DigitalOcean oferece instâncias de GPU spot ou preemptivas?
Resposta
Instâncias spot/preemptivas em DigitalOcean: 0
As instâncias spot oferecem preços significativamente reduzidos (normalmente 50-90% mais baratos) em troca da possibilidade de sua instância ser interrompida quando a demanda estiver alta. Isso as torna ideais para cargas de trabalho tolerantes a falhas, como treinamento distribuído com checkpointing, inferência em lote e varreduras de hiperparâmetros.
O preço padrão DigitalOcean começa em $0.76/hr com cobrança Por segundo.
Verifique a disponibilidade atual de instâncias spot e as taxas de desconto no site oficial DigitalOcean .
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Estes guias incluem DigitalOcean junto com outros provedores de GPU na nuvem, agrupados por recursos de GPU, frameworks, disponibilidade e requisitos para desenvolvedores.
DigitalOcean vs Vultr vs Massed Compute - GPU Provider Comparison (Abril 2026)
Side-by-side comparison of DigitalOcean vs Vultr vs 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 Abril 2026.
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DigitalOcean
Nuvem GPU simples e escalável para IA/ML
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Vultr
GPU em nuvem de alto desempenho em 32 regiões globais
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Massed Compute
Nuvem GPU com suporte direto de engenheiros
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|---|---|---|---|
| Visão geral | |||
| Avaliação no Trustpilot | 4.6 | 1.8 | 0 |
| Sede | United States | United States | United States |
| Tipo de Provedor | N/D | Multi-Nuvem | Focado em GPU |
| Melhor Para | Treinamento de IA inferência ajuste fino implantação de LLM serviço de LLM visão computacional startups IA generativa pesquisa | Treinamento de IA inferência renderização de vídeo HPC Stable Diffusion desenvolvimento de jogos IA generativa ajuste fino pesquisa | Treinamento de IA inferência renderização VFX IA generativa fine-tuning HPC Stable Diffusion pesquisa |
| GPU Hardware | |||
| Modelos de 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 |
| Máx VRAM (GB) | 192 | 288 | 141 |
| Máx GPUs/Instância | 8 | 16 | 8 |
| Interconexão | NVLink | NVLink | NVLink |
| Pricing | |||
| Preço Inicial ($/hr) | $0.76/hr | $0.47/hr | $0.35/hr |
| Granularidade de Cobrança | Por segundo | Por hora | Por minuto |
| Spot/Preemptível | 0 | 1 | 0 |
| Descontos Reservados | N/D | N/D | N/D |
| Créditos Gratuitos | Crédito gratuito de $200 por 60 dias | Até $300 de crédito grátis por 30 dias | Nenhum |
| Taxas de Saída | Nenhum (incluído no plano) | Padrão (varia conforme o plano) | Nenhum |
| Armazenamento | Boot NVMe de 500-720 GiB (incluído), scratch NVMe de 5 TiB em configurações maiores, Volumes a $0,10/GiB/mês | 350 GB - 61 TB NVMe (incluso), Armazenamento em Bloco por $0,10/GB/mês, Armazenamento de Objetos compatível com S3 | NVMe local incluído com as instâncias |
| Infrastructure | |||
| Regiões | Nova York (NYC2), Toronto (TOR1), Atlanta (ATL1), Richmond (RIC1), Amsterdã (AMS3) | 32 regiões em 6 continentes (Américas, Europa, Ásia, Austrália, África) | Estados Unidos (data centers Tier III) |
| SLA de Disponibilidade | 99% | 100% | Tier III (99,98% de design) |
| Developer Experience | |||
| Frameworks | PyTorch TensorFlow Jupyter Miniconda CUDA ROCm Hugging Face | PyTorch TensorFlow CUDA cuDNN ROCm Hugging Face NVIDIA NGC | PyTorch TensorFlow CUDA cuDNN ComfyUI templates ML pré-configurados |
| Suporte Docker | 1 | 1 | 1 |
| Acesso SSH | 1 | 1 | 1 |
| Jupyter Notebooks | 1 | 1 | 0 |
| API / CLI | 1 | 1 | 1 |
| Tempo de Configuração | Minutos | Minutos | Minutos |
| Kubernetes Support | 1 | 1 | 0 |
| Business Terms | |||
| Compromisso Mínimo | Nenhum | Nenhum | Nenhum |
| Conformidade | SOC 2 Tipo II SOC 3 HIPAA (com BAA) CSA STAR Nível 1 | SOC 2+ (HIPAA) PCI ISO 27001 ISO 27017 ISO 27018 ISO 20000-1 CSA STAR Nível 1 | SOC 2 Tipo II HIPAA |
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