DigitalOcean
DigitalOcean Gradient GPU Droplets fornisce istanze GPU on-demand alimentate da GPU NVIDIA e AMD per l'addestramento, l'inferenza e la messa a punto di AI/ML. Le istanze sono preconfigurate con driver CUDA/ROCm, PyTorch, TensorFlow e Jupyter, e si dispiegano in meno di 60 secondi. Disponibili in configurazioni con singola GPU e 8 GPU con storage NVMe incluso.
Hardware GPU
| Modelli GPU | RTX 4000 Ada RTX 6000 Ada L40S MI300X H100 SXM H200 |
| VRAM Massima | 192 GB |
| GPU Massime per Istanza | 8 |
| Interconnessione | NVLink |
| Addestramento Multi-Nodo | Sì |
Prezzi
| Prezzo di Partenza | $0.76/hr |
| Granularità di Fatturazione | A secondo |
| Spot/Preemptible | No |
| Sconti Riservati | N/A |
| Crediti Gratuiti | Credito gratuito di $200 per 60 giorni |
| Costi di Uscita | Nessuno (incluso nel piano) |
| Storage | Avvio NVMe da 500-720 GiB (incluso), scratch NVMe da 5 TiB nelle configurazioni più grandi, Volumi a $0,10/GiB/mese |
Prezzi GPU On-Demand
| Modello GPU | VRAM | vCPU | RAM | Prezzo/GPU/ora |
|---|---|---|---|---|
| NVIDIA RTX 4000 Ada | 20 GB | 8 | 32 GiB | $0.76 |
| NVIDIA RTX 6000 Ada | 48 GB | 8 | 64 GiB | $1.57 |
| NVIDIA L40S | 48 GB | 8 | 64 GiB | $1.57 |
| AMD Instinct MI300X | 192 GB | 20 | 240 GiB | $1.99 |
| NVIDIA HGX H100 | 80 GB | 20 | 240 GiB | $3.39 |
| NVIDIA HGX H200 | 141 GB | 24 | 240 GiB | $3.44 |
Configurazioni Riservate 12 Mesi (configurazioni 8-GPU)
| Modello GPU | Prezzo/GPU/ora |
|---|---|
| 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 fatturazione è al secondo con un minimo di 5 minuti. I costi si applicano anche quando i Droplet sono spenti. Tutti i Droplet GPU includono disco di avvio NVMe (500-720 GiB) e trasferimento dati (10-15 TB in pool). Configurazioni più grandi includono disco scratch NVMe da 5 TiB.
Infrastruttura
| Regioni | New York (NYC2), Toronto (TOR1), Atlanta (ATL1), Richmond (RIC1), Amsterdam (AMS3) |
| SLA di Uptime | 99% |
| Serverless / Autoscaling | No |
| Rete Privata / VPC | Sì |
Esperienza sviluppatore
| Framework Preinstallati | PyTorch TensorFlow Jupyter Miniconda CUDA ROCm Hugging Face |
| Supporto Docker | Sì |
| Accesso SSH | Sì |
| Jupyter Notebooks | Sì |
| API / CLI | Sì |
| Tempo di Configurazione | Minuti |
| Supporto Kubernetes | Sì |
| Immagini / Template Personalizzati | Sì |
| Storage Persistente | Sì |
Termini commerciali
| Impegno Minimo | Nessuno |
| Conformità | SOC 2 Tipo II SOC 3 HIPAA (con BAA) CSA STAR Livello 1 |
| Ideale per | Addestramento AI inferenza fine-tuning distribuzione LLM servizio LLM visione artificiale startup AI generativa ricerca |
| Canali di Supporto | Email Chat dal vivo (24/7 su Standard+) Videochiamate e Slack (Premium) |
| Metodi di Pagamento | Carte di credito/debito PayPal Google Pay Apple Pay ACH Bonifico bancario |
Come si confronta?
Confronta DigitalOcean con altri fornitori di GPU cloud.
Domande Frequenti
Per cosa è più indicato DigitalOcean?
DigitalOcean è più adatto per: Addestramento AI, inferenza, fine-tuning, distribuzione LLM, servizio LLM, visione artificiale, startup, AI generativa, ricerca
Tipo di fornitore:
Con istanze GPU a partire da $0.76/hr e una gamma di hardware che include RTX 4000 Ada, RTX 6000 Ada, L40S, MI300X, H100 SXM, H200, DigitalOcean è posizionato per servire una varietà di casi d'uso AI/ML, dalla sperimentazione su piccola scala fino alle implementazioni di livello produttivo.
Verifichi se DigitalOcean corrisponde ai requisiti del Suo carico di lavoro sul sito ufficiale DigitalOcean .
Qual è l'attuale valutazione Trustpilot e il numero di recensioni per DigitalOcean?
L'attuale valutazione Trustpilot per DigitalOcean è 4.6 su 5.0, basata su 2,440 recensioni totali al July 14, 2026. DigitalOcean è stata fondata nel 2012.
Può leggere tutte le recensioni degli utenti direttamente sulla pagina Trustpilot di DigitalOcean. Le valutazioni Trustpilot riflettono le esperienze reali degli utenti riguardo la velocità di provisioning della GPU, l'accuratezza dei prezzi, la reattività del supporto e l'affidabilità complessiva della piattaforma.
Veda come DigitalOcean si confronta con le alternative ed esplori le loro offerte attuali sul sito ufficiale DigitalOcean .
