DigitalOcean

สำนักงานใหญ่อยู่ที่ United States ก่อตั้งในปี 2012
อัปเดต March 14, 2026

DigitalOcean Gradient GPU Droplets ให้บริการอินสแตนซ์ GPU ตามความต้องการที่ขับเคลื่อนโดย NVIDIA และ AMD สำหรับการฝึกอบรม AI/ML การอนุมาน และการปรับแต่ง อินสแตนซ์มาพร้อมกับไดรเวอร์ CUDA/ROCm, PyTorch, TensorFlow และ Jupyter ที่ตั้งค่าล่วงหน้า พร้อมใช้งานภายในเวลาไม่ถึง 60 วินาที มีให้เลือกทั้งแบบ GPU เดี่ยวและ 8 GPU พร้อมที่เก็บข้อมูล NVMe รวมอยู่ด้วย

ราคาเริ่มต้น $0.76/hr ต่อชั่วโมง
VRAM สูงสุด 192 GB ต่อ GPU
GPU สูงสุด 8 ต่ออินสแตนซ์
การเรียกเก็บเงิน ต่อวินาที ความละเอียด

ฮาร์ดแวร์ GPU

รุ่น GPU RTX 4000 Ada RTX 6000 Ada L40S MI300X H100 SXM H200
VRAM สูงสุด 192 GB
GPU สูงสุดต่ออินสแตนซ์ 8
การเชื่อมต่อระหว่างกัน NVLink
การฝึกอบรมแบบหลายโหนด ใช่

การตั้งราคา

ราคาตั้งต้น $0.76/hr
ความละเอียดการเรียกเก็บเงิน ต่อวินาที
Spot/Preemptible ไม่
ส่วนลดแบบจองล่วงหน้า N/A
เครดิตฟรี เครดิตฟรี 200 ดอลลาร์ ใช้งานได้ 60 วัน
ค่าธรรมเนียมการส่งออกข้อมูล ไม่มี (รวมอยู่ในแผน)
พื้นที่จัดเก็บ บูต NVMe ขนาด 500-720 GiB (รวมอยู่แล้ว), พื้นที่ scratch NVMe ขนาด 5 TiB สำหรับการตั้งค่าขนาดใหญ่, โวลุ่มราคา 0.10 ดอลลาร์/GiB/เดือน

ราคาการ์ดจอ GPU ตามความต้องการ

รุ่น GPU หน่วยความจำ VRAM vCPUs RAM ราคาต่อ GPU ต่อชั่วโมง
NVIDIA RTX 4000 Ada 20 GB 8 32 GiB $0.76
NVIDIA RTX 6000 Ada 48 GB 8 64 GiB $1.57
NVIDIA L40S 48 GB 8 64 GiB $1.57
AMD Instinct MI300X 192 GB 20 240 GiB $1.99
NVIDIA HGX H100 80 GB 20 240 GiB $3.39
NVIDIA HGX H200 141 GB 24 240 GiB $3.44

การจองล่วงหน้า 12 เดือน (การตั้งค่าการ์ดจอ 8 ตัว)

รุ่น GPU ราคาต่อ GPU ต่อชั่วโมง
AMD MI300X x8 $1.88
AMD MI325X x8 $2.10
AMD MI350X x8 $3.18
NVIDIA HGX H100 x8 $2.50
NVIDIA HGX B300 x8 $5.65

การเรียกเก็บเงินคิดเป็นวินาทีโดยมีขั้นต่ำ 5 นาที ค่าบริการจะถูกเรียกเก็บแม้ว่า Droplets จะปิดเครื่องอยู่ Droplets ของ GPU ทุกตัวรวมดิสก์บูต NVMe (500-720 GiB) และการโอนข้อมูล (10-15 TB ร่วมกัน) การตั้งค่าที่ใหญ่กว่าจะรวมดิสก์ scratch NVMe ขนาด 5 TiB.

