DigitalOcean กับ Latitude.sh - การเปรียบเทียบผู้ให้บริการ GPU (กรกฎาคม 2026)
การเปรียบเทียบแบบตัวต่อตัวระหว่าง DigitalOcean และ Latitude.sh ตรวจสอบเงินทุนสูงสุด, การแบ่งกำไร, กฎการลดขาดทุนรายวันและรวม, เลเวอเรจ, สินทรัพย์ที่เทรดได้, ความถี่การจ่ายเงิน, วิธีการชำระเงินและจ่ายเงิน, สิทธิ์การเทรด และข้อจำกัด KYC ก่อนซื้อชาเลนจ์ ข้อมูลอัปเดต กรกฎาคม 2026
สรุป: DigitalOcean vs Latitude.sh
DigitalOcean และ Latitude.sh ใกล้เคียงกันมาก — แต่ละฝ่ายนำในหลายหมวดหมู่ ดังนั้นการเลือกที่ถูกต้องขึ้นอยู่กับลำดับความสำคัญของคุณ
ที่ที่ DigitalOcean นำ
- คะแนน Trustpilot (4.6 vs 3.7)
- VRAM สูงสุด (GB) (192 vs 96)
- เฟรมเวิร์ก (7 vs 4)
- รองรับ Kubernetes
- การปฏิบัติตามข้อกำหนด (4 vs 2)
- Jupyter Notebooks
ที่ที่ Latitude.sh นำ
- ราคาเริ่มต้น ($/ชม) ($0.35/hr vs $0.76/hr)
- SLA ความพร้อมใช้งาน (99.9% vs 99%)
- รุ่น GPU (9 vs 6)
- ภูมิภาค (8 vs 5)
เลือก DigitalOcean สำหรับ การฝึกอบรม AI, การอนุมาน, การปรับแต่ง เลือก Latitude.sh สำหรับ การฝึกอบรม AI, การอนุมาน, GPU แบบ Bare Metal
คำถามที่พบบ่อย
DigitalOcean หรือ Latitude.sh ดีกว่า?
ใกล้เคียงกัน — DigitalOcean และ Latitude.sh ต่างนำในหลายหมวดหมู่ เปรียบเทียบจุดที่สำคัญที่สุดสำหรับคุณด้านล่าง
ใครมี คะแนน Trustpilot ที่ดีกว่า, DigitalOcean หรือ Latitude.sh?
DigitalOcean (4.6 vs 3.7)
ใครมี ราคาเริ่มต้น ($/ชม) ที่ดีกว่า, DigitalOcean หรือ Latitude.sh?
Latitude.sh ($0.35/hr vs $0.76/hr)
|
DigitalOcean
คลาวด์ GPU ที่เรียบง่ายและปรับขนาดได้สำหรับ AI/ML
|
Latitude.sh
คลาวด์ GPU แบบ Bare metal ครอบคลุม 23 สถานที่ทั่วโลก
|
|
|---|---|---|
| ภาพรวม | ||
| คะแนน Trustpilot | 4.6 | 3.7 |
| สำนักงานใหญ่ | United States | Brazil |
| ประเภทผู้ให้บริการ | ไม่มีข้อมูล | Bare Metal |
| เหมาะสำหรับ | การฝึกอบรม AI การอนุมาน การปรับแต่ง การปรับใช้ LLM การให้บริการ LLM การมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์ สตาร์ทอัพ AI สร้างสรรค์ การวิจัย | การฝึกอบรม AI การอนุมาน GPU แบบ Bare Metal การปรับแต่งละเอียด การวิจัย งานเฉพาะทาง AI สร้างสรรค์ |
| ฮาร์ดแวร์ GPU | ||
| รุ่น GPU | RTX 4000 Ada RTX 6000 Ada L40S MI300X H100 SXM H200 | A30 RTX A5000 RTX A6000 L40S RTX 6000 Ada A100 SXM H100 SXM GH200 RTX PRO 6000 |
| VRAM สูงสุด (GB) | 192 | 96 |
| จำนวน GPU สูงสุดต่ออินสแตนซ์ | 8 | 8 |
| การเชื่อมต่อระหว่างกัน | NVLink | NVLink |
| ราคา | ||
| ราคาเริ่มต้น ($/ชม) | $0.76/hr | $0.35/hr |
| ความละเอียดการเรียกเก็บเงิน | ต่อวินาที | ต่อชั่วโมง |
| Spot/Preemptible | ไม่ | ไม่ |
| ส่วนลดสำหรับการจองล่วงหน้า | ไม่มีข้อมูล | ไม่มีข้อมูล |
| เครดิตฟรี | เครดิตฟรี 200 ดอลลาร์ ใช้งานได้ 60 วัน | $200 ผ่านโปรแกรมแนะนำ |
| ค่าธรรมเนียมการส่งข้อมูลออก | ไม่มี (รวมอยู่ในแผน) | ไม่มี |
| ที่เก็บข้อมูล | บูต NVMe ขนาด 500-720 GiB (รวมอยู่แล้ว), พื้นที่ scratch NVMe ขนาด 5 TiB สำหรับการตั้งค่าขนาดใหญ่, โวลุ่มราคา 0.10 ดอลลาร์/GiB/เดือน | รวม NVMe ในเครื่อง (สูงสุด 4x 3.8TB), Block Storage $0.10/GB/เดือน, Filesystem Storage $0.05/GB/เดือน |
| โครงสร้างพื้นฐาน | ||
| ภูมิภาค | นิวยอร์ก (NYC2), โตรอนโต (TOR1), แอตแลนตา (ATL1), ริชมอนด์ (RIC1), อัมสเตอร์ดัม (AMS3) | 23 สถานที่: สหรัฐอเมริกา (8 เมือง), ละตินอเมริกา (5), ยุโรป (5), เอเชียแปซิฟิก (4), เม็กซิโกซิตี้ GPU มีในดัลลัส, แฟรงก์เฟิร์ต, ซิดนีย์, โตเกียว |
| SLA ความพร้อมใช้งาน | 99% | 99.9% |
| ประสบการณ์นักพัฒนา | ||
| เฟรมเวิร์ก | PyTorch TensorFlow Jupyter Miniconda CUDA ROCm Hugging Face | อิมเมจที่ปรับแต่งสำหรับ ML PyTorch TensorFlow (ติดตั้งโดยผู้ใช้) CUDA |
| รองรับ Docker | ใช่ | ใช่ |
| การเข้าถึง SSH | ใช่ | ใช่ |
| Jupyter Notebooks | ใช่ | ไม่ |
| API / CLI | ใช่ | ใช่ |
| เวลาติดตั้ง | นาที | วินาที |
| รองรับ Kubernetes | ใช่ | ไม่ |
| ข้อกำหนดทางธุรกิจ | ||
| ข้อตกลงขั้นต่ำ | ไม่มี | ไม่มี |
| การปฏิบัติตามข้อกำหนด | SOC 2 Type II SOC 3 HIPAA (พร้อม BAA) CSA STAR ระดับ 1 | การแยกผู้เช่าแบบเดี่ยว มี DPA ให้บริการ |
DigitalOcean
Latitude.sh