DigitalOcean มีการเรียกเก็บค่าธรรมเนียมการส่งออกหรือการโอนย้ายข้อมูลหรือไม่?
คำตอบ
ค่าธรรมเนียมการส่งข้อมูลออกที่ DigitalOcean: ไม่มี (รวมอยู่ในแผน)
ค่าธรรมเนียมการส่งข้อมูลออกคือค่าบริการที่เรียกเก็บเมื่อคุณโอนย้ายข้อมูลออกจากผู้ให้บริการคลาวด์ (เช่น การดาวน์โหลดน้ำหนักโมเดลที่ผ่านการฝึกแล้ว การให้บริการผลลัพธ์การทำนาย หรือการย้ายชุดข้อมูลไปยังผู้ให้บริการรายอื่น) ซึ่งเป็นค่าใช้จ่ายที่สำคัญสำหรับเวิร์กโฟลว์ ML ที่เกี่ยวข้องกับการส่งออกโมเดลบ่อยครั้งหรือการย้ายชุดข้อมูลขนาดใหญ่
ตัวเลือกการจัดเก็บข้อมูล: บูต NVMe ขนาด 500-720 GiB (รวมอยู่แล้ว), พื้นที่ scratch NVMe ขนาด 5 TiB สำหรับการตั้งค่าขนาดใหญ่, โวลุ่มราคา 0.10 ดอลลาร์/GiB/เดือน
สำหรับตารางค่าธรรมเนียมการโอนย้ายข้อมูลทั้งหมดและระดับการส่งข้อมูลออกฟรี โปรดดูที่ DigitalOcean เว็บไซต์ทางการ.
คำถามที่พบบ่อยเพิ่มเติมเกี่ยวกับ DigitalOcean
- DigitalOcean เหมาะสำหรับอะไรที่สุด?
- คะแนน Trustpilot ปัจจุบันและจำนวนรีวิวสำหรับ DigitalOcean คือเท่าไร?
- DigitalOcean รองรับเฟรมเวิร์กการเรียนรู้ของเครื่องใดบ้าง?
- ฉันสามารถปรับใช้ตัวอย่าง GPU บน DigitalOcean ได้เร็วแค่ไหน?
- DigitalOcean มีบริการการประมวลผล GPU แบบไม่ใช้เซิร์ฟเวอร์สำหรับการสืบค้นหรือไม่?
- ศูนย์ข้อมูลของ DigitalOcean ตั้งอยู่ที่ใดบ้าง?
- DigitalOcean รองรับการใช้งานหลายการ์ดจอพร้อม NVLink หรือ InfiniBand หรือไม่?
- DigitalOcean มีอินสแตนซ์ GPU แบบ spot หรือ preemptible ให้บริการหรือไม่?
- DigitalOcean มีเครดิตฟรีหรือการทดลองใช้ฟรีหรือไม่?
- DigitalOcean มีรุ่น GPU ใดบ้าง?
- การกำหนดราคา DigitalOcean คืออะไรและการเรียกเก็บเงินทำงานอย่างไร?
คู่มือที่มี DigitalOcean
- GPU คลาวด์ที่ดีที่สุดสำหรับการอนุมานและการให้บริการโมเดล
- GPU คลาวด์ราคาถูกที่สุดต่ำกว่า $0.50 ต่อชั่วโมง
- ผู้ให้บริการ GPU บนคลาวด์ที่คิดค่าบริการเป็นวินาที
- ผู้ให้บริการ GPU บนคลาวด์ที่มีการประมวลผล GPU แบบไม่มีเซิร์ฟเวอร์
- ผู้ให้บริการ GPU บนคลาวด์ที่มีการเข้าถึงผ่าน SSH
- ผู้ให้บริการ GPU บนคลาวด์ที่มีคลัสเตอร์ GPU หลายโหนด
- ผู้ให้บริการ GPU บนคลาวด์ที่มีพื้นที่เก็บข้อมูลถาวร
- ผู้ให้บริการ GPU บนคลาวด์ที่มีอินสแตนซ์แบบ Spot / Preemptible
- ผู้ให้บริการ GPU บนคลาวด์ที่รองรับ Docker และภาพลักษณ์แบบกำหนดเอง
- ผู้ให้บริการ GPU บนคลาวด์ที่รองรับ Jupyter Notebook
- ผู้ให้บริการ GPU บนคลาวด์ที่รองรับ Kubernetes
- ผู้ให้บริการ GPU บนคลาวด์ที่ไม่มีค่าธรรมเนียมการส่งข้อมูลออก
- ผู้ให้บริการ GPU บนคลาวด์พร้อมการจัดการผ่าน API และ CLI
- ผู้ให้บริการ GPU บนคลาวด์พร้อมเครดิตฟรี
- ผู้ให้บริการคลาวด์ GPU ที่ดีที่สุดพร้อม NVIDIA A40
- ผู้ให้บริการคลาวด์ GPU ที่มี NVLink หรือ InfiniBand
คู่มือเหล่านี้รวม DigitalOcean พร้อมผู้ให้บริการคลาวด์ GPU รายอื่นๆ จัดกลุ่มตามคุณสมบัติ GPU เฟรมเวิร์ก ความพร้อมใช้งาน และข้อกำหนดของนักพัฒนา
DigitalOcean เทียบกับ Massed Compute เทียบกับ Latitude.sh - GPU Provider Comparison (เมษายน 2026)
Side-by-side comparison of DigitalOcean เทียบกับ Massed Compute เทียบกับ 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 เมษายน 2026.
