Anong mga modelo ng GPU ang inaalok ng DigitalOcean?
Sagot
DigitalOcean ay nag-aalok ng iba't ibang modelo ng GPU para sa AI, machine learning, at high-performance computing workloads. Ang buong listahan ng mga available na GPU ay kinabibilangan ng:
RTX 4000 Ada, RTX 6000 Ada, L40S, MI300X, H100 SXM, H200
Ang pinakamataas na VRAM na available sa isang GPU sa DigitalOcean ay 192 GB, at ang mga instance ay maaaring i-configure na may hanggang 8 GPUs. Ang interconnect technology na ginagamit para sa multi-GPU setups ay NVLink, na siyang nagtatakda ng bandwidth sa pagitan ng mga GPU habang isinasagawa ang distributed training.
Tingnan ang buong katalogo ng mga available na GPU at ang kanilang mga specifications sa 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?
- Naniningil ba ang DigitalOcean ng bayad para sa egress o paglilipat ng data?
- Nag-aalok ba ang DigitalOcean ng libreng credits o libreng pagsubok?
- 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 gamit ang NVIDIA B300
- Pinakamahusay na Cloud GPUs para sa Stable Diffusion at Pagbuo ng Imahe
- Pinakamurang Cloud GPUs sa Ilalim ng $0.50/oras
Kasama sa mga gabay na ito ang DigitalOcean kasama ang iba pang mga cloud GPU provider, na naka-grupo ayon sa mga tampok ng GPU, frameworks, availability, at mga pangangailangan ng developer.
DigitalOcean laban sa Vultr laban sa Massed Compute - GPU Provider Comparison (Abril 2026)
Side-by-side comparison of DigitalOcean laban sa Vultr laban sa Massed Compute. Quickly scan maximum funding, profit splits, risk rules, leverage, platforms, instruments, payout schedules, payment options, trading permissions and KYC restrictions to narrow down your prop trading firm shortlist. Data updated Abril 2026.
|
DigitalOcean
Simple, scalable GPU cloud para sa AI/ML
|
Vultr
Mataas na pagganap na cloud GPU sa 32 pandaigdigang rehiyon
|
Massed Compute
GPU cloud na may direktang suporta mula sa engineer
|
|
|---|---|---|---|
| Pangkalahatang-ideya | |||
| Rating sa Trustpilot | 4.6 | 1.8 | 0 |
| Punong-tanggapan | United States | United States | United States |
| Uri ng Provider | Hindi naaangkop | Multi-Cloud | Nakatuon sa GPU |
| Pinakamainam Para sa | Pagsasanay ng AI inference fine-tuning deployment ng LLM serbisyo ng LLM computer vision mga startup generative AI pananaliksik | Pagsasanay ng AI inference video rendering HPC Stable Diffusion pag-develop ng laro generative AI fine-tuning pananaliksik | AI training inference VFX rendering generative AI fine-tuning HPC Stable Diffusion pananaliksik |
| GPU Hardware | |||
| Mga Modelo ng GPU | RTX 4000 Ada RTX 6000 Ada L40S MI300X H100 SXM H200 | A16 A40 L40S A100 PCIe GH200 A100 SXM H100 SXM B200 B300 MI300X MI325X MI355X | A30 RTX A5000 RTX A6000 L40S A100 SXM H100 PCIe H100 SXM H100 NVL RTX PRO 6000 H200 NVL |
| Max VRAM (GB) | 192 | 288 | 141 |
| Max GPUs/Bawat Instance | 8 | 16 | 8 |
| Interconnect | NVLink | NVLink | NVLink |
| Pricing | |||
| Simulang Presyo ($/oras) | $0.76/hr | $0.47/hr | $0.35/hr |
| Granularidad ng Pagsingil | Bawat segundo | Kada oras | Bawat minuto |
| Spot/Preemptible | 0 | 1 | 0 |
| Nakalaang Diskwento | Hindi naaangkop | Hindi naaangkop | Hindi naaangkop |
| Libreng Kredito | $200 libreng credit para sa 60 araw | Hanggang $300 libreng credit para sa 30 araw | Wala |
| Bayad sa Paglabas | Wala (kasama sa plano) | Standard (nag-iiba depende sa plano) | Wala |
| Storage | 500-720 GiB NVMe boot (kasama), 5 TiB NVMe scratch sa mas malalaking configs, Volumes sa $0.10/GiB/buwan | 350 GB - 61 TB NVMe (kasama), Block Storage sa $0.10/GB/buwan, S3-compatible Object Storage | Kasama ang lokal na NVMe sa mga instance |
| Infrastructure | |||
| Mga Rehiyon | New York (NYC2), Toronto (TOR1), Atlanta (ATL1), Richmond (RIC1), Amsterdam (AMS3) | 32 rehiyon sa 6 na kontinente (Americas, Europe, Asia, Australia, Africa) | Estados Unidos (Tier III data centers) |
| Uptime SLA | 99% | 100% | Tier III (99.98% disenyo) |
| Developer Experience | |||
| Mga Framework | PyTorch TensorFlow Jupyter Miniconda CUDA ROCm Hugging Face | PyTorch TensorFlow CUDA cuDNN ROCm Hugging Face NVIDIA NGC | PyTorch TensorFlow CUDA cuDNN ComfyUI pre-configured na ML templates |
| Suporta sa Docker | 1 | 1 | 1 |
| SSH Access | 1 | 1 | 1 |
| Jupyter Notebooks | 1 | 1 | 0 |
| API / CLI | 1 | 1 | 1 |
| Oras ng Setup | Minuto | Minuto | Minuto |
| Kubernetes Support | 1 | 1 | 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+ (HIPAA) PCI ISO 27001 ISO 27017 ISO 27018 ISO 20000-1 CSA STAR Level 1 | SOC 2 Type II HIPAA |
DigitalOcean
Vultr
Massed Compute