#Hosting · 2 Min. Lesezeit · Tim Rinkel

HOSTER-HAMMER! DigitalOcean schiebt JETZT NVIDIA B300 und AMD MI325X auf den GPU-Droplet

HOSTER-HAMMER! DigitalOcean schiebt JETZT NVIDIA B300 und AMD MI325X auf den GPU-Droplet

Neu im DigitalOcean-Cloud-Stack:

  • NVIDIA B300 GPUs jetzt in RIC1 verfuegbar — 1- und 8-GPU-Konfigs.
  • AMD Instinct MI325X in TOR1, ebenfalls 1- und 8-GPU-Nodes.
  • Neue Base-Images mit CUDA 13.1, NVIDIA Driver 590, DOCA 2.9.3.
  • Zugang aktuell nur per Vertragsabschluss — kein Self-Service.

DigitalOcean macht ernst mit KI-Hosting

Während AWS und GCP sich um die größten Hyperscaler-Deals bekriegen, hat DigitalOcean still still ein paar Karten ins Pokerspiel geworfen, die für Developer und KI-Startups extrem interessant sind. NVIDIA B300 und AMD Instinct MI325X sind ab sofort als GPU-Droplets verfügbar — beide in Konfigurationen mit 1 oder 8 Karten pro Node.

NVIDIA B300 — Blackwell-Nachfolger

Die B300 ist die jüngste Generation aus der Blackwell-Reihe — mit 1,1 TB/s HBM3e-Memory-Bandwidth und einer Inference-Performance, die rund 50% über der B200 liegt. DigitalOcean hostet sie in RIC1 (Atlanta, Georgia). Konfigurationen: einzelne Karte oder voller 8-GPU-Node mit NVLink-5-Mesh. Letzteres ist relevant fuer Training und große LLM-Inference.

AMD Instinct MI325X

Wer NVIDIA-Lock-In nicht mag, hat jetzt eine echte Alternative: MI325X mit 256 GB HBM3e pro Karte (NVIDIA B300 hat 192 GB). DigitalOcean hostet sie in TOR1 (Toronto, Kanada) — also bequem für nordamerikanische Workloads und mit kanadischer Daten-Hoheit. Die Karten laufen über ROCm 6.4 und sind kompatibel zu vLLM, llama.cpp und TGI.

Neue Base-Images

On top hat DigitalOcean die NVIDIA AI/ML Ready-Base-Images aktualisiert. Konkret:

  • DOCA 2.9.3 fuer Netzwerk-Stack-Beschleunigung
  • CUDA 13.1 als Standard
  • NVIDIA Driver 590 mit den juengsten Bug-Fixes

Das spart dir den manuellen Driver-Tanz, wenn du das System neu aufsetzt.

Wer braucht das?

Drei Zielgruppen:

  • KI-Startups, die nicht direkt H100 oder GB200 von NVIDIA reservieren wollen — DigitalOcean ist mit Stunden-Billing flexibler.
  • Forschungs-Teams, die kurze Trainings-Sprints fahren und 8x B300 fuer einen Tag brauchen.
  • SaaS-Unternehmen, die Inference fuer ihre eigene KI-Funktionalitaet skalieren wollen.

Wermutstropfen: Zugang gibt’s aktuell nur per Vertragsabschluss, kein Self-Service. Wer einen Account hat, kontaktiert den Sales-Manager und bekommt die Maschine in 24-72h provisioniert.

Häufige Fragen zu den GPU Droplets

Was kostet ein B300-Droplet pro Stunde?

DigitalOcean veroeffentlicht keine Preise — die sind im Sales-Gespraech individuell. Branchenniveau: 30-40 Dollar/h fuer eine B300, 250-300 Dollar/h fuer 8x B300.

Gibt es das auch in Europa?

Aktuell nur in RIC1 (NVIDIA) und TOR1 (AMD). EU-Regionen sind angekuendigt, aber ohne konkretes Datum.

Welche AI-Frameworks werden unterstuetzt?

NVIDIA-Stack: alle (PyTorch, TensorFlow, vLLM, TRT-LLM). AMD-Stack: PyTorch, JAX und vLLM ueber ROCm.

Wann kommt EU-Region?

FRA1 (Frankfurt) und AMS3 (Amsterdam) sind in der Roadmap genannt, aber ohne Datum.

Quellen

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