デジタルオーシャン のデータセンターはどこにありますか？
回答
デジタルオーシャン は United States に本社を置き、以下の地域でGPUインフラを運用しています：
ニューヨーク（NYC2）、トロント（TOR1）、アトランタ（ATL1）、リッチモンド（RIC1）、アムステルダム（AMS3）
稼働時間SLA：99%
プライベートネットワーキング：1
データセンターの場所は、レイテンシーに敏感な推論ワークロードやデータ居住要件の遵守に重要です。ユーザーやデータソースに近い地域を選ぶことで、API提供モデルの往復時間を大幅に短縮できます。
利用可能なすべてのデータセンターの場所とレイテンシーベンチマークは、デジタルオーシャン 公式サイト をご覧ください。
デジタルオーシャン に関するその他のFAQ
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- デジタルオーシャンはサーバーレスGPU推論を提供していますか？
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- デジタルオーシャン はスポットまたはプリエンプティブルGPUインスタンスを提供していますか？
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デジタルオーシャン が掲載されているガイド
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- APIおよびCLI管理対応のクラウドGPUプロバイダー
- Dockerとカスタムイメージ対応のクラウドGPUプロバイダー
- Jupyterノートブック対応のクラウドGPUプロバイダー
- Kubernetes対応のクラウドGPUプロバイダー
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- NVLinkまたはInfiniBandを備えたクラウドGPUプロバイダー
- SSHアクセス可能なクラウドGPUプロバイダー
- サーバーレスGPU推論対応のクラウドGPUプロバイダー
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- ゼロイグレス料金のクラウドGPUプロバイダー
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これらのガイドには、GPUの特徴、フレームワーク、可用性、開発者要件ごとに分類された他のクラウドGPUプロバイダーと共に デジタルオーシャン が含まれています。
デジタルオーシャン 対 ノビタAI 対 Vast.ai - GPU Provider Comparison (4月 2026)
Side-by-side comparison of デジタルオーシャン 対 ノビタAI 対 Vast.ai. 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 4月 2026.
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デジタルオーシャン
シンプルでスケーラブルなAI/ML向けGPUクラウド
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ノビタAI
200以上のモデルAPI、GPUインスタンス、サーバーレス推論を大規模に提供するAI＆エージェントクラウドプラットフォーム。
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Vast.ai
即時GPU。透明な価格設定。
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|---|---|---|---|
| 概要 | |||
| Trustpilot評価 | 4.6 | 3.3 | 4.4 |
| 本社所在地 | United States | United States | United States |
| プロバイダータイプ | 該当なし | GPUに特化 | GPUマーケットプレイス |
| 最適用途 | AIトレーニング、推論、ファインチューニング、LLM展開、LLMサービング、コンピュータビジョン、スタートアップ、生成AI、研究 | AIトレーニング、推論、ファインチューニング、生成AI、リサーチ、LLMサービング、Stable Diffusion | AIトレーニング、推論、ファインチューニング、Stable Diffusion、バッチ処理、研究、LLMサービング、生成AI |
| GPU Hardware | |||
| GPUモデル | RTX 4000 Ada、RTX 6000 Ada、L40S、MI300X、H100 SXM、H200 | H100 SXM、A100 SXM、L40S、RTX 4090、RTX 6000 Ada、RTX 5090、RTX 3090 | B200、H200、H100 SXM、H100 NVL、A100 SXM、A100 PCIe、RTX 5090、RTX 5080、RTX 5070 Ti、RTX 6000 Pro、RTX 6000 Ada、RTX 4500 Ada、RTX A6000、RTX A5000、RTX A4000、L40S、L40、A40、A10、RTX 4090、RTX 4080、RTX 4070 Ti、RTX 4070、RTX 4060 Ti、RTX 4060、RTX 3090 Ti、RTX 3090、RTX 3080 Ti、RTX 3080、RTX 3070 Ti、RTX 3070、Tesla V100、Tesla T4、A2、GTX 1080 |
| 最大VRAM（GB） | 192 | 80 | 192 |
| インスタンスあたり最大GPU数 | 8 | 8 | 8 |
| インターコネクト | NVLink | NVLink | NVLink、InfiniBand |
| Pricing | |||
| 開始価格（$/時） | $0.76/hr | $0.11/hr | $0.06/hr |
| 請求単位 | 秒単位 | 秒単位 | 秒単位 |
| スポット/プリエンプティブル | 0 | 1 | 1 |
| 予約割引 | 該当なし | 該当なし | 最大50％割引（1〜6ヶ月予約） |
| 無料クレジット | 60日間有効の200ドル無料クレジット | スタートアップ向け最大10,000ドル | 登録時に少額のテストクレジット付与 |
| 転送料金 | なし（プランに含む） | なし（無料） | ホストによって異なる（$/TB） |
| ストレージ | 500～720 GiB NVMeブート（含む）、大容量構成で5 TiB NVMeスクラッチ、ボリュームは月額0.10ドル/GiB | コンテナディスク（60GB無料）、ボリュームディスク、ネットワークボリューム | ホストによって異なる（$/GB/時間、インスタンス存在中に課金） |
| Infrastructure | |||
| リージョン | ニューヨーク（NYC2）、トロント（TOR1）、アトランタ（ATL1）、リッチモンド（RIC1）、アムステルダム（AMS3） | 米国、欧州、アジア太平洋、南米、アフリカ、中東（20以上の拠点） | 500以上の拠点、40以上のデータセンター |
| 稼働率SLA | 99% | 99.9% | 正式なSLAなし（ホストの信頼性スコアは表示可能） |
| Developer Experience | |||
| フレームワーク | PyTorch、TensorFlow、Jupyter、Miniconda、CUDA、ROCm、Hugging Face | PyTorch、TensorFlow、CUDA、cuDNN、TensorRT | PyTorch、TensorFlow、CUDA、vLLM、ComfyUI |
| Docker対応 | 1 | 1 | 1 |
| SSHアクセス | 1 | 1 | 1 |
| Jupyterノートブック | 1 | 1 | 1 |
| API / CLI | 1 | 1 | 1 |
| セットアップ時間 | 分単位 | 該当なし | 秒 |
| Kubernetes Support | 1 | 0 | 0 |
| Business Terms | |||
| 最低利用期間 | なし | なし | なし |
| コンプライアンス | SOC 2 タイプII、SOC 3、HIPAA（BAA付き）、CSA STAR レベル1 | SOC 2 | SOC 2 タイプ2、HIPAA、GDPR、CCPA |
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