|
DigitalOcean
คลาวด์ GPU ที่เรียบง่ายและปรับขนาดได้สำหรับ AI/ML
|
Massed Compute
คลาวด์ GPU พร้อมการสนับสนุนโดยตรงจากวิศวกร
|
Latitude.sh
คลาวด์ GPU แบบ Bare metal ครอบคลุม 23 สถานที่ทั่วโลก
|
|
|---|---|---|---|
| ภาพรวม | |||
| คะแนน Trustpilot | 4.6 | 0 | 3.7 |
| สำนักงานใหญ่ | United States | United States | Brazil |
| ประเภทผู้ให้บริการ | ไม่มีข้อมูล | เน้น GPU | Bare Metal |
| เหมาะสำหรับ | การฝึกอบรม AI การอนุมาน การปรับแต่ง การปรับใช้ LLM การให้บริการ LLM การมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์ สตาร์ทอัพ AI สร้างสรรค์ การวิจัย | การฝึกอบรม AI การอนุมาน การเรนเดอร์ VFX AI สร้างสรรค์ การปรับแต่งละเอียด HPC Stable Diffusion การวิจัย | การฝึกอบรม AI การอนุมาน GPU แบบ Bare Metal การปรับแต่งละเอียด การวิจัย งานเฉพาะทาง AI สร้างสรรค์ |
| GPU Hardware | |||
| รุ่น GPU | RTX 4000 Ada RTX 6000 Ada L40S MI300X H100 SXM H200 | A30 RTX A5000 RTX A6000 L40S A100 SXM H100 PCIe H100 SXM H100 NVL RTX PRO 6000 H200 NVL | A30 RTX A5000 RTX A6000 L40S RTX 6000 Ada A100 SXM H100 SXM GH200 RTX PRO 6000 |
| VRAM สูงสุด (GB) | 192 | 141 | 96 |
| จำนวน GPU สูงสุดต่ออินสแตนซ์ | 8 | 8 | 8 |
| การเชื่อมต่อระหว่างกัน | NVLink | NVLink | NVLink |
| Pricing | |||
| ราคาเริ่มต้น ($/ชม) | $0.76/hr | $0.35/hr | $0.35/hr |
| ความละเอียดการเรียกเก็บเงิน | ต่อวินาที | รายนาที | ต่อชั่วโมง |
| Spot/Preemptible | 0 | 0 | 0 |
| ส่วนลดสำหรับการจองล่วงหน้า | ไม่มีข้อมูล | ไม่มีข้อมูล | ไม่มีข้อมูล |
| เครดิตฟรี | เครดิตฟรี 200 ดอลลาร์ ใช้งานได้ 60 วัน | ไม่มี | $200 ผ่านโปรแกรมแนะนำ |
| ค่าธรรมเนียมการส่งข้อมูลออก | ไม่มี (รวมอยู่ในแผน) | ไม่มี | ไม่มี |
| ที่เก็บข้อมูล | บูต NVMe ขนาด 500-720 GiB (รวมอยู่แล้ว), พื้นที่ scratch NVMe ขนาด 5 TiB สำหรับการตั้งค่าขนาดใหญ่, โวลุ่มราคา 0.10 ดอลลาร์/GiB/เดือน | รวม NVMe ในเครื่องท้องถิ่นกับอินสแตนซ์ | รวม NVMe ในเครื่อง (สูงสุด 4x 3.8TB), Block Storage $0.10/GB/เดือน, Filesystem Storage $0.05/GB/เดือน |
| Infrastructure | |||
| ภูมิภาค | นิวยอร์ก (NYC2), โตรอนโต (TOR1), แอตแลนตา (ATL1), ริชมอนด์ (RIC1), อัมสเตอร์ดัม (AMS3) | สหรัฐอเมริกา (ศูนย์ข้อมูล Tier III) | 23 สถานที่: สหรัฐอเมริกา (8 เมือง), ละตินอเมริกา (5), ยุโรป (5), เอเชียแปซิฟิก (4), เม็กซิโกซิตี้ GPU มีในดัลลัส, แฟรงก์เฟิร์ต, ซิดนีย์, โตเกียว |
| SLA ความพร้อมใช้งาน | 99% | Tier III (ออกแบบ 99.98%) | 99.9% |
| Developer Experience | |||
| เฟรมเวิร์ก | PyTorch TensorFlow Jupyter Miniconda CUDA ROCm Hugging Face | PyTorch TensorFlow CUDA cuDNN ComfyUI เทมเพลต ML ที่ตั้งค่าล่วงหน้า | อิมเมจที่ปรับแต่งสำหรับ ML PyTorch TensorFlow (ติดตั้งโดยผู้ใช้) CUDA |
| รองรับ Docker | 1 | 1 | 1 |
| การเข้าถึง SSH | 1 | 1 | 1 |
| Jupyter Notebooks | 1 | 0 | 0 |
| API / CLI | 1 | 1 | 1 |
| เวลาติดตั้ง | นาที | นาที | วินาที |
| Kubernetes Support | 1 | 0 | 0 |
| Business Terms | |||
| ข้อตกลงขั้นต่ำ | ไม่มี | ไม่มี | ไม่มี |
| การปฏิบัติตามข้อกำหนด | SOC 2 Type II SOC 3 HIPAA (พร้อม BAA) CSA STAR ระดับ 1 | SOC 2 Type II HIPAA | การแยกผู้เช่าแบบเดี่ยว มี DPA ให้บริการ |
DigitalOcean
Massed Compute
Latitude.sh