ศูนย์ข้อมูลของ DigitalOcean ตั้งอยู่ที่ใดบ้าง?
คำตอบ
DigitalOcean มีสำนักงานใหญ่ตั้งอยู่ที่ United States และดำเนินการโครงสร้างพื้นฐาน GPU ในภูมิภาคดังต่อไปนี้:
นิวยอร์ก (NYC2), โตรอนโต (TOR1), แอตแลนตา (ATL1), ริชมอนด์ (RIC1), อัมสเตอร์ดัม (AMS3)
SLA การทำงานต่อเนื่อง: 99%
เครือข่ายส่วนตัว: 1
ตำแหน่งศูนย์ข้อมูลมีความสำคัญสำหรับงานประมวลผลที่ต้องการความหน่วงต่ำและเพื่อให้เป็นไปตามข้อกำหนดการเก็บข้อมูลในภูมิภาค การเลือกภูมิภาคที่ใกล้กับผู้ใช้หรือแหล่งข้อมูลของคุณสามารถลดเวลาการเดินทางกลับของโมเดลที่ให้บริการผ่าน API ได้อย่างมาก
ดูตำแหน่งศูนย์ข้อมูลทั้งหมดและเกณฑ์วัดความหน่วงได้ที่ DigitalOcean เว็บไซต์ทางการ.
คำถามที่พบบ่อยเพิ่มเติมเกี่ยวกับ DigitalOcean
- DigitalOcean เหมาะสำหรับอะไรที่สุด?
- คะแนน Trustpilot ปัจจุบันและจำนวนรีวิวสำหรับ DigitalOcean คือเท่าไร?
- DigitalOcean รองรับเฟรมเวิร์กการเรียนรู้ของเครื่องใดบ้าง?
- ฉันสามารถปรับใช้ตัวอย่าง GPU บน DigitalOcean ได้เร็วแค่ไหน?
- DigitalOcean มีบริการการประมวลผล GPU แบบไม่ใช้เซิร์ฟเวอร์สำหรับการสืบค้นหรือไม่?
- DigitalOcean รองรับการใช้งานหลายการ์ดจอพร้อม NVLink หรือ InfiniBand หรือไม่?
- DigitalOcean มีอินสแตนซ์ GPU แบบ spot หรือ preemptible ให้บริการหรือไม่?
- DigitalOcean มีการเรียกเก็บค่าธรรมเนียมการส่งออกหรือการโอนย้ายข้อมูลหรือไม่?
- DigitalOcean มีเครดิตฟรีหรือการทดลองใช้ฟรีหรือไม่?
- DigitalOcean มีรุ่น GPU ใดบ้าง?
- การกำหนดราคา DigitalOcean คืออะไรและการเรียกเก็บเงินทำงานอย่างไร?
คู่มือที่มี DigitalOcean
- GPU คลาวด์ที่ดีที่สุดสำหรับการเรนเดอร์วิดีโอและเอฟเฟกต์ภาพ
- GPU คลาวด์ราคาถูกที่สุดต่ำกว่า $1 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 GH200
- ผู้ให้บริการคลาวด์ GPU ที่มี NVLink หรือ InfiniBand
คู่มือเหล่านี้รวม DigitalOcean พร้อมผู้ให้บริการคลาวด์ GPU รายอื่นๆ จัดกลุ่มตามคุณสมบัติ GPU เฟรมเวิร์ก ความพร้อมใช้งาน และข้อกำหนดของนักพัฒนา
DigitalOcean เทียบกับ Novita AI เทียบกับ Vast.ai - GPU Provider Comparison (เมษายน 2026)
Side-by-side comparison of DigitalOcean เทียบกับ Novita AI เทียบกับ Vast.ai. 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
|
Novita AI
แพลตฟอร์ม AI & Agent Cloud พร้อม API โมเดลกว่า 200 รายการ อินสแตนซ์ GPU และการอนุมานแบบเซิร์ฟเวอร์เลสในระดับขนาดใหญ่
|
Vast.ai
การ์ดจอทันที ราคาชัดเจน
|
|
|---|---|---|---|
| ภาพรวม | |||
| คะแนน Trustpilot | 4.6 | 3.3 | 4.4 |
| สำนักงานใหญ่ | United States | United States | United States |
| ประเภทผู้ให้บริการ | ไม่มีข้อมูล | มุ่งเน้น GPU | ตลาดการ์ดจอ |
