuti | Istantaneo | 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 | Isolamento single-tenant DPA disponibile |
DigitalOcean
RunPod
Latitude.sh