ผู้ให้บริการ GPU
สำนักงานใหญ่
การเรียกเก็บเงิน
การดำเนินการ
ผู้ให้บริการ GPU บนคลาวด์พร้อมการจัดการผ่าน API และ CLI
อินเทอร์เฟซ API หรือ CLI ช่วยให้คุณสามารถจัดเตรียม จัดการ และยกเลิกอินสแตนซ์ GPU ได้โดยอัตโนมัติ ซึ่งจำเป็นสำหรับสายงาน MLOps, เวิร์กโฟลว์การฝึกอบรมอัตโนมัติ และการผสานรวม CI/CD คู่มือนี้รวบรวมผู้ให้บริการ GPU บนคลาวด์ที่มีเครื่องมือ API หรือ CLI สำหรับการจัดการโครงสร้างพื้นฐานไว้ให้แล้ว
รีวิว Trustpilot
140
+2
(7d)
สำนักงานใหญ่
Lithuania ราคาเริ่มต้น
$0.16/hr
VRAM สูงสุด
80 GB
GPU สูงสุด
2
การเรียกเก็บเงิน
ต่อชั่วโมง
รีวิว Trustpilot
2,300
+11
(7d)
สำนักงานใหญ่
United States ราคาเริ่มต้น
$0.76/hr
VRAM สูงสุด
192 GB
GPU สูงสุด
8
การเรียกเก็บเงิน
ต่อวินาที
รีวิว Trustpilot
213
+1
(7d)
สำนักงานใหญ่
United States ราคาเริ่มต้น
$0.06/hr
VRAM สูงสุด
192 GB
GPU สูงสุด
8
การเรียกเก็บเงิน
ต่อวินาที
รีวิว Trustpilot
211
+2
(7d)
สำนักงานใหญ่
United States ราคาเริ่มต้น
$0.06/hr
VRAM สูงสุด
288 GB
GPU สูงสุด
8
การเรียกเก็บเงิน
ต่อวินาที
รีวิว Trustpilot
3
+0
(7d)
สำนักงานใหญ่
Brazil ราคาเริ่มต้น
$0.35/hr
VRAM สูงสุด
96 GB
GPU สูงสุด
8
การเรียกเก็บเงิน
ต่อชั่วโมง
รีวิว Trustpilot
5
+0
(7d)
สำนักงานใหญ่
United States ราคาเริ่มต้น
$0.11/hr
VRAM สูงสุด
80 GB
GPU สูงสุด
8
การเรียกเก็บเงิน
ต่อวินาที
รีวิว Trustpilot
541
+0
(7d)
สำนักงานใหญ่
United States ราคาเริ่มต้น
$0.47/hr
VRAM สูงสุด
288 GB
GPU สูงสุด
16
การเรียกเก็บเงิน
ต่อชั่วโมง
รีวิว Trustpilot
0
+0
(7d)
สำนักงานใหญ่
United States ราคาเริ่มต้น
$0.35/hr
VRAM สูงสุด
141 GB
GPU สูงสุด
8
การเรียกเก็บเงิน
รายนาที
Cherry Servers กับ DigitalOcean - การเปรียบเทียบผู้ให้บริการชั้นนำในคู่มือนี้
Cherry Servers กับ DigitalOcean - การเปรียบเทียบผู้ให้บริการ GPU (เมษายน 2026)
การเปรียบเทียบแบบตัวต่อตัวระหว่าง Cherry Servers และ DigitalOcean ตรวจสอบเงินทุนสูงสุด, การแบ่งกำไร, กฎการลดขาดทุนรายวันและรวม, เลเวอเรจ, สินทรัพย์ที่เทรดได้, ความถี่การจ่ายเงิน, วิธีการชำระเงินและจ่ายเงิน, สิทธิ์การเทรด และข้อจำกัด KYC ก่อนซื้อชาเลนจ์ ข้อมูลอัปเดต เมษายน 2026
|
Cherry Servers
เซิร์ฟเวอร์ GPU แบบบาร์เมทัลที่มีประสบการณ์โฮสติ้งกว่า 24 ปีและการควบคุมฮาร์ดแวร์ในระดับเต็มรูปแบบ
|
DigitalOcean
คลาวด์ GPU ที่เรียบง่ายและปรับขนาดได้สำหรับ AI/ML
|
|
|---|---|---|
| ภาพรวม | ||