โครงสร้างพื้นฐาน

ภูมิภาค นิวยอร์ก (NYC2), โตรอนโต (TOR1), แอตแลนตา (ATL1), ริชมอนด์ (RIC1), อัมสเตอร์ดัม (AMS3)
SLA ความพร้อมใช้งาน 99%
Serverless / Autoscaling ไม่
เครือข่ายส่วนตัว / VPC ใช่

ประสบการณ์นักพัฒนา

เฟรมเวิร์กที่ติดตั้งล่วงหน้า PyTorch TensorFlow Jupyter Miniconda CUDA ROCm Hugging Face
รองรับ Docker ใช่
เข้าถึง SSH ใช่
Jupyter Notebooks ใช่
API / CLI ใช่
เวลาติดตั้ง นาที
รองรับ Kubernetes ใช่
ภาพ / เทมเพลตที่กำหนดเอง ใช่
พื้นที่จัดเก็บถาวร ใช่

ข้อกำหนดทางธุรกิจ

ข้อผูกมัดขั้นต่ำ ไม่มี
การปฏิบัติตามข้อกำหนด SOC 2 Type II SOC 3 HIPAA (พร้อม BAA) CSA STAR ระดับ 1
เหมาะสำหรับ การฝึกอบรม AI การอนุมาน การปรับแต่ง การปรับใช้ LLM การให้บริการ LLM การมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์ สตาร์ทอัพ AI สร้างสรรค์ การวิจัย
ช่องทางสนับสนุน อีเมล แชทสด (24/7 สำหรับ Standard+) การโทรวิดีโอ และ Slack (Premium)
วิธีการชำระเงิน บัตรเครดิต/เดบิต PayPal Google Pay Apple Pay ACH การโอนเงินผ่านธนาคาร
VS

เปรียบเทียบอย่างไร?

เปรียบเทียบ DigitalOcean กับผู้ให้บริการ Cloud GPU รายอื่น

คำถามที่พบบ่อย

DigitalOcean เหมาะสำหรับอะไรที่สุด?

DigitalOcean เหมาะสมที่สุดสำหรับ: การฝึกอบรม AI, การอนุมาน, การปรับแต่ง, การปรับใช้ LLM, การให้บริการ LLM, การมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์, สตาร์ทอัพ, AI สร้างสรรค์, การวิจัย

ประเภทผู้ให้บริการ:

ด้วยอินสแตนซ์ GPU เริ่มต้นที่ $0.76/hr และชุดฮาร์ดแวร์ที่รวมถึง RTX 4000 Ada, RTX 6000 Ada, L40S, MI300X, H100 SXM, H200 DigitalOcean ถูกวางตำแหน่งเพื่อรองรับการใช้งาน AI/ML หลากหลายรูปแบบ ตั้งแต่การทดลองขนาดเล็กจนถึงการใช้งานระดับการผลิต

ดูว่า DigitalOcean ตรงกับความต้องการงานของคุณหรือไม่ที่ DigitalOcean เว็บไซต์ทางการ

คะแนน Trustpilot ปัจจุบันและจำนวนรีวิวสำหรับ DigitalOcean คือเท่าไร?

คะแนน Trustpilot ปัจจุบันสำหรับ DigitalOcean คือ 4.6 จาก 5.0 โดยอิงจาก 2,440 รีวิวทั้งหมด ณ วันที่ July 14, 2026 DigitalOcean ก่อตั้งขึ้นในปี 2012.

คุณสามารถอ่านรีวิวผู้ใช้ทั้งหมดได้โดยตรงที่หน้า Trustpilot สำหรับ DigitalOcean คะแนน Trustpilot สะท้อนประสบการณ์จริงของผู้ใช้เกี่ยวกับความเร็วในการจัดสรร GPU ความถูกต้องของราคา การตอบสนองของฝ่ายสนับสนุน และความน่าเชื่อถือโดยรวมของแพลตฟอร์ม

ดูว่า DigitalOcean เปรียบเทียบกับทางเลือกอื่นอย่างไร และสำรวจข้อเสนอปัจจุบันของพวกเขาได้ที่ DigitalOcean เว็บไซต์อย่างเป็นทางการ.

DigitalOcean รองรับเฟรมเวิร์กการเรียนรู้ของเครื่องใดบ้าง?

DigitalOcean มีเฟรมเวิร์กและเครื่องมือที่ติดตั้งล่วงหน้าดังต่อไปนี้:

PyTorch, TensorFlow, Jupyter, Miniconda, CUDA, ROCm, Hugging Face

อิมเมจที่กำหนดเอง: ใช่
โน้ตบุ๊ก Jupyter: ใช่
พื้นที่เก็บข้อมูลถาวร: ใช่

การที่มีเฟรมเวิร์กยอดนิยมติดตั้งล่วงหน้าหมายความว่าคุณสามารถเริ่มการฝึกหรือการอนุมานได้ทันทีโดยไม่ต้องเสียเวลาตั้งค่าสภาพแวดล้อม หากคุณต้องการเวอร์ชัน CUDA เฉพาะหรือการพึ่งพาแบบกำหนดเอง การรองรับอิมเมจที่กำหนดเองช่วยให้คุณนำคอนเทนเนอร์ Docker ของคุณเองมาใช้ได้

สำหรับเทมเพลตที่สร้างไว้ล่วงหน้าและรายละเอียดความเข้ากันได้ของเฟรมเวิร์ก โปรดดูที่ DigitalOcean เว็บไซต์ทางการ.

