Comparación de los 6 mejores servicios gratuitos de GPU en la nube
Los avances en IA y aprendizaje automático han incrementado la demanda de GPU utilizadas en la computación de alto rendimiento. La creación de infraestructura de GPU dedicada implica altos costos iniciales, mientras que los servicios en la nube ofrecen un acceso más asequible. Las plataformas de GPU gratuitas son útiles para investigadores, desarrolladores y organizaciones con presupuestos limitados.
A continuación encontrará información detallada sobre los 6 principales proveedores de GPU en la nube gratuitas:
Servicios de GPU en la nube
Google Colaboración
Google Colaboratory es una instancia basada en notebooks que permite a los usuarios escribir y ejecutar código Python en un entorno interactivo basado en la web.
1Está diseñado para tareas de ciencia de datos yaprendizaje automático , y los usuarios pueden acceder a él iniciando sesión en su cuenta Google.
Google Colab proporciona una GPU Nvidia K80s o una Tesla T4 con hasta 16 GB de memoria con límites de sesión de 12 horas.
No se requiere tarjeta de crédito.
Admite la ejecución en segundo plano, lo que permite a los usuarios ejecutar su código en segundo plano mientras trabajan en otras tareas.
Kaggle
Kaggle es una plataforma popular para los entusiastas de la ciencia de datos y el aprendizaje automático, que ofrece 50.000 conjuntos de datos disponibles públicamente.
Los desarrolladores pueden participar en las competiciones de ciencia de datos .
Proporciona un servicio de portátil con al menos 30 horas/semana de uso de GPU, lo que permite a los desarrolladores acceder a NVIDIA Tesla P100.
En los casos en que se necesiten aceleradores de hardware, se puede añadir una TPU v3-8 al portátil de forma gratuita. 2
Codesphere
Codesphere es una plataforma DevOps integral que combina IDE e infraestructura, ofreciendo: 3
GPU compartida gratuita
20 GB de almacenamiento
Los espacios de trabajo entran en modo de espera después de aproximadamente 60 minutos de inactividad.
Degradado de espacio en papel
Paperspace ofrece:
Horas de GPU limitadas para proyectos pequeños
Compatibilidad con múltiples marcos de trabajo
Se requiere tarjeta de crédito para la verificación.
Almacenamiento de 5 GB
Los cuadernos creados con el Plan Gratuito son públicos, por lo que no son adecuados para información confidencial. 4
Laboratorio de estudio SageMaker de Amazon
La alternativa gratuita de Amazon a SageMaker ofrece:
Almacenamiento persistente de 15 GB
No se requiere cuenta de AWS ni tarjeta de crédito.
Compatibilidad total con los marcos de trabajo de aprendizaje automático más populares.
Interfaz de Jupyter Lab
Integración Git integrada
Acceso a la terminal
Bibliotecas comunes de ciencia de datos preinstaladas 5
Inteligencia artificial relámpago
El nivel gratuito de Lightning AI ofrece:
- 80 horas de GPU gratuitas al mes
- Reinicios cada 4 horas: Los estudios gratuitos funcionan las 24 horas del día, los 7 días de la semana, pero requieren un reinicio cada 4 horas.
- No se requiere tarjeta de crédito
- Almacenamiento persistente de 50 GB
- Acceso a GPU de gama alta: L40s, A100, H100, H200
Limitaciones y consideraciones sobre el uso de GPU gratuitas
Cuando utilice un servicio gratuito de GPU en la nube, tenga en cuenta lo siguiente:
Tenga cuidado con las restricciones de uso.
- Tendrás que preocuparte por cuánto tiempo puedes mantener una sesión, ya que puede haber límites de tiempo establecidos.
- Tendrás una cuota semanal o mensual sobre cuánto puedes usar.
- El servicio podría cerrar automáticamente tu sesión si la dejas inactiva durante un tiempo.
