O DigitalOcean suporta instâncias multi-GPU com NVLink ou InfiniBand?

Resposta

DigitalOcean suporta configurações multi-GPU com as seguintes especificações:

Tecnologia de interconexão: NVLink
Máximo de GPUs por instância: 8
Treinamento multinó de: Sim

A escolha da interconexão é crítica para o desempenho do treinamento distribuído. NVLink oferece até 900 GB/s de largura de banda bidirecional entre GPUs, enquanto InfiniBand permite comunicação de alta velocidade entre nós. Configurações somente PCIe são adequadas para inferência, mas podem causar gargalos no treinamento multi-GPU.

Modelos de GPU disponíveis: RTX 4000 Ada, RTX 6000 Ada, L40S, MI300X, H100 SXM, H200

Para especificações detalhadas da interconexão e diagramas de topologia multi-GPU, consulte o DigitalOcean site oficial.

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DigitalOcean
Nuvem GPU simples e escalável para IA/ML
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Visão geral
Avaliação no Trustpilot 4.6
Sede United States
Tipo de Provedor N/D
Melhor Para Treinamento de IA inferência ajuste fino implantação de LLM serviço de LLM visão computacional startups IA generativa pesquisa
Hardware de GPU
Modelos de GPU RTX 4000 Ada RTX 6000 Ada L40S MI300X H100 SXM H200
Máx VRAM (GB) 192
Máx GPUs/Instância 8
Interconexão NVLink
Preços
Preço Inicial ($/hr) $0.76/hr
Granularidade de Cobrança Por segundo
Spot/Preemptível Não
Descontos Reservados N/D
Créditos Gratuitos Crédito gratuito de $200 por 60 dias
Taxas de Saída Nenhum (incluído no plano)
Armazenamento Boot NVMe de 500-720 GiB (incluído), scratch NVMe de 5 TiB em configurações maiores, Volumes a $0,10/GiB/mês
Infraestrutura
Regiões Nova York (NYC2), Toronto (TOR1), Atlanta (ATL1), Richmond (RIC1), Amsterdã (AMS3)
SLA de Disponibilidade 99%
Experiência do Desenvolvedor
Frameworks PyTorch TensorFlow Jupyter Miniconda CUDA ROCm Hugging Face
Suporte Docker Sim
Acesso SSH Sim
Jupyter Notebooks Sim
API / CLI Sim
Tempo de Configuração Minutos
Suporte Kubernetes Sim
Termos Comerciais
Compromisso Mínimo Nenhum
Conformidade SOC 2 Tipo II SOC 3 HIPAA (com BAA) CSA STAR Nível 1
DigitalOcean