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：是
SSH 访问：是
Jupyter 笔记本：是
API / CLI：是
自定义镜像：是
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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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
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- 支持 Kubernetes 的云 GPU 提供商
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- 每小时不到1美元的最便宜云GPU
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- 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 GPU提供商评测及关键事实（五月 2026）
DigitalOcean概览：最大资金、利润分成、回撤规则、杠杆、工具、支付计划、支付方式、交易权限及KYC。数据验证于五月 2026。
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DigitalOcean
简单、可扩展的 AI/ML GPU 云
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|---|---|
| 概览 | |
| Trustpilot 评分 | 4.6 |
| 总部 | United States |
| 供应商类型 | 不适用 |
| 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 |
| GPU硬件 | |
| GPU 型号 | RTX 4000 Ada、RTX 6000 Ada、L40S、MI300X、H100 SXM、H200 |
| 最大显存 (GB) | 192 |
| 每实例最大 GPU 数 | 8 |
| 互联 | NVLink |
| 定价 | |
| 起始价格 ($/小时) | $0.76/hr |
| 计费粒度 | 按秒计费 |
| 竞价/可抢占 | 否 |
| 预留折扣 | 不适用 |
| 免费额度 | 60 天内赠送 200 美元免费额度 |
| 出站费用 | 无（包含在套餐中） |
| 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 |
| 基础设施 | |
| 区域 | 纽约（NYC2）、多伦多（TOR1）、亚特兰大（ATL1）、里士满（RIC1）、阿姆斯特丹（AMS3） |
| 正常运行时间 SLA | 99% |
| 开发者体验 | |
| 框架 | PyTorch、TensorFlow、Jupyter、Miniconda、CUDA、ROCm、Hugging Face |
| Docker 支持 | 是 |
| SSH 访问 | 是 |
| Jupyter 笔记本 | 是 |
| API / 命令行界面 | 是 |
| 设置时间 | 分钟 |
| Kubernetes 支持 | 是 |
| 业务条款 | |
| 最小承诺 | 无 |
| 合规性 | SOC 2 类型 II、SOC 3、HIPAA（含 BAA）、CSA STAR 1 级 |
DigitalOcean