DigitalOcean có hỗ trợ các phiên bản đa GPU với NVLink hoặc InfiniBand không?
Trả lời
DigitalOcean hỗ trợ cấu hình đa GPU với các thông số kỹ thuật sau:
Công nghệ kết nối: NVLink
Số GPU tối đa mỗi phiên bản: 8
Huấn luyện đa nút: 1
Lựa chọn công nghệ kết nối rất quan trọng đối với hiệu suất huấn luyện phân tán. NVLink cung cấp băng thông hai chiều lên đến 900 GB/s giữa các GPU, trong khi InfiniBand cho phép giao tiếp tốc độ cao giữa các nút. Cấu hình chỉ dùng PCIe phù hợp cho suy luận nhưng có thể gây nghẽn cổ chai khi huấn luyện đa GPU.
Các mẫu GPU có sẵn: RTX 4000 Ada, RTX 6000 Ada, L40S, MI300X, H100 SXM, H200
Để biết chi tiết về thông số kỹ thuật kết nối và sơ đồ topo đa GPU, xem DigitalOcean trang web chính thức.
Thêm Câu hỏi thường gặp về DigitalOcean
- DigitalOcean phù hợp nhất cho mục đích gì?
- Đánh giá hiện tại trên Trustpilot và số lượng nhận xét cho DigitalOcean là bao nhiêu?
- DigitalOcean hỗ trợ những khung học máy nào?
- Tôi có thể triển khai một phiên bản GPU trên DigitalOcean nhanh đến mức nào?
- DigitalOcean có cung cấp suy luận GPU không máy chủ không?
- Các trung tâm dữ liệu DigitalOcean nằm ở đâu?
- DigitalOcean có cung cấp các phiên bản GPU spot hoặc preemptible không?
- DigitalOcean có tính phí xuất dữ liệu hoặc chuyển dữ liệu không?
- DigitalOcean có cung cấp tín dụng miễn phí hoặc dùng thử miễn phí không?
- DigitalOcean cung cấp những mẫu GPU nào?
- Giá DigitalOcean là gì và cách thức thanh toán hoạt động như thế nào?
Hướng dẫn có đề cập đến DigitalOcean
- GPU Đám mây Rẻ nhất Dưới 0,50 USD/giờ
- GPU Đám mây Tốt nhất cho Việc Tinh Chỉnh Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn
- Nhà Cung Cấp GPU Đám Mây Tốt Nhất với NVIDIA B200
- Nhà cung cấp GPU đám mây với các phiên bản Spot / Preemptible
- Nhà cung cấp GPU đám mây với cụm GPU đa nút
- Nhà cung cấp GPU đám mây với Docker & Hình ảnh Tùy chỉnh
- Nhà cung cấp GPU đám mây với hỗ trợ Jupyter Notebook
- Nhà cung cấp GPU đám mây với hỗ trợ Kubernetes
- Nhà cung cấp GPU đám mây với lưu trữ bền vững
- Nhà cung cấp GPU đám mây với NVLink hoặc InfiniBand
- Nhà cung cấp GPU đám mây với phí xuất dữ liệu bằng không
- Nhà cung cấp GPU đám mây với quyền truy cập SSH
- Nhà cung cấp GPU đám mây với quản lý API & CLI
- Nhà cung cấp GPU đám mây với suy luận GPU không máy chủ
- Nhà cung cấp GPU đám mây với thanh toán theo giây
- Nhà cung cấp GPU đám mây với tín dụng miễn phí
Những hướng dẫn này bao gồm DigitalOcean cùng với các nhà cung cấp GPU đám mây khác, được nhóm theo tính năng GPU, framework, khả năng sẵn có và yêu cầu của nhà phát triển.
DigitalOcean đối đầu RunPod đối đầu Latitude.sh - So Sánh Nhà Cung Cấp GPU (Tháng Tư 2026)
So sánh song song DigitalOcean đối đầu RunPod đối đầu Latitude.sh. Nhanh chóng xem vốn tối đa, chia lợi nhuận, quy tắc rủi ro, đòn bẩy, nền tảng, công cụ, lịch thanh toán, tùy chọn thanh toán, quyền giao dịch và hạn chế KYC để thu hẹp danh sách công ty giao dịch vốn tự có của bạn. Dữ liệu cập nhật Tháng Tư 2026.
