Ondersteunt DigitalOcean multi-GPU-instanties met NVLink of InfiniBand?
Antwoord
DigitalOcean ondersteunt multi-GPU-configuraties met de volgende specificaties:
Interconnect-technologie: NVLink
Maximaal aantal GPU's per instantie: 8
Multi-node training: 1
De keuze van de interconnect is cruciaal voor de prestaties van gedistribueerde training. NVLink biedt tot 900 GB/s bidirectionele bandbreedte tussen GPU's, terwijl InfiniBand snelle communicatie tussen nodes mogelijk maakt. PCIe-only configuraties zijn geschikt voor inferentie, maar kunnen een bottleneck vormen bij multi-GPU training.
Beschikbare GPU-modellen: RTX 4000 Ada, RTX 6000 Ada, L40S, MI300X, H100 SXM, H200
Voor gedetailleerde specificaties van de interconnect en multi-GPU topologiediagrammen, zie DigitalOcean officiële website.
Meer veelgestelde vragen over DigitalOcean
- Waar is DigitalOcean het beste voor?
- Wat is de huidige Trustpilot-beoordeling en het aantal recensies voor DigitalOcean?
- Welke machine learning-frameworks ondersteunt DigitalOcean?
- Hoe snel kan ik een GPU-instance implementeren op DigitalOcean?
- Biedt DigitalOcean serverloze GPU-inferentie aan?
- Waar zijn de datacenters van DigitalOcean gevestigd?
- Biedt DigitalOcean spot- of onderbreekbare GPU-instances aan?
- Rekent DigitalOcean kosten voor uitgaande gegevens of gegevensoverdracht?
- Biedt DigitalOcean gratis tegoeden of een gratis proefperiode aan?
- Welke GPU-modellen biedt DigitalOcean aan?
- Wat is DigitalOcean prijsstelling en hoe werkt de facturering?
Gidsen waarin DigitalOcean voorkomt
- Beste Cloud GPU-aanbieders met NVIDIA B200
- Beste Cloud-GPU's voor het Fijnregelen van LLM's
- Cloud GPU-aanbieders met API- en CLI-beheer
- Cloud GPU-aanbieders met Docker & aangepaste images
- Cloud GPU-aanbieders met gratis tegoeden
- Cloud GPU-aanbieders met Kubernetes-ondersteuning
- Cloud GPU-aanbieders met multi-node GPU-clusters
- Cloud GPU-aanbieders met NVLink of InfiniBand
- Cloud GPU-aanbieders met ondersteuning voor Jupyter Notebook
- Cloud GPU-aanbieders met per-seconde facturering
- Cloud GPU-aanbieders met persistente opslag
- Cloud GPU-aanbieders met serverloze GPU-inferentie
- Cloud GPU-aanbieders met Spot / Preëmptieve Instances
- Cloud GPU-aanbieders met SSH-toegang
- Cloud GPU-aanbieders zonder uitgaande kosten
- Goedkoopste Cloud GPU's onder $0,50/uur
Deze gidsen bevatten DigitalOcean samen met andere cloud GPU-aanbieders, gegroepeerd op GPU-functies, frameworks, beschikbaarheid en ontwikkelaarseisen.
DigitalOcean vs RunPod vs Latitude.sh - GPU Provider Comparison (April 2026)
Side-by-side comparison of DigitalOcean vs RunPod vs Latitude.sh. Quickly scan maximum funding, profit splits, risk rules, leverage, platforms, instruments, payout schedules, payment options, trading permissions and KYC restrictions to narrow down your prop trading firm shortlist. Data updated April 2026.
|
DigitalOcean
Eenvoudige, schaalbare GPU-cloud voor AI/ML
|
RunPod
De cloud gebouwd voor AI — implementeer en schaal GPU-werkbelastingen van serverloze inferentie tot directe multi-node clusters op aanvraag.
