DigitalOcean GPU Droplets 是什么 — 2026 完整指南

作者：CloudPicked 评测团队•更新于 2026年7月24日•阅读约 9 分钟

什么是 GPU Droplets

GPU Droplets 是 DigitalOcean 虚拟服务器，配备专用图形处理单元 (GPU) 用于计算密集型工作负载，如机器学习模型训练、推理运行和 3D 图形渲染。与仅使用 CPU/RAM 的标准 Droplet 不同，GPU Droplets 配备 NVMe 引导磁盘和大容量临时磁盘，用于存储训练过程中需要的大型数据集。

适合数据科学团队需要模型训练资源而无需购买自己的硬件
预装常用的深度学习框架，如 PyTorch 和 CUDA
按实际使用时间付费，无需提前进行大额硬件投资
可从单个 GPU 扩展到 8 GPU 集群

可选的 GPU 型号

让我们意外的一点是：DigitalOcean 提供多种 NVIDIA 和 AMD GPU 选项，从基础工作负载到大规模企业级模型训练应有尽有。每种型号都配备不同数量的 VRAM 和 vCPU/RAM。

NVIDIA: RTX 4000 Ada、RTX 6000 Ada、L40S、HGX H100、HGX H200（以及即将推出的 HGX B300）
AMD: Instinct MI300X、MI325X、MI350X — 提供单 GPU 和 8 GPU 集群（×8）
RTX 4000 Ada 等入门级型号适合小规模实验和推理工作
H100/H200/MI300X 等高端型号适合大规模模型训练或 LLM

VRAM、vCPU 和 RAM 规格

每种 GPU 型号都配备与其 VRAM 容量相匹配的 vCPU 和 RAM。VRAM 越大，支持的模型规模和批处理大小就越大。

要点总结： RTX 4000 Ada: VRAM 20GB、8 vCPU、RAM 32GB

RTX 4000 Ada: VRAM 20GB、8 vCPU、RAM 32GB
RTX 6000 Ada / L40S: VRAM 48GB、8 vCPU、RAM 64GB
HGX H100: VRAM 80GB（单个）或 640GB（8 GPU 集群）、20-160 vCPU
HGX H200: VRAM 141GB（单个）或 1,128GB（8 GPU 集群）

存储和网络

每种 GPU Droplet 都配备 500GB 至 2,046GB 的 NVMe 引导磁盘用于安装操作系统和软件，另外还有 5TB 至 40TB 的临时磁盘用于存储训练过程中需要高速读写的数据集。网络方面支持 10 Gbps 的公共带宽和 25 Gbps 的私有带宽，用于集群中节点之间的通信。

NVMe 引导磁盘: 500GB–2,046GB（因 GPU 型号而异）
独立临时磁盘: 5TB–40TB 用于数据集
公共带宽 10 Gbps、私有带宽 25 Gbps

价格和计费

这一点很重要——GPU Droplets 按秒计费，最低使用时间为 5 分钟。小时价格从基础型号约 $0.76/GPU 起，到高端的 H200 约 $3.44/GPU。需要注意的是，即使关闭电源，费用仍会继续计算，因为 DigitalOcean 仍保留硬件资源 — 必须销毁 Droplet 才能停止计费。（价格截至 2026 年 7 月，请始终在 DigitalOcean 网站上检查最新价格，因为 GPU 云价格变化频繁）

RTX 4000 Ada: 约 $0.76/小时（按 730 小时/月计算约 $554/月）
RTX 6000 Ada / L40S: 约 $1.57/小时（按 730 小时/月计算约 $1,145/月）
AMD MI300X: 约 $1.99/小时（按 730 小时/月计算约 $1,453/月）
NVIDIA H100: 约 $3.39/小时（按 730 小时/月计算约 $2,475/月）

可用地区

GPU Droplets 不像标准 Droplet 那样在所有数据中心可用，通常仅限于特定地区，如 NYC2、TOR1、ATL1、RIC1 和 AMS3。由于新型 GPU 需求量大，每个地区的库存可能会不时售完。建议在制定计划前始终查看最新的 Create Droplet 页面。

通常提供 GPU 的主要地区: NYC2、TOR1、ATL1、RIC1、AMS3
并非所有 GPU 型号都在上述所有地区提供
在需求高峰期，库存可能会暂时售完

适合的工作类型

根据我们的实测——GPU Droplets 适合需要大规模并行计算能力的工作，这在 AI/ML 和图形领域很常见。例如深度学习模型训练、AI 应用推理、图像/视频处理、3D 渲染和科学计算 (HPC)。

中大规模机器学习/深度学习模型训练
为生产级 AI 应用运行推理（LLM、计算机视觉）
3D 图形渲染或高分辨率视频处理
需要并行处理的科学计算任务 (HPC)

开始使用 GPU Droplet

从与标准 Droplet 相同的 Control Panel 创建 GPU Droplet，只需选择 GPU Droplets 选项卡即可。系统提供预配置的镜像，已安装常见的 AI 框架，让你无需手动配置环境即可快速开始模型训练。

在 Create Droplet 页面选择 GPU Droplets 选项卡
选择已预装 PyTorch/CUDA 的镜像以加快启动速度
创建前配置 SSH 密钥以安全访问机器
先测试最小型号，然后在确认工作负载后升级到更大型号

使用前的注意事项

由于 GPU Droplets 的小时成本远高于标准 Droplet，提前规划使用非常重要。应提前设置预算提醒和使用监控，并记住'关闭电源'和'销毁'是不同的 — 仅关闭的 Droplet 仍会继续计费。

通过 DigitalOcean Monitoring 设置预算警报以防止费用超支
记住关闭电源 ≠ 停止计费，必须销毁 Droplet 才能真正停止
始终先用小型号测试工作负载以在开发期间节省成本
提前检查所需地区的配额和 GPU 库存

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常见问题（FAQ）

GPU Droplet 与普通 Droplet 有什么区别？

GPU Droplet 为虚拟机配备专用 GPU，适合需要高度并行处理能力的 AI/ML 工作，而标准 Droplet 仅使用 CPU/RAM，更适合常见的网络和应用工作。

如果让 GPU Droplet 处于关闭状态仍会产生费用吗？

是的，会继续产生费用，因为 DigitalOcean 即使在机器关闭时仍保留 GPU 硬件资源。只有销毁 Droplet 才能停止计费。

GPU Droplet 的最低计费是多少？

按秒计费，但每次使用的最低时间为 5 分钟。

适合普通开发者或小企业吗？

如果你需要偶尔运行 GPU 模型而不想投资硬件，则适合。但建议从 RTX 4000 Ada 等小型号开始以控制成本。

如果需要 GPU Droplet 如何选择地区？

始终先检查最新的 Create Droplet 页面，因为 GPU Droplets 仅在特定地区（如 NYC2、TOR1、ATL1、RIC1、AMS3）提供，库存可能会不时售完。