|
DigitalOcean
Đám mây GPU đơn giản, có thể mở rộng cho AI/ML
|
RunPod
Đám mây được xây dựng cho AI — triển khai và mở rộng khối lượng công việc GPU từ suy luận không máy chủ đến các cụm đa nút tức thì theo yêu cầu.
|
Latitude.sh
Đám mây GPU bare metal trên 23 địa điểm toàn cầu
|
|
|---|---|---|---|
| Tổng quan | |||
| Đánh giá Trustpilot | 4.6 | 3.8 | 3.7 |
| Trụ sở chính | United States | United States | Brazil |
| Loại nhà cung cấp | Không áp dụng | Tập trung vào GPU | Bare Metal |
| Phù hợp nhất cho | Đào tạo AI suy luận tinh chỉnh triển khai LLM phục vụ LLM thị giác máy tính khởi nghiệp AI tạo sinh nghiên cứu | Đào tạo AI suy luận tinh chỉnh Stable Diffusion xử lý theo lô dựng hình nghiên cứu phục vụ LLM AI tạo sinh | Đào tạo AI suy luận GPU bare metal tinh chỉnh nghiên cứu khối lượng công việc chuyên dụng AI sinh tạo |
| GPU Hardware | |||
| Mẫu 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 | A30 RTX A5000 RTX A6000 L40S RTX 6000 Ada A100 SXM H100 SXM GH200 RTX PRO 6000 |
| VRAM tối đa (GB) | 192 | 288 | 96 |
| Tối đa GPU/phiên bản | 8 | 8 | 8 |
| Kết nối nội bộ | NVLink | NVLink | NVLink |
| Pricing | |||
| Giá khởi điểm ($/giờ) | $0.76/hr | $0.06/hr | $0.35/hr |
| Độ chi tiết thanh toán | Tính theo giây | Mỗi giây | Theo giờ |
| Spot/Preemptible | 0 | 1 | 0 |
| Giảm giá đặt trước | Không áp dụng | 15-29% (kế hoạch từ 1 tháng đến 1 năm) | Không áp dụng |
| Tín dụng miễn phí | 200 đô la tín dụng miễn phí trong 60 ngày | Thưởng $5-$500 sau khi chi tiêu $10 đầu tiên | $200 qua chương trình giới thiệu |
| Phí truyền dữ liệu ra ngoài | Không có (đã bao gồm trong gói) | Không có (Miễn phí) | Không có |
| Lưu trữ | Bộ nhớ khởi động NVMe 500-720 GiB (đã bao gồm), bộ nhớ tạm NVMe 5 TiB trên các cấu hình lớn hơn, Volumes với giá 0,10 đô la/GiB/tháng | Container/Volume ($0.10/GB/tháng), Dung lượng nhàn rỗi ($0.20/GB/tháng), Lưu trữ mạng ($0.07/GB/tháng 1TB) | NVMe cục bộ bao gồm (tối đa 4x 3.8TB), Lưu trữ Block $0.10/GB/tháng, Lưu trữ Hệ thống tập tin $0.05/GB/tháng |
| Infrastructure | |||
| Khu vực | New York (NYC2), Toronto (TOR1), Atlanta (ATL1), Richmond (RIC1), Amsterdam (AMS3) | 31 khu vực toàn cầu | 23 địa điểm: Mỹ (8 thành phố), LATAM (5), Châu Âu (5), APAC (4), Thành phố Mexico. GPU tại Dallas, Frankfurt, Sydney, Tokyo |
| SLA thời gian hoạt động | 99% | 99,99% | 99.9% |
| Developer Experience | |||
| Các khung làm việc | PyTorch TensorFlow Jupyter Miniconda CUDA ROCm Hugging Face | PyTorch TensorFlow JAX ONNX CUDA | Ảnh tối ưu cho ML PyTorch TensorFlow (do người dùng cài đặt) CUDA |
| Hỗ trợ Docker | 1 | 1 | 1 |
| Truy cập SSH | 1 | 1 | 1 |
| Sổ tay Jupyter | 1 | 1 | 0 |
| API / CLI | 1 | 1 | 1 |
| Thời gian thiết lập | Phút | Ngay lập tức | Giây |
| Kubernetes Support | 1 | 0 | 0 |
| Business Terms | |||
| Cam kết tối thiểu | Không có | Không có | Không có |
| Tuân thủ | SOC 2 Loại II SOC 3 HIPAA (với BAA) CSA STAR Cấp độ 1 | SOC 2 Loại II | Cô lập thuê riêng DPA có sẵn |
DigitalOcean
RunPod
Latitude.sh