| คะแนน Trustpilot | 4.6 | 4.6 |
| สำนักงานใหญ่ | Lithuania | United States |
| ประเภทผู้ให้บริการ | ไม่มีข้อมูล | ไม่มีข้อมูล |
| เหมาะสำหรับ | การฝึกอบรม AI การอนุมาน การปรับแต่ง การเรนเดอร์ การวิจัย HPC AI สร้างสรรค์ การเรียนรู้เชิงลึก | การฝึกอบรม AI การอนุมาน การปรับแต่ง การปรับใช้ LLM การให้บริการ LLM การมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์ สตาร์ทอัพ AI สร้างสรรค์ การวิจัย |
| GPU Hardware | ||
| รุ่น GPU | A100 A40 A16 A10 A2 Tesla P4 | RTX 4000 Ada RTX 6000 Ada L40S MI300X H100 SXM H200 |
| VRAM สูงสุด (GB) | 80 | 192 |
| จำนวน GPU สูงสุดต่ออินสแตนซ์ | 2 | 8 |
| การเชื่อมต่อระหว่างกัน | PCIe | NVLink |
| Pricing | ||
| ราคาเริ่มต้น ($/ชม) | $0.16/hr | $0.76/hr |
| ความละเอียดการเรียกเก็บเงิน | ต่อชั่วโมง | ต่อวินาที |
| Spot/Preemptible | 0 | 0 |
| ส่วนลดสำหรับการจองล่วงหน้า | ไม่มีข้อมูล | ไม่มีข้อมูล |
| เครดิตฟรี | ไม่มี | เครดิตฟรี 200 ดอลลาร์ ใช้งานได้ 60 วัน |
| ค่าธรรมเนียมการส่งข้อมูลออก | ไม่มีข้อมูล | ไม่มี (รวมอยู่ในแผน) |
| ที่เก็บข้อมูล | NVMe SSD, Elastic Block Storage (0.071 ดอลลาร์สหรัฐ/GB/เดือน) | บูต NVMe ขนาด 500-720 GiB (รวมอยู่แล้ว), พื้นที่ scratch NVMe ขนาด 5 TiB สำหรับการตั้งค่าขนาดใหญ่, โวลุ่มราคา 0.10 ดอลลาร์/GiB/เดือน |
| Infrastructure | ||
| ภูมิภาค | ลิทัวเนีย, เนเธอร์แลนด์, เยอรมนี, สวีเดน, สหรัฐอเมริกา, สิงคโปร์ (6 แห่ง) | นิวยอร์ก (NYC2), โตรอนโต (TOR1), แอตแลนตา (ATL1), ริชมอนด์ (RIC1), อัมสเตอร์ดัม (AMS3) |
| SLA ความพร้อมใช้งาน | 99.97% | 99% |
| Developer Experience | ||
| เฟรมเวิร์ก | PyTorch TensorFlow CUDA (bare metal — ควบคุมสแตกเต็มรูปแบบ) | PyTorch TensorFlow Jupyter Miniconda CUDA ROCm Hugging Face |
| รองรับ Docker | 1 | 1 |
| การเข้าถึง SSH | 1 | 1 |
| Jupyter Notebooks | 0 | 1 |
| API / CLI | 1 | 1 |
| เวลาติดตั้ง | นาที | นาที |
| Kubernetes Support | 1 | 1 |
| Business Terms | ||
| ข้อตกลงขั้นต่ำ | ไม่มี | ไม่มี |
| การปฏิบัติตามข้อกำหนด | ISO 27001 ISO 20000-1 GDPR PCI DSS | SOC 2 Type II SOC 3 HIPAA (พร้อม BAA) CSA STAR ระดับ 1 |
Cherry Servers
DigitalOcean
สร้างการเปรียบเทียบของคุณเอง
เลือกบริษัท 2-6 แห่งจากคู่มือนี้และเปิดในตารางเปรียบเทียบเต็มรูปแบบ
เคล็ดลับ: หากไม่เลือกบริษัทใดเลย เราจะเริ่มจาก 2 อันดับแรกในคู่มือนี้