DigitalOcean
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
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 |
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