디지털오션는 NVLink 또는 InfiniBand를 사용하는 다중 GPU 인스턴스를 지원합니까?

답변

디지털오션은(는) 다음 사양을 갖춘 다중 GPU 구성을 지원합니다:

인터커넥트 기술: NVLink
인스턴스당 최대 GPU 수: 8
다중 노드 훈련: 1

인터커넥트 선택은 분산 훈련 성능에 매우 중요합니다. NVLink는 GPU 간 최대 900GB/s 양방향 대역폭을 제공하며, InfiniBand는 노드 간 고속 통신을 가능하게 합니다. PCIe 전용 구성은 추론에 적합하지만 다중 GPU 훈련 시 병목 현상이 발생할 수 있습니다.

사용 가능한 GPU 모델: RTX 4000 Ada, RTX 6000 Ada, L40S, MI300X, H100 SXM, H200

자세한 인터커넥트 사양 및 다중 GPU 토폴로지 도면은 디지털오션 공식 웹사이트를 참조하십시오.

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디지털오션가 포함된 가이드

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디지털오션 대 런팟 대 래티튜드.sh - GPU Provider Comparison (4월 2026)

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AI를 위해 구축된 클라우드 — 서버리스 추론부터 즉시 다중 노드 클러스터까지 GPU 워크로드를 필요에 따라 배포하고 확장합니다.
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래티튜드.sh
23개 글로벌 지역에 걸친 베어 메탈 GPU 클라우드
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개요
Trustpilot 평점 4.6 3.8 3.7
본사 United States United States Brazil
제공자 유형 해당 없음 GPU 중심 베어 메탈
최적 용도 AI 학습 추론 미세 조정 대형 언어 모델(LLM) 배포 LLM 서비스 컴퓨터 비전 스타트업 생성형 AI 연구 AI 학습 추론 미세 조정 스테이블 디퓨전 배치 처리 렌더링 연구 대형 언어 모델(LLM) 서비스 생성 AI AI 교육 추론 베어 메탈 GPU 파인튜닝 연구 전용 작업 부하 생성 AI
GPU Hardware
GPU 모델 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
최대 VRAM (GB) 192 288 96
인스턴스당 최대 GPU 8 8 8
인터커넥트 NVLink NVLink NVLink
Pricing
시작 가격 ($/시간) $0.76/hr $0.06/hr $0.35/hr
청구 단위 초당 초당 시간당
스팟/선점 가능 0 1 0
예약 할인 해당 없음 15-29% (1개월~1년 계획) 해당 없음
무료 크레딧 60일간 $200 무료 크레딧 최초 $10 사용 후 $5-$500 보너스 추천 프로그램을 통한 $200
아웃바운드 요금 없음 (플랜에 포함) 없음 (무료) 없음
스토리지 500-720 GiB NVMe 부팅 디스크(포함), 대형 구성에는 5 TiB NVMe 스크래치, 볼륨은 월 $0.10/GiB 컨테이너/볼륨 ($0.10/GB/월), 유휴 볼륨 ($0.20/GB/월), 네트워크 스토리지 ($0.07/GB/월 1TB) 로컬 NVMe 포함(최대 4x 3.8TB), 블록 스토리지 $0.10/GB/월, 파일시스템 스토리지 $0.05/GB/월
Infrastructure
지역 뉴욕(NYC2), 토론토(TOR1), 애틀랜타(ATL1), 리치먼드(RIC1), 암스테르담(AMS3) 31개 글로벌 지역 23개 지역: 미국(8개 도시), 라틴아메리카(5), 유럽(5), 아시아태평양(4), 멕시코시티. GPU는 달라스, 프랑크푸르트, 시드니, 도쿄에 위치
가동 시간 SLA 99% 99.99% 99.9%
Developer Experience
프레임워크 PyTorch TensorFlow Jupyter Miniconda CUDA ROCm Hugging Face PyTorch TensorFlow JAX ONNX CUDA ML 최적화 이미지 PyTorch TensorFlow(사용자 설치) CUDA
도커 지원 1 1 1
SSH 접근 1 1 1
주피터 노트북 1 1 0
API / CLI 1 1 1
설정 시간 즉시 초 단위
Kubernetes Support 1 0 0
Business Terms
최소 약정 없음 없음 없음
규정 준수 SOC 2 유형 II SOC 3 HIPAA (BAA 포함) CSA STAR 레벨 1 SOC 2 유형 II 단일 테넌트 격리 DPA 제공 가능
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