Naniningil ba ang DigitalOcean ng bayad para sa egress o paglilipat ng data?
Sagot
Mga bayad sa egress sa DigitalOcean: Wala (kasama sa plano)
Ang mga bayad sa egress ay ang mga singil na ipinapataw kapag naglilipat ka ng data palabas mula sa cloud provider (hal., pag-download ng trained model weights, pagseserbisyo ng inference results, o paglilipat ng mga dataset sa ibang provider). Ito ay isang mahalagang konsiderasyon sa gastos para sa mga ML workflows na madalas mag-export ng modelo o maglipat ng malalaking dataset.
Mga opsyon sa storage: 500-720 GiB NVMe boot (kasama), 5 TiB NVMe scratch sa mas malalaking configs, Volumes sa $0.10/GiB/buwan
Para sa kumpletong iskedyul ng bayad sa data transfer at libreng egress tiers, tingnan ang DigitalOcean opisyal na website.
Higit pang FAQs tungkol sa DigitalOcean
- Para saan pinakamainam ang DigitalOcean?
- Ano ang kasalukuyang Trustpilot rating at bilang ng mga review para sa DigitalOcean?
- Anong mga machine learning framework ang sinusuportahan ng DigitalOcean?
- Gaano kabilis ako makakapag-deploy ng GPU instance sa DigitalOcean?
- Nag-aalok ba ang DigitalOcean ng serverless GPU inference?
- Saan matatagpuan ang mga data center ng DigitalOcean?
- Sinusuportahan ba ng DigitalOcean ang multi-GPU instances gamit ang NVLink o InfiniBand?
- Nag-aalok ba ang DigitalOcean ng spot o preemptible na GPU instances?
- Nag-aalok ba ang DigitalOcean ng libreng credits o libreng pagsubok?
- Anong mga modelo ng GPU ang inaalok ng DigitalOcean?
- Ano ang DigitalOcean presyo at paano gumagana ang pagsingil?
Mga Gabay kung saan Tampok ang DigitalOcean
- Mga Cloud GPU Provider na may Docker at Custom Images
- Mga Cloud GPU Provider na may NVLink o InfiniBand
- Mga Cloud GPU Provider na May Per-Segundong Billing
- Mga Cloud GPU Provider na may Persistent Storage
- Mga Cloud GPU Provider na may Spot / Preemptible Instances
- Mga Cloud GPU Provider na may Suporta sa Jupyter Notebook
- Mga Cloud GPU Provider na may Suporta sa Kubernetes
- Mga Provider ng Cloud GPU na may API at CLI Management
- Mga Provider ng Cloud GPU na may Libreng Credits
- Mga Provider ng Cloud GPU na may Multi-Node GPU Clusters
- Mga Provider ng Cloud GPU na may Serverless GPU Inference
- Mga Tagapagbigay ng Cloud GPU na may SSH Access
- Mga Tagapagbigay ng Cloud GPU na Walang Bayad sa Egress
- Pinakamahusay na Cloud GPU Providers na may NVIDIA A40
- Pinakamahusay na Cloud GPUs para sa Inference at Model Serving
- Pinakamurang Cloud GPUs sa Ilalim ng $0.50/oras
Kasama sa mga gabay na ito ang DigitalOcean kasama ang iba pang mga cloud GPU provider, na naka-grupo ayon sa mga tampok ng GPU, frameworks, availability, at mga pangangailangan ng developer.
