DigitalOcean มีบริการการประมวลผล GPU แบบไม่ใช้เซิร์ฟเวอร์สำหรับการสืบค้นหรือไม่?

คำตอบ

GPU แบบไม่ต้องใช้เซิร์ฟเวอร์ที่ DigitalOcean: ไม่

การประมวลผล GPU แบบไม่ต้องใช้เซิร์ฟเวอร์ช่วยให้คุณสามารถปรับขนาดโมเดลโดยอัตโนมัติเมื่อมีคำขอเข้ามาและลดขนาดลงเป็นศูนย์เมื่อไม่มีการใช้งาน ช่วยลดค่าใช้จ่ายในการเปิดใช้งาน GPU ในช่วงเวลาที่ไม่มีการใช้งาน เหมาะอย่างยิ่งสำหรับแอปพลิเคชันที่มีรูปแบบการใช้งานที่เปลี่ยนแปลงหรือไม่แน่นอน

DigitalOcean ราคามาตรฐานของ GPU เริ่มต้นที่ $0.76/hr พร้อมการคิดค่าบริการแบบ ต่อวินาที

สำหรับคู่มือการตั้งค่า endpoint GPU แบบไม่ต้องใช้เซิร์ฟเวอร์และราคาค่าบริการ โปรดดูที่ DigitalOcean เว็บไซต์ทางการ

คำถามที่พบบ่อยเพิ่มเติมเกี่ยวกับ DigitalOcean

คู่มือที่มี DigitalOcean

คู่มือเหล่านี้รวม DigitalOcean พร้อมผู้ให้บริการคลาวด์ GPU รายอื่นๆ จัดกลุ่มตามคุณสมบัติ GPU เฟรมเวิร์ก ความพร้อมใช้งาน และข้อกำหนดของนักพัฒนา

รีวิวผู้ให้บริการ GPU DigitalOcean และข้อเท็จจริงสำคัญ (พฤษภาคม 2026)

ภาพรวมของ DigitalOcean: เงินทุนสูงสุด, การแบ่งกำไร, กฎการลดขาดทุน, เลเวอเรจ, เครื่องมือ, ตารางการจ่ายเงิน, วิธีการชำระเงิน, สิทธิ์การเทรด และ KYC ข้อมูลได้รับการยืนยัน พฤษภาคม 2026

รีวิวผู้ให้บริการ GPU DigitalOcean และข้อเท็จจริงสำคัญ (พฤษภาคม 2026)
DigitalOcean
คลาวด์ GPU ที่เรียบง่ายและปรับขนาดได้สำหรับ AI/ML
Visit DigitalOcean
ภาพรวม
คะแนน Trustpilot 4.6
สำนักงานใหญ่ United States
ประเภทผู้ให้บริการ ไม่มีข้อมูล
เหมาะสำหรับ การฝึกอบรม AI การอนุมาน การปรับแต่ง การปรับใช้ LLM การให้บริการ LLM การมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์ สตาร์ทอัพ AI สร้างสรรค์ การวิจัย
ฮาร์ดแวร์ GPU
รุ่น GPU RTX 4000 Ada RTX 6000 Ada L40S MI300X H100 SXM H200
VRAM สูงสุด (GB) 192
จำนวน GPU สูงสุดต่ออินสแตนซ์ 8
การเชื่อมต่อระหว่างกัน NVLink
ราคา
ราคาเริ่มต้น ($/ชม) $0.76/hr
ความละเอียดการเรียกเก็บเงิน ต่อวินาที
Spot/Preemptible ไม่
ส่วนลดสำหรับการจองล่วงหน้า ไม่มีข้อมูล
เครดิตฟรี เครดิตฟรี 200 ดอลลาร์ ใช้งานได้ 60 วัน
ค่าธรรมเนียมการส่งข้อมูลออก ไม่มี (รวมอยู่ในแผน)
ที่เก็บข้อมูล บูต NVMe ขนาด 500-720 GiB (รวมอยู่แล้ว), พื้นที่ scratch NVMe ขนาด 5 TiB สำหรับการตั้งค่าขนาดใหญ่, โวลุ่มราคา 0.10 ดอลลาร์/GiB/เดือน
โครงสร้างพื้นฐาน
ภูมิภาค นิวยอร์ก (NYC2), โตรอนโต (TOR1), แอตแลนตา (ATL1), ริชมอนด์ (RIC1), อัมสเตอร์ดัม (AMS3)
SLA ความพร้อมใช้งาน 99%
ประสบการณ์นักพัฒนา
เฟรมเวิร์ก PyTorch TensorFlow Jupyter Miniconda CUDA ROCm Hugging Face
รองรับ Docker ใช่
การเข้าถึง SSH ใช่
Jupyter Notebooks ใช่
API / CLI ใช่
เวลาติดตั้ง นาที
รองรับ Kubernetes ใช่
ข้อกำหนดทางธุรกิจ
ข้อตกลงขั้นต่ำ ไม่มี
การปฏิบัติตามข้อกำหนด SOC 2 Type II SOC 3 HIPAA (พร้อม BAA) CSA STAR ระดับ 1
DigitalOcean