Estar atento al rendimiento
- Compartirás recursos con otros usuarios, lo que puede ralentizar las cosas.
- Durante las horas punta, es posible que tengas que esperar en una cola.
- La disponibilidad de una GPU puede ser irregular, dependiendo de la demanda.
Limitaciones técnicas
- No todos los frameworks funcionarán con tu GPU gratuita.
- Es posible que te quedes sin espacio de almacenamiento.
- En algunos casos, el acceso a la red puede estar restringido.
Buenas prácticas para usar GPU gratuitas en la nube
Para aprovechar al máximo los recursos gratuitos de GPU en la nube:
Gestiona tus recursos
Guarda el trabajo con frecuencia
Supervisar las cuotas de uso
Mantenga las sesiones activas cuando sea necesario.
Optimización de tu código
Prepare el código localmente antes de la ejecución en la GPU.
Utilice técnicas eficientes de carga de datos.
Implementar un manejo de errores adecuado
Seleccionar la plataforma adecuada
Seleccione en función de los requisitos del proyecto.
Considere la compatibilidad del marco
Consultar la disponibilidad del soporte comunitario
¿Cuándo conviene actualizar a servicios de pago?
Considere actualizar cuando lo necesite:
- Acceso constante a una GPU y no poder depender de servicios en la nube gratuitos.
- Una GPU más potente para realizar el trabajo.
- Las funciones de colaboración que proporcionará un servicio de pago
- Los tiempos de procesamiento son más largos, ya que los recursos gratuitos de GPU en la nube tienen un tiempo de ejecución y un tiempo de sesión limitados.
Consulta nuestro artículo sobre proveedores de GPU en la nube para encontrar un servicio de pago adecuado a tus necesidades.
Cómo elegir el proveedor de GPU en la nube gratuito adecuado
Considere los requisitos de su tarea y la GPU adecuada.
Evaluar las limitaciones de la plataforma y los portátiles privados.
Elija un proveedor que ofrezca ejecución en segundo plano y soporte para sus tareas de aprendizaje profundo.
Preguntas frecuentes
– Las GPU en la nube son unidades de procesamiento gráfico alojadas en servidores remotos y a las que se accede a través de Internet.
– Las GPU tradicionales se instalan localmente en un ordenador personal.
Las GPU en la nube permiten a los usuarios ejecutar cargas de trabajo que requieren mucha capacidad de procesamiento sin necesidad de comprar ni mantener hardware dedicado.
El acceso gratuito a la GPU es particularmente útil para:
– Científicos de datos y desarrolladores que requieren capacidad computacional adicional
– Cargas de trabajo de aprendizaje profundo e inteligencia artificial , donde el entrenamiento y el ajuste fino de los modelos requieren muchos recursos.
Las plataformas de GPU gratuitas varían en características y modelos de acceso. Por ejemplo, Google Colab se elige a menudo por:
– Integración con Google Cloud y Google Drive
– Un entorno de cuaderno basado en navegador.
Otros proveedores ofrecen diferentes capacidades y limitaciones, por lo que los desarrolladores deben comparar las opciones según sus necesidades. Estas plataformas han cambiado la forma en que se desarrollan los modelos de IA y las redes neuronales:
– Proporcionar acceso a la memoria GPU y a los recursos de computación sin costo alguno.
– Permite el entrenamiento y el ajuste fino de modelos con una configuración mínima.
– Ofrecer cuadernos públicos y privados para facilitar la colaboración.
Los modelos de acceso difieren según la plataforma:
– Algunos requieren registro con tarjeta de crédito u ofrecen créditos gratuitos limitados.
– Otros ofrecen un nivel gratuito al que se puede acceder mediante un registro básico, aunque la disponibilidad puede ser limitada en momentos de alta demanda.
En la práctica, estas plataformas permiten a los usuarios:
– Configurar permisos de acceso a nivel de proyecto
– Elija entre recursos de CPU y GPU según los requisitos de la carga de trabajo.
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