ฉันสามารถปรับใช้ตัวอย่าง GPU บน DigitalOcean ได้เร็วแค่ไหน?

เครื่องมือสำหรับการปรับใช้และนักพัฒนาที่ DigitalOcean:

เวลาตั้งค่า: นาที
รองรับ Docker: ใช่
เข้าถึง SSH: ใช่
สมุดบันทึก Jupyter: ใช่
API / CLI: ใช่
ภาพลักษณ์ที่กำหนดเอง: ใช่

เวลาตั้งค่าที่รวดเร็วควบคู่กับการรองรับ Docker และ SSH หมายความว่าคุณสามารถเริ่มใช้งานงานฝึกอบรมแรกของคุณได้ภายในไม่กี่นาที DigitalOcean มีเครื่องมือที่จำเป็นสำหรับการพัฒนาแบบโต้ตอบ (ผ่าน Jupyter) และกระบวนการอัตโนมัติ (ผ่าน API/CLI)

สำหรับบทเรียนการปรับใช้ทีละขั้นตอนและคู่มือเริ่มต้นอย่างรวดเร็ว โปรดเยี่ยมชม DigitalOcean เว็บไซต์อย่างเป็นทางการ.

DigitalOcean มีบริการการประมวลผล GPU แบบไม่ใช้เซิร์ฟเวอร์สำหรับการสืบค้นหรือไม่?

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

ศูนย์ข้อมูลของ DigitalOcean ตั้งอยู่ที่ใดบ้าง?

DigitalOcean มีสำนักงานใหญ่ตั้งอยู่ที่ United States และดำเนินการโครงสร้างพื้นฐาน GPU ในภูมิภาคดังต่อไปนี้:

นิวยอร์ก (NYC2), โตรอนโต (TOR1), แอตแลนตา (ATL1), ริชมอนด์ (RIC1), อัมสเตอร์ดัม (AMS3)

SLA การทำงานต่อเนื่อง: 99%
เครือข่ายส่วนตัว: ใช่

ตำแหน่งศูนย์ข้อมูลมีความสำคัญสำหรับงานประมวลผลที่ต้องการความหน่วงต่ำและเพื่อให้เป็นไปตามข้อกำหนดการเก็บข้อมูลในภูมิภาค การเลือกภูมิภาคที่ใกล้กับผู้ใช้หรือแหล่งข้อมูลของคุณสามารถลดเวลาการเดินทางกลับของโมเดลที่ให้บริการผ่าน API ได้อย่างมาก

ดูตำแหน่งศูนย์ข้อมูลทั้งหมดและเกณฑ์วัดความหน่วงได้ที่ DigitalOcean เว็บไซต์ทางการ.

DigitalOcean รองรับการใช้งานหลายการ์ดจอพร้อม NVLink หรือ InfiniBand หรือไม่?

DigitalOcean รองรับการตั้งค่าหลาย GPU ด้วยสเปคดังต่อไปนี้:

เทคโนโลยีการเชื่อมต่อ: NVLink
จำนวน GPU สูงสุดต่ออินสแตนซ์: 8
การฝึกอบรมแบบหลายโหนด: ใช่

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.

DigitalOcean มีอินสแตนซ์ GPU แบบ spot หรือ preemptible ให้บริการหรือไม่?

อินสแตนซ์แบบ Spot/Preemptible ที่ DigitalOcean: ไม่

อินสแตนซ์แบบ Spot มีราคาที่ลดลงอย่างมาก (โดยทั่วไปถูกกว่าประมาณ 50-90%) แลกกับความเป็นไปได้ที่อินสแตนซ์ของคุณอาจถูกขัดจังหวะเมื่อความต้องการสูง ซึ่งเหมาะอย่างยิ่งสำหรับงานที่ทนต่อความผิดพลาด เช่น การฝึกสอนแบบกระจายที่มีการบันทึกสถานะเป็นระยะ การประมวลผลแบบแบตช์ และการปรับแต่งไฮเปอร์พารามิเตอร์

DigitalOcean ราคามาตรฐานเริ่มต้นที่ $0.76/hr โดยมีการเรียกเก็บเงินแบบ ต่อวินาที

ตรวจสอบความพร้อมใช้งานของอินสแตนซ์แบบ Spot และอัตราส่วนลดปัจจุบันได้ที่เว็บไซต์ทางการ DigitalOcean

DigitalOcean มีการเรียกเก็บค่าธรรมเนียมการส่งออกหรือการโอนย้ายข้อมูลหรือไม่?

