DigitalOcean รองรับการใช้งานหลายการ์ดจอพร้อม NVLink หรือ InfiniBand หรือไม่?
คำตอบ
DigitalOcean รองรับการตั้งค่าหลาย GPU ด้วยสเปคดังต่อไปนี้:
เทคโนโลยีการเชื่อมต่อ: NVLink
จำนวน GPU สูงสุดต่ออินสแตนซ์: 8
การฝึกอบรมแบบหลายโหนด: 1
การเลือกเทคโนโลยีการเชื่อมต่อมีความสำคัญต่อประสิทธิภาพการฝึกอบรมแบบกระจาย NVLink ให้แบนด์วิดธ์สองทางสูงสุดถึง 900 GB/s ระหว่าง GPU ขณะที่ InfiniBand ช่วยให้การสื่อสารความเร็วสูงข้ามโหนดเป็นไปได้ การตั้งค่าแบบ PCIe เท่านั้นเหมาะสำหรับการอนุมานแต่ อาจเป็นคอขวดสำหรับการฝึกอบรมหลาย GPU
รุ่น GPU ที่มีให้เลือก: RTX 4000 Ada, RTX 6000 Ada, L40S, MI300X, H100 SXM, H200
สำหรับสเปคการเชื่อมต่อโดยละเอียดและแผนผังโทโพโลยีหลาย GPU ดูได้ที่ 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 มีอินสแตนซ์ GPU แบบ spot หรือ preemptible ให้บริการหรือไม่?
- DigitalOcean มีการเรียกเก็บค่าธรรมเนียมการส่งออกหรือการโอนย้ายข้อมูลหรือไม่?
- DigitalOcean มีเครดิตฟรีหรือการทดลองใช้ฟรีหรือไม่?
- DigitalOcean มีรุ่น GPU ใดบ้าง?
- การกำหนดราคา DigitalOcean คืออะไรและการเรียกเก็บเงินทำงานอย่างไร?
คู่มือที่มี DigitalOcean
- GPU คลาวด์ที่ดีที่สุดสำหรับการปรับแต่ง LLMs
- 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 B200
- ผู้ให้บริการคลาวด์ GPU ที่มี NVLink หรือ InfiniBand
คู่มือเหล่านี้รวม DigitalOcean พร้อมผู้ให้บริการคลาวด์ GPU รายอื่นๆ จัดกลุ่มตามคุณสมบัติ GPU เฟรมเวิร์ก ความพร้อมใช้งาน และข้อกำหนดของนักพัฒนา
DigitalOcean เทียบกับ RunPod เทียบกับ Latitude.sh - GPU Provider Comparison (เมษายน 2026)
Side-by-side comparison of DigitalOcean เทียบกับ RunPod 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
|
RunPod
คลาวด์ที่สร้างขึ้นสำหรับ AI — ปรับใช้และขยายงาน GPU ตั้งแต่การอนุมานแบบไม่มีเซิร์ฟเวอร์ไปจนถึงคลัสเตอร์หลายโหนดทันทีตามความต้องการ
|
Latitude.sh
คลาวด์ GPU แบบ Bare metal ครอบคลุม 23 สถานที่ทั่วโลก
|
|
|---|---|---|---|
| ภาพรวม | |||
| คะแนน Trustpilot | 4.6 | 3.8 | 3.7 |
| สำนักงานใหญ่ | United States | United States | Brazil |
| ประเภทผู้ให้บริการ | ไม่มีข้อมูล | มุ่งเน้น GPU | Bare Metal |
| เหมาะสำหรับ | การฝึกอบรม AI การอนุมาน การปรับแต่ง การปรับใช้ LLM การให้บริการ LLM การมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์ สตาร์ทอัพ AI สร้างสรรค์ การวิจัย | การฝึกอบรม AI การอนุมาน การปรับแต่ง Stable Diffusion การประมวลผลเป็นชุด การเรนเดอร์ การวิจัย การให้บริการ LLM ปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์ | 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 | 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 |
| VRAM สูงสุด (GB) | 192 | 288 | 96 |
| จำนวน GPU สูงสุดต่ออินสแตนซ์ | 8 | 8 | 8 |
| การเชื่อมต่อระหว่างกัน | NVLink | NVLink | NVLink |
| Pricing | |||
| ราคาเริ่มต้น ($/ชม) | $0.76/hr | $0.06/hr | $0.35/hr |
| ความละเอียดการเรียกเก็บเงิน | ต่อวินาที | ต่อวินาที | ต่อชั่วโมง |
| Spot/Preemptible | 0 | 1 | 0 |
| ส่วนลดสำหรับการจองล่วงหน้า | ไม่มีข้อมูล | 15-29% (แผน 1 เดือนถึง 1 ปี) | ไม่มีข้อมูล |
| เครดิตฟรี | เครดิตฟรี 200 ดอลลาร์ ใช้งานได้ 60 วัน | โบนัส $5-$500 หลังใช้จ่ายครั้งแรก $10 | $200 ผ่านโปรแกรมแนะนำ |
| ค่าธรรมเนียมการส่งข้อมูลออก | ไม่มี (รวมอยู่ในแผน) | ไม่มี (ฟรี) | ไม่มี |
| ที่เก็บข้อมูล | บูต NVMe ขนาด 500-720 GiB (รวมอยู่แล้ว), พื้นที่ scratch NVMe ขนาด 5 TiB สำหรับการตั้งค่าขนาดใหญ่, โวลุ่มราคา 0.10 ดอลลาร์/GiB/เดือน | คอนเทนเนอร์/โวลุ่ม ($0.10/GB/เดือน), โวลุ่มว่างงาน ($0.20/GB/เดือน), ที่เก็บข้อมูลเครือข่าย ($0.07/GB/เดือน 1TB) | 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) | 31 ภูมิภาคทั่วโลก | 23 สถานที่: สหรัฐอเมริกา (8 เมือง), ละตินอเมริกา (5), ยุโรป (5), เอเชียแปซิฟิก (4), เม็กซิโกซิตี้ GPU มีในดัลลัส, แฟรงก์เฟิร์ต, ซิดนีย์, โตเกียว |
| SLA ความพร้อมใช้งาน | 99% | 99.99% | 99.9% |
| Developer Experience | |||
| เฟรมเวิร์ก | PyTorch TensorFlow Jupyter Miniconda CUDA ROCm Hugging Face | PyTorch TensorFlow JAX ONNX CUDA | อิมเมจที่ปรับแต่งสำหรับ ML PyTorch TensorFlow (ติดตั้งโดยผู้ใช้) CUDA |
| รองรับ Docker | 1 | 1 | 1 |
| การเข้าถึง SSH | 1 | 1 | 1 |
| Jupyter Notebooks | 1 | 1 | 0 |
| API / CLI | 1 | 1 | 1 |
| เวลาติดตั้ง | นาที | ทันที | 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 ประเภท II | การแยกผู้เช่าแบบเดี่ยว มี DPA ให้บริการ |
DigitalOcean
RunPod
Latitude.sh