DigitalOcean laban sa Massed Compute laban sa Latitude.sh - GPU Provider Comparison (Abril 2026)
Side-by-side comparison of DigitalOcean laban sa Massed Compute laban sa Latitude.sh. Quickly scan maximum funding, profit splits, risk rules, leverage, platforms, instruments, payout schedules, payment options, trading permissions and KYC restrictions to narrow down your prop trading firm shortlist. Data updated Abril 2026.
|
DigitalOcean
Simple, scalable GPU cloud para sa AI/ML
|
Massed Compute
GPU cloud na may direktang suporta mula sa engineer
|
Latitude.sh
Bare metal GPU cloud sa 23 lokasyon sa buong mundo
|
|
|---|---|---|---|
| Pangkalahatang-ideya | |||
| Rating sa Trustpilot | 4.6 | 0 | 3.7 |
| Punong-tanggapan | United States | United States | Brazil |
| Uri ng Provider | Hindi naaangkop | Nakatuon sa GPU | Bare Metal |
| Pinakamainam Para sa | Pagsasanay ng AI inference fine-tuning deployment ng LLM serbisyo ng LLM computer vision mga startup generative AI pananaliksik | AI training inference VFX rendering generative AI fine-tuning HPC Stable Diffusion pananaliksik | Pagsasanay ng AI inference bare metal GPU fine-tuning pananaliksik dedikadong mga gawain generative AI |
| GPU Hardware | |||
| Mga Modelo ng GPU | RTX 4000 Ada RTX 6000 Ada L40S MI300X H100 SXM H200 | A30 RTX A5000 RTX A6000 L40S A100 SXM H100 PCIe H100 SXM H100 NVL RTX PRO 6000 H200 NVL | A30 RTX A5000 RTX A6000 L40S RTX 6000 Ada A100 SXM H100 SXM GH200 RTX PRO 6000 |
| Max VRAM (GB) | 192 | 141 | 96 |
| Max GPUs/Bawat Instance | 8 | 8 | 8 |
| Interconnect | NVLink | NVLink | NVLink |
| Pricing | |||
| Simulang Presyo ($/oras) | $0.76/hr | $0.35/hr | $0.35/hr |
| Granularidad ng Pagsingil | Bawat segundo | Bawat minuto | Kada oras |
| Spot/Preemptible | 0 | 0 | 0 |
| Nakalaang Diskwento | Hindi naaangkop | Hindi naaangkop | Hindi naaangkop |
| Libreng Kredito | $200 libreng credit para sa 60 araw | Wala | $200 sa pamamagitan ng referral program |
| Bayad sa Paglabas | Wala (kasama sa plano) | Wala | Wala |
| Storage | 500-720 GiB NVMe boot (kasama), 5 TiB NVMe scratch sa mas malalaking configs, Volumes sa $0.10/GiB/buwan | Kasama ang lokal na NVMe sa mga instance | Kasama ang lokal na NVMe (hanggang 4x 3.8TB), Block Storage $0.10/GB/buwan, Filesystem Storage $0.05/GB/buwan |
| Infrastructure | |||
| Mga Rehiyon | New York (NYC2), Toronto (TOR1), Atlanta (ATL1), Richmond (RIC1), Amsterdam (AMS3) | Estados Unidos (Tier III data centers) | 23 lokasyon: US (8 lungsod), LATAM (5), Europe (5), APAC (4), Mexico City. GPU sa Dallas, Frankfurt, Sydney, Tokyo |
| Uptime SLA | 99% | Tier III (99.98% disenyo) | 99.9% |
| Developer Experience | |||
| Mga Framework | PyTorch TensorFlow Jupyter Miniconda CUDA ROCm Hugging Face | PyTorch TensorFlow CUDA cuDNN ComfyUI pre-configured na ML templates | ML-optimized images PyTorch TensorFlow (user-installed) CUDA |
| Suporta sa Docker | 1 | 1 | 1 |
| SSH Access | 1 | 1 | 1 |
| Jupyter Notebooks | 1 | 0 | 0 |
| API / CLI | 1 | 1 | 1 |
| Oras ng Setup | Minuto | Minuto | Segundo |
| Kubernetes Support | 1 | 0 | 0 |
| Business Terms | |||
| Minimum na Commitment | Wala | Wala | Wala |
| Pagsunod sa Batas | SOC 2 Type II SOC 3 HIPAA (kasama ang BAA) CSA STAR Level 1 | SOC 2 Type II HIPAA | Single-tenant isolation DPA available |
DigitalOcean
Massed Compute
Latitude.sh