Поддерживает ли DigitalOcean мульти-GPU инстансы с NVLink или InfiniBand?

Ответ

DigitalOcean поддерживает конфигурации с несколькими GPU со следующими характеристиками:

Технология соединения: NVLink
Максимальное количество GPU на экземпляр: 8
Обучение на нескольких узлах: 1

Выбор технологии соединения критически важен для производительности распределённого обучения. NVLink обеспечивает двунаправленную пропускную способность до 900 ГБ/с между GPU, в то время как InfiniBand позволяет высокоскоростную коммуникацию между узлами. Конфигурации только с PCIe подходят для инференса, но могут стать узким местом при обучении с несколькими GPU.

Доступные модели GPU: RTX 4000 Ada, RTX 6000 Ada, L40S, MI300X, H100 SXM, H200

Для подробных спецификаций соединений и схем топологии многопроцессорных систем смотрите официальный сайт DigitalOcean .

Ещё вопросы и ответы о DigitalOcean

Руководства с участием DigitalOcean

В этих руководствах DigitalOcean представлен вместе с другими облачными GPU-провайдерами, сгруппированными по характеристикам GPU, фреймворкам, доступности и требованиям разработчиков.

DigitalOcean против RunPod против Latitude.sh - GPU Provider Comparison (Апрель 2026)

Side-by-side comparison of DigitalOcean против RunPod против 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 Апрель 2026.

DigitalOcean против RunPod против Latitude.sh - GPU Provider Comparison (Апрель 2026)
DigitalOcean
Простое, масштабируемое облако GPU для ИИ/МО
Visit DigitalOcean
RunPod
Облако, созданное для ИИ — развертывайте и масштабируйте GPU-нагрузки от бессерверного инференса до мгновенных многозвенных кластеров по требованию.
Visit RunPod
Latitude.sh
Облачные вычисления на bare metal GPU в 23 глобальных локациях
Visit Latitude.sh
Обзор
Рейтинг Trustpilot 4.6 3.8 3.7
Штаб-квартира United States United States Brazil
Тип провайдера Н/Д Ориентировано на GPU Bare Metal
Лучшее для Обучение ИИ вывод дообучение развёртывание LLM обслуживание LLM компьютерное зрение стартапы генеративный ИИ исследования Обучение ИИ вывод дообучение Stable Diffusion пакетная обработка рендеринг исследовательская работа обслуживание LLM генеративный ИИ Обучение ИИ вывод bare metal GPU тонкая настройка исследования специализированные нагрузки генеративный ИИ
GPU Hardware
Модели GPU 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
Макс. объём видеопамяти (ГБ) 192 288 96
Макс. количество GPU на инстанс 8 8 8
Межсоединение NVLink NVLink NVLink
Pricing
Стартовая цена ($/час) $0.76/hr $0.06/hr $0.35/hr
Точность выставления счетов Оплата посекундно В секунду Почасовая оплата
Спотовые / прерываемые инстансы 0 1 0
Скидки на резервацию Н/Д 15-29% (планы от 1 месяца до 1 года) Н/Д
Бесплатные кредиты Бесплатный кредит $200 на 60 дней Бонус от $5 до $500 после первой траты в $10 $200 по реферальной программе
Плата за исходящий трафик Нет (включено в тариф) Нет (Бесплатно) Нет
Хранилище 500-720 ГиБ NVMe загрузочного диска (включено), 5 ТиБ NVMe scratch на больших конфигурациях, тома по $0.10/ГиБ/мес Контейнер/Объём ($0.10/ГБ/мес), Неактивный объём ($0.20/ГБ/мес), Сетевое хранилище ($0.07/ГБ/мес 1ТБ) Локальный NVMe включён (до 4×3,8 ТБ), блочное хранилище $0,10/ГБ/мес, файловое хранилище $0,05/ГБ/мес
Infrastructure
Регионы Нью-Йорк (NYC2), Торонто (TOR1), Атланта (ATL1), Ричмонд (RIC1), Амстердам (AMS3) 31 глобальный регион 23 локации: США (8 городов), Латинская Америка (5), Европа (5), Азиатско-Тихоокеанский регион (4), Мехико. GPU доступны в Далласе, Франкфурте, Сиднее, Токио
SLA времени безотказной работы 99% 99.99% 99,9%
Developer Experience
Фреймворки PyTorch TensorFlow Jupyter Miniconda CUDA ROCm Hugging Face PyTorch TensorFlow JAX ONNX CUDA Оптимизированные для МО образы PyTorch TensorFlow (устанавливается пользователем) CUDA
Поддержка Docker 1 1 1
SSH-доступ 1 1 1
Jupyter ноутбуки 1 1 0
API / CLI 1 1 1
Время настройки Минуты Мгновенно Секунды
Kubernetes Support 1 0 0
Business Terms
Минимальное обязательство Нет Нет Нет
Соответствие требованиям SOC 2 Type II SOC 3 HIPAA (с BAA) CSA STAR Уровень 1 SOC 2 Тип II Изоляция с выделением одного арендатора доступна DPA
DigitalOcean RunPod Latitude.sh