ผู้ให้บริการ GPU
สำนักงานใหญ่
การเรียกเก็บเงิน
การดำเนินการ
ผู้ให้บริการคลาวด์ GPU ที่ดีที่สุดพร้อม AMD MI300X
AMD Instinct MI300X เป็นทางเลือกที่มีการแข่งขันกับ NVIDIA H100 โดยมีหน่วยความจำ HBM3 ขนาด 192GB — มากกว่าหน่วยความจำของ H100 ถึงสองเท่า มันทำงานบนสแต็กซอฟต์แวร์ ROCm และกำลังได้รับความนิยมสำหรับการฝึกอบรมและการทำนายโมเดลขนาดใหญ่ คู่มือนี้รวบรวมผู้ให้บริการคลาวด์ที่มีอินสแตนซ์ MI300X เพื่อช่วยให้คุณประเมินตัวเลือกคลาวด์ GPU ของ AMD ควบคู่ไปกับทางเลือกของ NVIDIA
รีวิว Trustpilot
2,383
+7
(7d)
+54
(30d)
สำนักงานใหญ่
United States ราคาเริ่มต้น
$0.76/hr
VRAM สูงสุด
192 GB
GPU สูงสุด
8
การเรียกเก็บเงิน
ต่อวินาที
รีวิว Trustpilot
233
+9
(7d)
+18
(30d)
สำนักงานใหญ่
United States ราคาเริ่มต้น
$0.06/hr
VRAM สูงสุด
288 GB
GPU สูงสุด
8
การเรียกเก็บเงิน
ต่อวินาที
รีวิว Trustpilot
552
+1
(7d)
+6
(30d)
สำนักงานใหญ่
United States ราคาเริ่มต้น
$0.47/hr
VRAM สูงสุด
288 GB
GPU สูงสุด
16
การเรียกเก็บเงิน
ต่อชั่วโมง
DigitalOcean กับ RunPod - การเปรียบเทียบผู้ให้บริการชั้นนำในคู่มือนี้
DigitalOcean กับ RunPod - การเปรียบเทียบผู้ให้บริการ GPU (พฤษภาคม 2026)
การเปรียบเทียบแบบตัวต่อตัวระหว่าง DigitalOcean และ RunPod ตรวจสอบเงินทุนสูงสุด, การแบ่งกำไร, กฎการลดขาดทุนรายวันและรวม, เลเวอเรจ, สินทรัพย์ที่เทรดได้, ความถี่การจ่ายเงิน, วิธีการชำระเงินและจ่ายเงิน, สิทธิ์การเทรด และข้อจำกัด KYC ก่อนซื้อชาเลนจ์ ข้อมูลอัปเดต พฤษภาคม 2026
|
DigitalOcean
คลาวด์ GPU ที่เรียบง่ายและปรับขนาดได้สำหรับ AI/ML
|
RunPod
คลาวด์ที่สร้างขึ้นสำหรับ AI — ปรับใช้และขยายงาน GPU ตั้งแต่การอนุมานแบบไม่มีเซิร์ฟเวอร์ไปจนถึงคลัสเตอร์หลายโหนดทันทีตามความต้องการ
|
|
|---|---|---|
| ภาพรวม | ||
| คะแนน Trustpilot | 4.6 | 3.5 |
| สำนักงานใหญ่ | United States | United States |
| ประเภทผู้ให้บริการ | ไม่มีข้อมูล | มุ่งเน้น GPU |
| เหมาะสำหรับ | การฝึกอบรม AI การอนุมาน การปรับแต่ง การปรับใช้ LLM การให้บริการ LLM การมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์ สตาร์ทอัพ AI สร้างสรรค์ การวิจัย | การฝึกอบรม AI การอนุมาน การปรับแต่ง Stable Diffusion การประมวลผลเป็นชุด การเรนเดอร์ การวิจัย การให้บริการ LLM ปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์ |
| ฮาร์ดแวร์ GPU | ||
| รุ่น GPU | RTX 4000 Ada RTX 6000 Ada L40S MI300X H100 SXM H200 | B300 B200 H200 H100 SXM H100 PCIe H100 NVL MI300X A100 SXM A100 PCIe RTX 5090 RTX PRO 6000 L40S L40 RTX 6000 Ada RTX 5000 Ada RTX A6000 RTX A5000 RTX 4090 RTX 4080 SUPER RTX 4080 RTX 4070 Ti RTX 3090 Ti RTX 3090 RTX 3080 Ti RTX 3080 RTX 3070 A40 A30 A2 L4 |
| VRAM สูงสุด (GB) | 192 | 288 |
| จำนวน GPU สูงสุดต่ออินสแตนซ์ | 8 | 8 |
| การเชื่อมต่อระหว่างกัน | NVLink | NVLink |
| ราคา | ||
| ราคาเริ่มต้น ($/ชม) | $0.76/hr | $0.06/hr |
| ความละเอียดการเรียกเก็บเงิน | ต่อวินาที | ต่อวินาที |
| Spot/Preemptible | ไม่ | ใช่ |
| ส่วนลดสำหรับการจองล่วงหน้า | ไม่มีข้อมูล | 15-29% (แผน 1 เดือนถึง 1 ปี) |
| เครดิตฟรี | เครดิตฟรี 200 ดอลลาร์ ใช้งานได้ 60 วัน | โบนัส $5-$500 หลังใช้จ่ายครั้งแรก $10 |
| ค่าธรรมเนียมการส่งข้อมูลออก | ไม่มี (รวมอยู่ในแผน) | ไม่มี (ฟรี) |
| 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) |
| โครงสร้างพื้นฐาน | ||
| ภูมิภาค | นิวยอร์ก (NYC2), โตรอนโต (TOR1), แอตแลนตา (ATL1), ริชมอนด์ (RIC1), อัมสเตอร์ดัม (AMS3) | 31 ภูมิภาคทั่วโลก |
| SLA ความพร้อมใช้งาน | 99% | 99.99% |
| ประสบการณ์นักพัฒนา | ||
| เฟรมเวิร์ก | PyTorch TensorFlow Jupyter Miniconda CUDA ROCm Hugging Face | PyTorch TensorFlow JAX ONNX CUDA |
| รองรับ Docker | ใช่ | ใช่ |
| การเข้าถึง SSH | ใช่ | ใช่ |
| Jupyter Notebooks | ใช่ | ใช่ |
| API / CLI | ใช่ | ใช่ |
| เวลาติดตั้ง | นาที | ทันที |
| รองรับ Kubernetes | ใช่ | ไม่ |
| ข้อกำหนดทางธุรกิจ | ||
| ข้อตกลงขั้นต่ำ | ไม่มี | ไม่มี |
| การปฏิบัติตามข้อกำหนด | SOC 2 Type II SOC 3 HIPAA (พร้อม BAA) CSA STAR ระดับ 1 | SOC 2 ประเภท II |
DigitalOcean
RunPod
สร้างการเปรียบเทียบของคุณเอง
เลือกบริษัท 2-6 แห่งจากคู่มือนี้และเปิดในตารางเปรียบเทียบเต็มรูปแบบ
เคล็ดลับ: หากไม่เลือกบริษัทใดเลย เราจะเริ่มจาก 2 อันดับแรกในคู่มือนี้