Gdzie znajdują się centra danych DigitalOcean?
Odpowiedź
DigitalOcean ma siedzibę główną w United States i prowadzi infrastrukturę GPU w następujących regionach:
Nowy Jork (NYC2), Toronto (TOR1), Atlanta (ATL1), Richmond (RIC1), Amsterdam (AMS3)
Gwarancja dostępności (SLA): 99%
Sieć prywatna: 1
Lokalizacja centrum danych ma znaczenie dla obciążeń inferencyjnych wrażliwych na opóźnienia oraz dla zgodności z wymaganiami dotyczącymi lokalizacji danych. Wybór regionu blisko użytkowników lub źródeł danych może znacznie skrócić czas odpowiedzi modeli obsługiwanych przez API.
Zobacz wszystkie dostępne lokalizacje centrów danych oraz benchmarki opóźnień na DigitalOcean oficjalnej stronie internetowej.
Więcej FAQ o DigitalOcean
- Do czego DigitalOcean jest najlepszy?
- Jaka jest obecna ocena Trustpilot i liczba recenzji dla DigitalOcean?
- Jakie ramy uczenia maszynowego obsługuje DigitalOcean?
- Jak szybko mogę wdrożyć instancję GPU na DigitalOcean?
- Czy DigitalOcean oferuje bezserwerowe wnioskowanie GPU?
- Czy DigitalOcean obsługuje instancje wielo-GPU z NVLink lub InfiniBand?
- Czy DigitalOcean oferuje instancje GPU typu spot lub preemptible?
- Czy DigitalOcean pobiera opłaty za egress lub transfer danych?
- Czy DigitalOcean oferuje darmowe kredyty lub darmowy okres próbny?
- Jakie modele GPU oferuje DigitalOcean?
- Czym jest wycena DigitalOcean i jak działa rozliczanie?
Przewodniki, w których występuje DigitalOcean
- Dostawcy chmurowych GPU z dostępem SSH
- Dostawcy chmurowych GPU z NVLink lub InfiniBand
- Dostawcy chmurowych GPU z obsługą Jupyter Notebook
- Dostawcy chmurowych GPU z pamięcią trwałą
- Dostawcy GPU w chmurze bez opłat za transfer wychodzący
- Dostawcy GPU w chmurze z bezserwerowym wnioskowaniem GPU
- Dostawcy GPU w chmurze z darmowymi kredytami
- Dostawcy GPU w chmurze z instancjami Spot / Preemptible
- Dostawcy GPU w chmurze z klastrami GPU wielowęzłowymi
- Dostawcy GPU w chmurze z obsługą Dockera i niestandardowych obrazów
- Dostawcy GPU w chmurze z obsługą Kubernetes
- Dostawcy GPU w chmurze z rozliczaniem co sekundę
- Dostawcy GPU w chmurze z zarządzaniem przez API i CLI
- Najlepsi dostawcy chmurowych GPU z NVIDIA GH200
- Najlepsze GPU w chmurze do renderowania wideo i efektów wizualnych
- Najtańsze GPU w chmurze poniżej 1 USD/godz.
Te przewodniki zawierają DigitalOcean wraz z innymi dostawcami chmurowych GPU, pogrupowanymi według cech GPU, frameworków, dostępności i wymagań dla deweloperów.
DigitalOcean kontra Novita AI kontra Vast.ai – porównanie dostawców GPU (Kwiecień 2026)
Porównanie obok siebie DigitalOcean kontra Novita AI kontra Vast.ai. Szybko przejrzyj maksymalne finansowanie, podział zysków, zasady ryzyka, dźwignię, platformy, instrumenty, harmonogramy wypłat, opcje płatności, uprawnienia handlowe oraz ograniczenia KYC, aby zawęzić listę firm prop tradingowych. Dane zaktualizowane Kwiecień 2026.
|
DigitalOcean
Prosta, skalowalna chmura GPU dla AI/ML
|
Novita AI
Platforma AI & Agent Cloud z ponad 200 interfejsami API modeli, instancjami GPU oraz bezserwerowym wnioskowaniem na dużą skalę.
|
Vast.ai
Natychmiastowe GPU. Przejrzyste ceny.
|
|
|---|---|---|---|
| Przegląd | |||
| Ocena Trustpilot | 4.6 | 3.3 | 4.4 |
| Siedziba główna | United States | United States | United States |
| Typ dostawcy | N/D | Skoncentrowane na GPU | Rynek GPU |
| Najlepsze dla | Szkolenie AI wnioskowanie dostrajanie wdrażanie LLM serwowanie LLM wizja komputerowa startupy generatywna AI badania | Szkolenie AI wnioskowanie dostrajanie generatywna AI badania obsługa LLM Stable Diffusion | Trening AI wnioskowanie dostrajanie Stable Diffusion przetwarzanie wsadowe badania obsługa LLM generatywna AI |
| GPU Hardware | |||
| Modele GPU | 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 |
| Maks. VRAM (GB) | 192 | 80 | 192 |
| Maks. liczba GPU/instancję | 8 | 8 | 8 |
| Połączenie międzywęzłowe | NVLink | NVLink | NVLink, InfiniBand |
| Pricing | |||
| Cena wyjściowa ($/godz.) | $0.76/hr | $0.11/hr | $0.06/hr |
| Szczegółowość rozliczeń | Rozliczanie co sekundę | Na sekundę | Na sekundę |
| Spot/Preemptible | 0 | 1 | 1 |
| Rabaty rezerwacyjne | N/D | N/D | Do 50% (rezerwacja na 1-6 miesięcy) |
| Darmowe kredyty | 200 USD darmowego kredytu na 60 dni | Do 10 000 USD dla startupów | Mały kredyt testowy przy rejestracji |
| Opłaty za transfer wychodzący | Brak (wliczone w plan) | Brak (Darmowe) | Zależy od hosta (cena za TB) |
| 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. | Dysk kontenera (60 GB darmowe), dysk woluminowy, woluminy sieciowe | Zależy od hosta (cena za GB/godz., naliczana podczas istnienia instancji) |
| Infrastructure | |||
| Regiony | Nowy Jork (NYC2), Toronto (TOR1), Atlanta (ATL1), Richmond (RIC1), Amsterdam (AMS3) | USA, UE, APAC, Ameryka Południowa, Afryka, Bliski Wschód (ponad 20 lokalizacji) | Ponad 500 lokalizacji, ponad 40 centrów danych |
| SLA dostępności | 99% | 99,9% | Brak formalnego SLA (widoczne oceny niezawodności hosta) |
| Developer Experience | |||
| Frameworki | PyTorch TensorFlow Jupyter Miniconda CUDA ROCm Hugging Face | PyTorch TensorFlow CUDA cuDNN TensorRT | PyTorch TensorFlow CUDA vLLM ComfyUI |
| Wsparcie Dockera | 1 | 1 | 1 |
| Dostęp SSH | 1 | 1 | 1 |
| Notatniki Jupyter | 1 | 1 | 1 |
| API / CLI | 1 | 1 | 1 |
| Czas konfiguracji | Minuty | N/D | Sekundy |
| Kubernetes Support | 1 | 0 | 0 |
| Business Terms | |||
| Minimalne zobowiązanie | Brak | Brak | Brak |
| Zgodność | SOC 2 Typ II SOC 3 HIPAA (z BAA) CSA STAR Poziom 1 | SOC 2 | SOC 2 Typ 2 HIPAA GDPR CCPA |
DigitalOcean
Novita AI
Vast.ai