Jakie modele GPU oferuje DigitalOcean?

Odpowiedź

DigitalOcean oferuje szeroką gamę modeli GPU do zastosowań w AI, uczeniu maszynowym oraz obliczeniach wysokowydajnych. Pełna lista dostępnych GPU obejmuje:

RTX 4000 Ada, RTX 6000 Ada, L40S, MI300X, H100 SXM, H200

Maksymalna pamięć VRAM dostępna na pojedynczym GPU w DigitalOcean wynosi 192 GB, a instancje można konfigurować z maksymalnie 8 GPU. Technologia połączenia stosowana w konfiguracjach wielo-GPU to NVLink, która determinuje przepustowość między GPU podczas rozproszonego treningu.

Przeglądaj pełny katalog dostępnych GPU oraz ich specyfikacje na oficjalnej stronie DigitalOcean .

Więcej FAQ o DigitalOcean

Przewodniki, w których występuje DigitalOcean

Te przewodniki zawierają DigitalOcean wraz z innymi dostawcami chmurowych GPU, pogrupowanymi według cech GPU, frameworków, dostępności i wymagań dla deweloperów.

DigitalOcean kontra Vultr kontra Massed Compute - GPU Provider Comparison (Kwiecień 2026)

Side-by-side comparison of DigitalOcean kontra Vultr kontra Massed Compute. 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 Kwiecień 2026.

DigitalOcean kontra Vultr kontra Massed Compute - GPU Provider Comparison (Kwiecień 2026)
DigitalOcean
Prosta, skalowalna chmura GPU dla AI/ML
Visit DigitalOcean
Vultr
Wysokowydajne chmurowe GPU dostępne w 32 globalnych regionach
Visit Vultr
Massed Compute
Chmura GPU z bezpośrednim wsparciem inżynierskim
Visit Massed Compute
Przegląd
Ocena Trustpilot 4.6 1.8 0
Siedziba główna United States United States United States
Typ dostawcy N/D Multi-Chmura Skoncentrowane na GPU
Najlepsze dla Szkolenie AI wnioskowanie dostrajanie wdrażanie LLM serwowanie LLM wizja komputerowa startupy generatywna AI badania Szkolenie AI wnioskowanie renderowanie wideo HPC Stable Diffusion rozwój gier generatywna AI dostrajanie badania Szkolenie AI inferencja rendering VFX generatywna AI dostrajanie HPC Stable Diffusion badania
GPU Hardware
Modele GPU RTX 4000 Ada RTX 6000 Ada L40S MI300X H100 SXM H200 A16 A40 L40S A100 PCIe GH200 A100 SXM H100 SXM B200 B300 MI300X MI325X MI355X A30 RTX A5000 RTX A6000 L40S A100 SXM H100 PCIe H100 SXM H100 NVL RTX PRO 6000 H200 NVL
Maks. VRAM (GB) 192 288 141
Maks. liczba GPU/instancję 8 16 8
Połączenie międzywęzłowe NVLink NVLink NVLink
Pricing
Cena wyjściowa ($/godz.) $0.76/hr $0.47/hr $0.35/hr
Szczegółowość rozliczeń Rozliczanie co sekundę Za godzinę Rozliczanie co minutę
Spot/Preemptible 0 1 0
Rabaty rezerwacyjne N/D N/D N/D
Darmowe kredyty 200 USD darmowego kredytu na 60 dni Do 300 USD darmowego kredytu na 30 dni Brak
Opłaty za transfer wychodzący Brak (wliczone w plan) Standardowy (zależny od planu) Brak
Pamięć masowa 500-720 GiB NVMe na rozruch (wliczone), 5 TiB NVMe na pamięć tymczasową w większych konfiguracjach, wolumeny po 0,10 USD/GiB/mies. 350 GB - 61 TB NVMe (wliczone), pamięć blokowa za 0,10 USD/GB/mies., pamięć obiektowa kompatybilna z S3 Lokalny NVMe wliczony w instancje
Infrastructure
Regiony Nowy Jork (NYC2), Toronto (TOR1), Atlanta (ATL1), Richmond (RIC1), Amsterdam (AMS3) 32 regiony na 6 kontynentach (Ameryki, Europa, Azja, Australia, Afryka) Stany Zjednoczone (centra danych Tier III)
SLA dostępności 99% 100% Tier III (projekt 99,98%)
Developer Experience
Frameworki PyTorch TensorFlow Jupyter Miniconda CUDA ROCm Hugging Face PyTorch TensorFlow CUDA cuDNN ROCm Hugging Face NVIDIA NGC PyTorch TensorFlow CUDA cuDNN ComfyUI wstępnie skonfigurowane szablony ML
Wsparcie Dockera 1 1 1
Dostęp SSH 1 1 1
Notatniki Jupyter 1 1 0
API / CLI 1 1 1
Czas konfiguracji Minuty Minuty Minuty
Kubernetes Support 1 1 0
Business Terms
Minimalne zobowiązanie Brak Brak Brak
Zgodność SOC 2 Typ II SOC 3 HIPAA (z BAA) CSA STAR Poziom 1 SOC 2+ (HIPAA) PCI ISO 27001 ISO 27017 ISO 27018 ISO 20000-1 CSA STAR Poziom 1 SOC 2 Typ II HIPAA
DigitalOcean Vultr Massed Compute

Zobacz wszystkie porównania DigitalOcean