| เหมาะสำหรับ | การฝึกอบรม AI การอนุมาน การปรับแต่ง การปรับใช้ LLM การให้บริการ LLM การมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์ สตาร์ทอัพ AI สร้างสรรค์ การวิจัย | การฝึกอบรม AI การอนุมาน การปรับแต่ง AI สร้างสรรค์ การวิจัย การให้บริการ LLM Stable Diffusion | การฝึกอบรม AI การอนุมาน การปรับแต่ง Stable Diffusion การประมวลผลแบบกลุ่ม การวิจัย การให้บริการ LLM AI สร้างสรรค์ |
| GPU Hardware | |||
| รุ่น GPU | RTX 4000 Ada RTX 6000 Ada L40S MI300X H100 SXM H200 | H100 SXM A100 SXM L40S RTX 4090 RTX 6000 Ada RTX 5090 RTX 3090 | B200 H200 H100 SXM H100 NVL A100 SXM A100 PCIe RTX 5090 RTX 5080 RTX 5070 Ti RTX 6000 Pro RTX 6000 Ada RTX 4500 Ada RTX A6000 RTX A5000 RTX A4000 L40S L40 A40 A10 RTX 4090 RTX 4080 RTX 4070 Ti RTX 4070 RTX 4060 Ti RTX 4060 RTX 3090 Ti RTX 3090 RTX 3080 Ti RTX 3080 RTX 3070 Ti RTX 3070 Tesla V100 Tesla T4 A2 GTX 1080 |
| VRAM สูงสุด (GB) | 192 | 80 | 192 |
| จำนวน GPU สูงสุดต่ออินสแตนซ์ | 8 | 8 | 8 |
| การเชื่อมต่อระหว่างกัน | NVLink | NVLink | NVLink, InfiniBand |
| Pricing | |||
| ราคาเริ่มต้น ($/ชม) | $0.76/hr | $0.11/hr | $0.06/hr |
| ความละเอียดการเรียกเก็บเงิน | ต่อวินาที | ต่อวินาที | ต่อวินาที |
| Spot/Preemptible | 0 | 1 | 1 |
| ส่วนลดสำหรับการจองล่วงหน้า | ไม่มีข้อมูล | ไม่มีข้อมูล | สูงสุด 50% (จองล่วงหน้า 1-6 เดือน) |
| เครดิตฟรี | เครดิตฟรี 200 ดอลลาร์ ใช้งานได้ 60 วัน | สูงสุด $10,000 สำหรับสตาร์ทอัพ | เครดิตทดสอบเล็กน้อยเมื่อสมัคร |
| ค่าธรรมเนียมการส่งข้อมูลออก | ไม่มี (รวมอยู่ในแผน) | ไม่มี (ฟรี) | แตกต่างตามโฮสต์ (ดอลลาร์/เทราไบต์) |
| ที่เก็บข้อมูล | บูต NVMe ขนาด 500-720 GiB (รวมอยู่แล้ว), พื้นที่ scratch NVMe ขนาด 5 TiB สำหรับการตั้งค่าขนาดใหญ่, โวลุ่มราคา 0.10 ดอลลาร์/GiB/เดือน | ดิสก์คอนเทนเนอร์ (60GB ฟรี), ดิสก์โวลุ่ม, โวลุ่มเครือข่าย | แตกต่างตามโฮสต์ (ดอลลาร์/กิกะไบต์/ชั่วโมง, คิดค่าบริการขณะที่อินสแตนซ์ยังอยู่) |
| Infrastructure | |||
| ภูมิภาค | นิวยอร์ก (NYC2), โตรอนโต (TOR1), แอตแลนตา (ATL1), ริชมอนด์ (RIC1), อัมสเตอร์ดัม (AMS3) | สหรัฐอเมริกา, ยุโรป, เอเชียแปซิฟิก, อเมริกาใต้, แอฟริกา, ตะวันออกกลาง (กว่า 20 แห่ง) | มากกว่า 500 แห่ง, ศูนย์ข้อมูลมากกว่า 40 แห่ง |
| SLA ความพร้อมใช้งาน | 99% | 99.9% | ไม่มี SLA อย่างเป็นทางการ (คะแนนความน่าเชื่อถือของโฮสต์แสดงให้เห็น) |
| Developer Experience | |||
| เฟรมเวิร์ก | PyTorch TensorFlow Jupyter Miniconda CUDA ROCm Hugging Face | PyTorch TensorFlow CUDA cuDNN TensorRT | PyTorch TensorFlow CUDA vLLM ComfyUI |
| รองรับ Docker | 1 | 1 | 1 |
| การเข้าถึง SSH | 1 | 1 | 1 |
| Jupyter Notebooks | 1 | 1 | 1 |
| API / CLI | 1 | 1 | 1 |
| เวลาติดตั้ง | นาที | ไม่มีข้อมูล | 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 | SOC 2 ประเภท 2 HIPAA GDPR CCPA |
DigitalOcean
Novita AI
Vast.ai