Quali framework di machine learning supporta DigitalOcean?
DigitalOcean fornisce i seguenti framework e strumenti preinstallati:
PyTorch, TensorFlow, Jupyter, Miniconda, CUDA, ROCm, Hugging Face
Immagini personalizzate: Sì
Notebook Jupyter: Sì
Archiviazione persistente: Sì
Avere framework popolari preinstallati significa che può iniziare subito l'addestramento o l'inferenza senza perdere tempo nella configurazione dell'ambiente. Se necessita di una versione specifica di CUDA o di dipendenze personalizzate, il supporto per immagini personalizzate le consente di utilizzare il proprio container Docker.
Per modelli predefiniti e dettagli sulla compatibilità dei framework, consulti il sito ufficiale DigitalOcean .
Quanto velocemente posso distribuire un'istanza GPU su DigitalOcean?
Strumenti di deployment e sviluppo su DigitalOcean:
Tempo di configurazione: Minuti
Supporto Docker: Sì
Accesso SSH: Sì
Notebook Jupyter: Sì
API / CLI: Sì
Immagini personalizzate: Sì
Un tempo di configurazione rapido combinato con il supporto Docker e SSH significa che può passare dalla registrazione all'esecuzione del suo primo lavoro di training in pochi minuti. DigitalOcean fornisce gli strumenti necessari sia per lo sviluppo interattivo (tramite Jupyter) sia per pipeline automatizzate (tramite API/CLI).
Per tutorial passo-passo sul deployment e guide rapide, visiti il sito ufficiale DigitalOcean .
DigitalOcean offre l'inferenza GPU senza server?
GPU serverless su DigitalOcean: No
L'inferenza GPU serverless consente di distribuire modelli che si scalano automaticamente in aumento quando arrivano richieste e si riducono a zero quando inattivi, eliminando il costo di mantenere le GPU attive durante i periodi di inattività. Questo è particolarmente conveniente per applicazioni con traffico variabile o imprevedibile.
DigitalOcean il prezzo standard della GPU parte da $0.76/hr con fatturazione A secondo.
Per guide alla configurazione degli endpoint GPU serverless e prezzi, consultare il sito ufficiale DigitalOcean.
Dove si trovano i data center di DigitalOcean?
DigitalOcean ha la sede centrale in United States e gestisce infrastrutture GPU nelle seguenti regioni:
New York (NYC2), Toronto (TOR1), Atlanta (ATL1), Richmond (RIC1), Amsterdam (AMS3)
SLA di disponibilità: 99%
Rete privata: Sì
La posizione del data center è importante per i carichi di lavoro di inferenza sensibili alla latenza e per la conformità ai requisiti di residenza dei dati. Scegliere una regione vicina ai suoi utenti o alle fonti di dati può ridurre significativamente il tempo di andata e ritorno per i modelli serviti tramite API.
Veda tutte le posizioni disponibili dei data center e i benchmark di latenza sul sito ufficiale di DigitalOcean .
DigitalOcean supporta istanze multi-GPU con NVLink o InfiniBand?
DigitalOcean supporta configurazioni multi-GPU con le seguenti specifiche:
Tecnologia di interconnessione: NVLink
Massimo GPU per istanza: 8
Addestramento multi-nodo: Sì
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 .
DigitalOcean offre istanze GPU spot o preemptible?
Istanze spot/preemptible a DigitalOcean: No
Le istanze spot offrono prezzi significativamente ridotti (tipicamente dal 50 al 90% più economici) in cambio della possibilità che la Sua istanza possa essere interrotta quando la domanda è elevata. Ciò le rende ideali per carichi di lavoro tolleranti ai guasti come l'addestramento distribuito con checkpointing, l'inferenza batch e le esplorazioni di iperparametri.
Il prezzo standard DigitalOcean parte da $0.76/hr con fatturazione A secondo.
Verifichi la disponibilità attuale delle istanze spot e le tariffe scontate sul sito ufficiale DigitalOcean .
DigitalOcean applica tariffe per l'uscita o il trasferimento dati?
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 .
DigitalOcean offre crediti gratuiti o una prova gratuita?
DigitalOcean offre i seguenti crediti gratuiti o opzioni di prova per i nuovi utenti:
Credito gratuito di $200 per 60 giorni
Con istanze GPU a partire da $0.76/hr, anche un credito gratuito modesto può fornire un tempo pratico significativo per valutare la piattaforma, testare i carichi di lavoro e confrontare le prestazioni prima di impegnarsi in un utilizzo a pagamento.
Verifichi le offerte attuali di crediti gratuiti e i bonus di iscrizione sul sito ufficiale di DigitalOcean .
Quali modelli di GPU offre DigitalOcean?
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 .
Qual è il modello di prezzi di DigitalOcean e come funziona la fatturazione?
DigitalOcean offre istanze GPU cloud a partire da $0.76/hr. La fatturazione è calcolata su base A secondo, il che significa che paga solo per il tempo di calcolo esatto che utilizza, senza arrotondamenti a incrementi orari completi.
Istanze spot/preemptible: No
Sconti per istanze riservate:
DigitalOcean supporta i seguenti metodi di pagamento: Carte di credito/debito, PayPal, Google Pay, Apple Pay, ACH, Bonifico bancario.
Per i prezzi in tempo reale su tutti i modelli GPU e la disponibilità attuale, consulti il DigitalOcean sito ufficiale.
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