Adakah DigitalOcean menyokong contoh multi-GPU dengan NVLink atau InfiniBand?
Jawapan
DigitalOcean menyokong konfigurasi multi-GPU dengan spesifikasi berikut:
Teknologi sambungan: NVLink
Maksimum GPU setiap instans: 8
Latihan multi-node: 1
Pilihan sambungan adalah kritikal untuk prestasi latihan diedarkan. NVLink menyediakan lebar jalur dua hala sehingga 900 GB/s antara GPU, manakala InfiniBand membolehkan komunikasi berkelajuan tinggi merentasi nod. Susunan PCIe sahaja sesuai untuk inferens tetapi mungkin menjadi halangan bagi latihan multi-GPU.
Model GPU yang tersedia: RTX 4000 Ada, RTX 6000 Ada, L40S, MI300X, H100 SXM, H200
Untuk spesifikasi sambungan terperinci dan rajah topologi multi-GPU, lihat DigitalOcean laman web rasmi.
Lebih banyak Soalan Lazim tentang DigitalOcean
- Apakah DigitalOcean paling sesuai untuk?
- Apakah penilaian Trustpilot semasa dan bilangan ulasan untuk DigitalOcean?
- Apakah rangka kerja pembelajaran mesin yang disokong oleh DigitalOcean?
- Berapa cepat saya boleh menyebarkan contoh GPU di DigitalOcean?
- Adakah DigitalOcean menawarkan inferens GPU tanpa pelayan?
- Di manakah pusat data DigitalOcean terletak?
- Adakah DigitalOcean menawarkan instans GPU spot atau preemptible?
- Adakah DigitalOcean mengenakan yuran egress atau pemindahan data?
- Adakah DigitalOcean menawarkan kredit percuma atau percubaan percuma?
- Apakah model GPU yang ditawarkan oleh DigitalOcean?
- Apakah harga DigitalOcean dan bagaimana cara pengebilan berfungsi?
Panduan Di Mana DigitalOcean Ditampilkan
- GPU Awan Terbaik untuk Penalaan Halus LLM
- GPU Awan Termurah Di Bawah $0.50/jam
- Penyedia GPU Awan dengan Akses SSH
- Penyedia GPU Awan dengan Docker & Imej Tersuai
- Penyedia GPU Awan dengan Inferens GPU Tanpa Pelayan
- Penyedia GPU Awan dengan Instans Spot / Preemptible
- Penyedia GPU Awan dengan Kluster GPU Berbilang Nod
- Penyedia GPU Awan dengan Kredit Percuma
- Penyedia GPU Awan dengan NVLink atau InfiniBand
- Penyedia GPU Awan dengan Pengebilan Per-Saat
- Penyedia GPU Awan dengan Pengurusan API & CLI
- Penyedia GPU Awan dengan Penyimpanan Kekal
- Penyedia GPU Awan dengan Sokongan Jupyter Notebook
- Penyedia GPU Awan dengan Sokongan Kubernetes
- Penyedia GPU Awan dengan Yuran Egres Kosong
- Penyedia GPU Awan Terbaik dengan NVIDIA B200
Panduan ini termasuk DigitalOcean bersama penyedia GPU awan lain, dikelompokkan mengikut ciri GPU, rangka kerja, ketersediaan, dan keperluan pembangun.
DigitalOcean vs RunPod vs Latitude.sh - GPU Provider Comparison (April 2026)
Side-by-side comparison of DigitalOcean vs RunPod vs Latitude.sh. 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 April 2026.
|
DigitalOcean
Awan GPU mudah dan boleh diskala untuk AI/ML
|
RunPod
Awan yang dibina untuk AI — lancarkan dan skala beban kerja GPU dari inferens tanpa pelayan ke kluster multi-node segera atas permintaan.
|
Latitude.sh
Awan GPU logam kosong merentasi 23 lokasi global
|
|
|---|---|---|---|
| Gambaran Keseluruhan | |||
| Penilaian Trustpilot | 4.6 | 3.8 | 3.7 |
| Ibu Pejabat | United States | United States | Brazil |
| Jenis Penyedia | Tidak berkenaan | Fokus GPU | Logam Kosong |
| Terbaik Untuk | Latihan AI inferens penalaan halus penyebaran LLM perkhidmatan LLM penglihatan komputer permulaan AI generatif penyelidikan | Latihan AI inferens penalaan halus Stable Diffusion pemprosesan kelompok rendering penyelidikan perkhidmatan LLM AI generatif | Latihan AI inferens GPU logam kosong penalaan halus penyelidikan beban kerja khusus AI generatif |
| GPU Hardware | |||
| Model 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 |
| Maksimum VRAM (GB) | 192 | 288 | 96 |
| Maksimum GPU/Satu Instans | 8 | 8 | 8 |
| Sambungan | NVLink | NVLink | NVLink |
| Pricing | |||
| Harga Mula ($/jam) | $0.76/hr | $0.06/hr | $0.35/hr |
| Ketelitian Pengebilan | Per saat | Per saat | Per jam |
| Spot/Preemptible | 0 | 1 | 0 |
| Diskaun Terpelihara | Tidak berkenaan | 15-29% (pelan 1 bulan hingga 1 tahun) | Tidak berkenaan |
| Kredit Percuma | Kredit percuma $200 untuk 60 hari | Bonus $5-$500 selepas perbelanjaan pertama $10 | $200 melalui program rujukan |
| Yuran Egress | Tiada (termasuk dalam pelan) | Tiada (Percuma) | Tiada |
| Penyimpanan | Boot NVMe 500-720 GiB (termasuk), scratch NVMe 5 TiB pada konfigurasi lebih besar, Volume pada $0.10/GiB/bulan | Kontena/Isipadu ($0.10/GB/bulan), Isipadu Tidak Aktif ($0.20/GB/bulan), Penyimpanan Rangkaian ($0.07/GB/bulan 1TB) | NVMe tempatan disertakan (sehingga 4x 3.8TB), Penyimpanan Blok $0.10/GB/bulan, Penyimpanan Sistem Fail $0.05/GB/bulan |
| Infrastructure | |||
| Wilayah | New York (NYC2), Toronto (TOR1), Atlanta (ATL1), Richmond (RIC1), Amsterdam (AMS3) | 31 wilayah global | 23 lokasi: AS (8 bandar), LATAM (5), Eropah (5), APAC (4), Mexico City. GPU di Dallas, Frankfurt, Sydney, Tokyo |
| SLA Masa Beroperasi | 99% | 99.99% | 99.9% |
| Developer Experience | |||
| Rangka Kerja | PyTorch TensorFlow Jupyter Miniconda CUDA ROCm Hugging Face | PyTorch TensorFlow JAX ONNX CUDA | Imej dioptimumkan ML PyTorch TensorFlow (dipasang pengguna) CUDA |
| Sokongan Docker | 1 | 1 | 1 |
| Akses SSH | 1 | 1 | 1 |
| Jupyter Notebooks | 1 | 1 | 0 |
| API / CLI | 1 | 1 | 1 |
| Masa Persediaan | Minit | Segera | Saat |
| Kubernetes Support | 1 | 0 | 0 |
| Business Terms | |||
| Komitmen Minimum | Tiada | Tiada | Tiada |
| Pematuhan | SOC 2 Jenis II SOC 3 HIPAA (dengan BAA) CSA STAR Tahap 1 | SOC 2 Jenis II | Pengasingan penyewa tunggal DPA tersedia |
DigitalOcean
RunPod
Latitude.sh