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.

DigitalOcean มีเครดิตฟรีหรือการทดลองใช้ฟรีหรือไม่?

DigitalOcean มีเครดิตฟรีหรือทางเลือกทดลองใช้สำหรับผู้ใช้ใหม่ดังนี้:

เครดิตฟรี 200 ดอลลาร์ ใช้งานได้ 60 วัน

ด้วยอินสแตนซ์ GPU ที่เริ่มต้นที่ $0.76/hr เครดิตฟรีแม้เพียงเล็กน้อยก็สามารถให้เวลาปฏิบัติจริงที่มีความหมายเพื่อประเมินแพลตฟอร์ม ทดสอบงานของคุณ และวัดประสิทธิภาพก่อนที่จะตัดสินใจใช้บริการแบบชำระเงิน

ตรวจสอบข้อเสนอเครดิตฟรีและโบนัสสมัครสมาชิกปัจจุบันได้ที่ DigitalOcean เว็บไซต์ทางการ.

DigitalOcean มีรุ่น GPU ใดบ้าง?

DigitalOcean มีชุดโมเดล GPU สำหรับงาน AI, การเรียนรู้ของเครื่อง และงานคอมพิวเตอร์ประสิทธิภาพสูงให้เลือกหลากหลาย รายการ GPU ที่มีทั้งหมดประกอบด้วย:

RTX 4000 Ada, RTX 6000 Ada, L40S, MI300X, H100 SXM, H200

หน่วยความจำ VRAM สูงสุดบน GPU เดียวที่ DigitalOcean คือ 192 GB และสามารถตั้งค่าตัวอย่างด้วย GPU ได้สูงสุด 8 ตัว เทคโนโลยีเชื่อมต่อที่ใช้สำหรับการตั้งค่าหลาย GPU คือ NVLink ซึ่งกำหนดแบนด์วิดท์ระหว่าง GPU ในระหว่างการฝึกแบบกระจาย

เรียกดูแคตตาล็อก GPU ทั้งหมดและสเปกได้ที่ DigitalOcean เว็บไซต์ทางการ

การกำหนดราคา DigitalOcean คืออะไรและการเรียกเก็บเงินทำงานอย่างไร?

DigitalOcean มีบริการอินสแตนซ์ GPU บนคลาวด์เริ่มต้นที่ $0.76/hr การคิดค่าบริการจะคำนวณตาม ต่อวินาที ซึ่งหมายความว่าคุณจ่ายเฉพาะเวลาคำนวณที่ใช้จริงเท่านั้น ไม่ต้องจ่ายเป็นชั่วโมงเต็ม

อินสแตนซ์แบบ Spot/Preemptible: ไม่
ส่วนลดสำหรับอินสแตนซ์แบบจองล่วงหน้า:

DigitalOcean รองรับวิธีการชำระเงินดังนี้: บัตรเครดิต/เดบิต, PayPal, Google Pay, Apple Pay, ACH, การโอนเงินผ่านธนาคาร

สำหรับราคาสดของ GPU ทุกรุ่นและความพร้อมใช้งานในปัจจุบัน ดูได้ที่ DigitalOcean เว็บไซต์อย่างเป็นทางการ

ข้อเสนอแนะจากผู้ใช้

ยังไม่มีรีวิวสาธารณะจากผู้ใช้สำหรับผู้ให้บริการนี้ หากคุณเคยใช้บริการ กรุณาเป็นคนแรกที่เขียนรีวิวสั้นๆ และตรงไปตรงมาเพื่อช่วยนักพัฒนาคนอื่น

แบ่งปันประสบการณ์ของคุณ

ข้อเสนอแนะสั้น ๆ และตรงไปตรงมาช่วยให้นักพัฒนาคนอื่นเข้าใจว่าการใช้ผู้ให้บริการนี้เป็นอย่างไรจริง ๆ

โดยการส่งข้อเสนอแนะ คุณยอมรับว่าความคิดเห็นของคุณอาจถูกเผยแพร่บนหน้านี้ ข้อมูลส่วนตัวเช่นอีเมลจะไม่แสดงสาธารณะ

การตรวจสอบความปลอดภัย