|
Latitude.sh
Bare metal GPU-cloud op 23 wereldwijde locaties
|
|
|---|---|---|---|
| Overzicht | |||
| Trustpilot-beoordeling | 4.6 | 3.8 | 3.7 |
| Hoofdkantoor | United States | United States | Brazil |
| Type provider | N.v.t. | GPU-Gefocust | Bare Metal |
| Geschikt Voor | AI-training inferentie fine-tuning LLM-implementatie LLM-dienstverlening computer vision startups generatieve AI onderzoek | AI-training inferentie fine-tuning Stable Diffusion batchverwerking rendering onderzoek LLM-dienstverlening generatieve AI | AI-training inferentie bare metal GPU fine-tuning onderzoek toegewijde workloads generatieve AI |
| GPU Hardware | |||
| GPU-modellen | RTX 4000 Ada RTX 6000 Ada L40S MI300X H100 SXM H200 | B300 B200 H200 H100 SXM H100 PCIe H100 NVL MI300X A100 SXM A100 PCIe RTX 5090 RTX PRO 6000 L40S L40 RTX 6000 Ada RTX 5000 Ada RTX A6000 RTX A5000 RTX 4090 RTX 4080 SUPER RTX 4080 RTX 4070 Ti RTX 3090 Ti RTX 3090 RTX 3080 Ti RTX 3080 RTX 3070 A40 A30 A2 L4 | A30 RTX A5000 RTX A6000 L40S RTX 6000 Ada A100 SXM H100 SXM GH200 RTX PRO 6000 |
| Max VRAM (GB) | 192 | 288 | 96 |
| Max GPU's per instantie | 8 | 8 | 8 |
| Interconnectie | NVLink | NVLink | NVLink |
| Pricing | |||
| Startprijs ($/uur) | $0.76/hr | $0.06/hr | $0.35/hr |
| Facturatiegranulariteit | Per seconde | Per seconde | Per uur |
| Spot/Preëmptible | 0 | 1 | 0 |
| Gereserveerde kortingen | N.v.t. | 15-29% (plannen van 1 maand tot 1 jaar) | N.v.t. |
| Gratis tegoeden | $200 gratis tegoed voor 60 dagen | $5-$500 bonus na eerste besteding van $10 | $200 via verwijzingsprogramma |
| Uitgaande kosten | Geen (inbegrepen in het plan) | Geen (Gratis) | Geen |
| Opslag | 500-720 GiB NVMe-boot (inbegrepen), 5 TiB NVMe-scratch bij grotere configuraties, volumes voor $0,10/GiB/maand | Container/Volume ($0,10/GB/maand), Inactief Volume ($0,20/GB/maand), Netwerkopslag ($0,07/GB/maand 1TB) | Lokale NVMe inbegrepen (tot 4x 3,8TB), Block Storage $0,10/GB/maand, Filesysteemopslag $0,05/GB/maand |
| Infrastructure | |||
| Regio's | New York (NYC2), Toronto (TOR1), Atlanta (ATL1), Richmond (RIC1), Amsterdam (AMS3) | 31 wereldwijde regio's | 23 locaties: VS (8 steden), LATAM (5), Europa (5), APAC (4), Mexico-Stad. GPU in Dallas, Frankfurt, Sydney, Tokio |
| Uptime SLA | 99% | 99,99% | 99,9% |
| Developer Experience | |||
| Frameworks | PyTorch TensorFlow Jupyter Miniconda CUDA ROCm Hugging Face | PyTorch TensorFlow JAX ONNX CUDA | ML-geoptimaliseerde images PyTorch TensorFlow (door gebruiker geïnstalleerd) CUDA |
| Docker-ondersteuning | 1 | 1 | 1 |
| SSH-toegang | 1 | 1 | 1 |
| Jupyter Notebooks | 1 | 1 | 0 |
| API / CLI | 1 | 1 | 1 |
| Installatietijd | Minuten | Direct | Seconden |
| Kubernetes Support | 1 | 0 | 0 |
| Business Terms | |||
| Minimale verplichting | Geen | Geen | Geen |
| Naleving | SOC 2 Type II SOC 3 HIPAA (met BAA) CSA STAR Niveau 1 | SOC 2 Type II | Single-tenant isolatie DPA beschikbaar |
DigitalOcean
RunPod
Latitude.sh