我在 DigitalOcean 上部署 GPU 实例的速度有多快?
答案
DigitalOcean 的部署和开发者工具:
设置时间:分钟
Docker 支持:1
SSH 访问:1
Jupyter 笔记本:1
API / CLI:1
自定义镜像:1
快速的设置时间结合 Docker 和 SSH 支持,意味着您可以在几分钟内从注册到运行您的第一个训练任务。DigitalOcean 提供了用于交互式开发(通过 Jupyter)和自动化流水线(通过 API/CLI)所需的工具。
有关逐步部署教程和快速入门指南,请访问 DigitalOcean 官方网站。
更多关于 DigitalOcean 的常见问题
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- DigitalOcean 当前的 Trustpilot 评分和评论数量是多少?
- DigitalOcean 支持哪些机器学习框架?
- DigitalOcean 是否提供无服务器 GPU 推理?
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- DigitalOcean 是否支持带有 NVLink 或 InfiniBand 的多GPU实例?
- DigitalOcean 是否提供竞价或可抢占的 GPU 实例?
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- DigitalOcean 提供哪些 GPU 型号?
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包含 DigitalOcean 的指南
- 具备无服务器GPU推理的云GPU提供商
- 具有 NVLink 或 InfiniBand 的云 GPU 提供商
- 具有持久存储的云GPU提供商
- 提供 SSH 访问的云 GPU 服务商
- 提供API和CLI管理的云GPU服务商
- 提供免费额度的云GPU服务商
- 提供抢占式/可中断实例的云GPU供应商
- 提供按秒计费的云GPU服务商
- 支持 Docker 和自定义镜像的云 GPU 提供商
- 支持 Jupyter Notebook 的云 GPU 提供商
- 支持 Kubernetes 的云 GPU 提供商
- 支持多节点GPU集群的云GPU提供商
- 每小时不到1美元的最便宜云GPU
- 生成式人工智能最佳云GPU
- 配备 NVIDIA B200 的最佳云GPU提供商
- 零出站费用的云GPU提供商
这些指南将 DigitalOcean 与其他云GPU提供商一起列出,按GPU特性、框架、可用性和开发者需求分组。
DigitalOcean 对比 Vast.ai 对比 Latitude.sh - GPU Provider Comparison (四月 2026)
Side-by-side comparison of DigitalOcean 对比 Vast.ai 对比 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 四月 2026.
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DigitalOcean
简单、可扩展的 AI/ML GPU 云
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Vast.ai
即时GPU。透明定价。
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Latitude.sh
覆盖23个全球地点的裸金属GPU云
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|---|---|---|---|
| 概览 | |||
| Trustpilot 评分 | 4.6 | 4.4 | 3.7 |
| 总部 | United States | United States | Brazil |
| 供应商类型 | 不适用 | GPU市场 | 裸金属 |
| 适用场景 | AI训练、推理、微调、大型语言模型部署、大型语言模型服务、计算机视觉、初创企业、生成式AI、研究 | AI训练,推理,微调,Stable Diffusion,批处理,研究,大型语言模型服务,生成式AI | AI 训练、推理、裸金属 GPU、微调、研究、专用工作负载、生成式 AI |
| GPU Hardware | |||
| GPU 型号 | RTX 4000 Ada、RTX 6000 Ada、L40S、MI300X、H100 SXM、H200 | B200,H200,H100 SXM,H100 NVL,A100 SXM,A100 PCIe,RTX 5090,RTX 5080,RTX 5070 Ti,RTX 6000 Pro,RTX 6000 Ada,RTX 4500 Ada,RTX A6000,RTX A5000,RTX A4000,L40S,L40,A40,A10,RTX 4090,RTX 4080,RTX 4070 Ti,RTX 4070,RTX 4060 Ti,RTX 4060,RTX 3090 Ti,RTX 3090,RTX 3080 Ti,RTX 3080,RTX 3070 Ti,RTX 3070,Tesla V100,Tesla T4,A2,GTX 1080 | A30 RTX A5000 RTX A6000 L40S RTX 6000 Ada A100 SXM H100 SXM GH200 RTX PRO 6000 |
| 最大显存 (GB) | 192 | 192 | 96 |
| 每实例最大 GPU 数 | 8 | 8 | 8 |
| 互联 | NVLink | NVLink,InfiniBand | NVLink |
| Pricing | |||
| 起始价格 ($/小时) | $0.76/hr | $0.06/hr | $0.35/hr |
| 计费粒度 | 按秒计费 | 每秒 | 按小时计费 |
| 竞价/可抢占 | 0 | 1 | 0 |
| 预留折扣 | 不适用 | 最高可达50%(1-6个月预订) | 不适用 |
| 免费额度 | 60 天内赠送 200 美元免费额度 | 注册时赠送少量测试积分 | 通过推荐计划获得200美元 |
| 出站费用 | 无(包含在套餐中) | 根据主机不同而异($/TB) | 无 |
| 存储 | 500-720 GiB NVMe 启动盘(包含),大配置含 5 TiB NVMe 临时存储,卷存储费用为 0.10 美元/GiB/月 | 根据主机不同而异($/GB/小时,实例存在期间计费) | 包含本地NVMe(最高4个3.8TB),块存储0.10美元/GB/月,文件系统存储0.05美元/GB/月 |
| Infrastructure | |||
| 区域 | 纽约(NYC2)、多伦多(TOR1)、亚特兰大(ATL1)、里士满(RIC1)、阿姆斯特丹(AMS3) | 500+地点,40+数据中心 | 23个地点:美国(8个城市)、拉美(5个)、欧洲(5个)、亚太(4个)、墨西哥城。GPU位于达拉斯、法兰克福、悉尼、东京 |
| 正常运行时间 SLA | 99% | 无正式SLA(可见主机可靠性评分) | 99.9% |
| Developer Experience | |||
| 框架 | PyTorch、TensorFlow、Jupyter、Miniconda、CUDA、ROCm、Hugging Face | PyTorch,TensorFlow,CUDA,vLLM,ComfyUI | 机器学习优化镜像,PyTorch,TensorFlow(用户安装),CUDA |
| Docker 支持 | 1 | 1 | 1 |
| SSH 访问 | 1 | 1 | 1 |
| Jupyter 笔记本 | 1 | 1 | 0 |
| API / 命令行界面 | 1 | 1 | 1 |
| 设置时间 | 分钟 | 秒 | 秒级 |
| Kubernetes Support | 1 | 0 | 0 |
| Business Terms | |||
| 最小承诺 | 无 | 无 | 无 |
| 合规性 | SOC 2 类型 II、SOC 3、HIPAA(含 BAA)、CSA STAR 1 级 | SOC 2 类型2,HIPAA,GDPR,CCPA | 单租户隔离,支持DPA |
DigitalOcean
Latitude.sh