Las 10 mejores soluciones de nube GPU sin servidor y 14 GPU rentables.
Las GPU sin servidor pueden proporcionar servicios de computación fácilmente escalables para cargas de trabajo de IA. Sin embargo, sus costos pueden ser considerables para proyectos de gran envergadura. Navegue por las secciones según sus necesidades:
- Encuentra los proveedores más rentables por tokens por dólar.
- Compara las tarifas por hora de todos los principales proveedores.
- Datos de rendimiento para la inferencia y el ajuste fino.
Precio de GPU sin servidor por rendimiento
Los proveedores de GPU sin servidor ofrecen diferentes niveles de rendimiento y precios para cargas de trabajo de IA. Compare las configuraciones de GPU más rentables para sus necesidades de ajuste fino e inferencia en las principales plataformas sin servidor:
Cloud GPU Throughput & Prices
Updated on May 6, 2026
Seeweb
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Koyeb
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Modal
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Calculadora de precios de GPU sin servidor
Resultados de la prueba de rendimiento de GPU sin servidor
Puedes leer más sobre nuestra metodología de evaluación comparativa para GPU sin servidor .
Diez proveedores de GPU sin servidor preseleccionados
Las empresas se ordenan alfabéticamente porque este campo es un ámbito emergente y la información disponible es limitada, a excepción de los patrocinadores, que se colocan en la parte superior de la lista con un enlace a su sitio web.
RunPod
RunPod ofrece puntos finales de IA totalmente gestionados y escalables para diversas cargas de trabajo. Los usuarios de RunPod pueden elegir entre instancias con GPU y puntos finales sin servidor, y emplear un enfoque de "Traiga su propio contenedor" (BYOC). Algunas de las características de RunPod incluyen:
- El proceso de carga se realiza mediante la creación de un enlace de contenedor para descargar un pod.
- Un sistema de pago y facturación basado en crédito.
Baseten Laboratorios
Baseten es una plataforma de infraestructura de aprendizaje automático que ayuda a los usuarios a implementar modelos de diversos tamaños y tipos desde la biblioteca de modelos a gran escala. Aprovecha instancias de GPU como A100, A10 y T4 para mejorar el rendimiento computacional.
Baseten también presenta una herramienta de código abierto llamada Truss. Esta herramienta puede ayudar a los desarrolladores a implementar modelos de IA/ML en escenarios del mundo real. Con Truss, los desarrolladores pueden:
- Empaqueta y prueba el código del modelo, los pesos y las dependencias utilizando un servidor de modelos.
- Desarrolle su modelo con retroalimentación rápida de un servidor de recarga en vivo, evitando configuraciones complejas de Docker y Kubernetes.
- Admite modelos creados con cualquier framework de Python, ya sean transformadores, difusores, PyTorch, Tensorflow, XGBoost, sklearn o incluso modelos totalmente personalizados.
Nube de haz
Beam, antes conocido como Slai, ofrece una implementación sencilla de API REST con funciones integradas como autenticación, escalado automático, registro y métricas. Los usuarios de Beam pueden:
- Ejecuta tareas de entrenamiento de larga duración basadas en GPU, pudiendo elegir entre un reentrenamiento automático único o programado.
- Implementa funciones en una cola de tareas con reintentos automatizados, devoluciones de llamada y consultas de estado de las tareas.
- Personaliza las reglas de escalado automático para optimizar los tiempos de espera de los usuarios.
Inteligencia artificial Cerebrium
Cerebrium AI ofrece una amplia selección de GPU, incluyendo H100, A100 y A5000, con un total de más de 8 tipos de GPU disponibles. Cerebrium permite a los usuarios definir su entorno con infraestructura como código y acceder al código directamente, sin necesidad de gestionar depósitos S3.
Fal AI
FAL AI ofrece modelos listos para usar con puntos finales de API para su personalización e integración en las aplicaciones de los clientes. Su plataforma es compatible con GPU sin servidor, como la A100 y la T4.
Koyeb
Koyeb es una plataforma sin servidor diseñada para que los desarrolladores implementen aplicaciones fácilmente a nivel global sin necesidad de gestionar servidores, infraestructura ni operaciones. Koyeb ofrece GPU sin servidor con soporte para Docker y escalabilidad horizontal para tareas de IA como IA generativa, procesamiento de vídeo y LLM. Su oferta incluye GPU H100 y A100 con hasta 80 GB de vRAM.
Sus precios oscilan entre 0,50 $/hora y 3,30 $/hora, facturados por segundo.
Modal
Modal es una plataforma en la nube sin servidor que permite a los desarrolladores ejecutar código de forma remota, definir entornos de contenedores mediante programación y escalar a miles de contenedores. Admite la integración de GPU, el servicio de endpoints web, la implementación programada de tareas y estructuras de datos distribuidas como diccionarios y colas. La plataforma funciona con un modelo de pago por segundo y no requiere configuración de infraestructura, centrándose en la configuración basada en código en lugar de YAML.
Para usar Modal, los desarrolladores deben registrarse en modal.com, instalar el paquete de Python Modal mediante `pip install modal` y autenticarse con `modal setup`. El código se ejecuta en contenedores dentro de la nube de Modal, lo que simplifica la gestión de la infraestructura, como Kubernetes o AWS. Actualmente, solo admite Python, pero podría ampliarse a otros lenguajes.
IA mística
La plataforma sin servidor de Mystic AI es un núcleo de canalización que aloja modelos de aprendizaje automático a través de una API de inferencia. El núcleo de canalización puede crear modelos personalizados con más de 15 opciones, como GPT, difusión estable y Whisper. Estas son algunas de las características del núcleo de canalización:
- Control y control de versiones simultáneos del modelo
- Gestión del entorno, incluyendo bibliotecas y marcos de trabajo.
- Escalado automático en varios proveedores de nube.
- Compatibilidad con inferencia en línea, por lotes y en tiempo real.
- Integraciones con otras herramientas de aprendizaje automático e infraestructura.
Mystic AI también ofrece una comunidad activa en Discord para brindar soporte.
Novita IA
Novita AI es una plataforma diseñada para ayudar a los desarrolladores a crear productos de IA avanzados sin necesidad de tener conocimientos avanzados de aprendizaje automático. Ofrece un conjunto completo de API y herramientas para crear aplicaciones en diversos ámbitos, como imágenes, vídeo, audio y tareas de modelos de lenguaje a gran escala (LLM).
Novita El sistema sin servidor de IA ofrece escalado automático, implementación con soporte para DockerHub y monitoreo en tiempo real.
Replicate
La plataforma Replicate admite modelos de aprendizaje automático personalizados y preentrenados. Ofrece una lista de espera para modelos de código abierto y brinda flexibilidad al permitir elegir entre Nvidia T4 y A100. Además, incluye la biblioteca de código abierto COG para facilitar la implementación de modelos.
Seeweb
Seeweb es un proveedor de computación en la nube que ofrece soluciones de GPU sin servidor para optimizar las cargas de trabajo de IA. Estas soluciones sirven como punto de partida para desarrolladores que buscan ejecutar, bifurcar o preentrenar modelos populares de manera eficiente en Python. Pueden aprovechar Kubernetes para acelerar las implementaciones.
Características principales:
- El escalado automático ajusta dinámicamente los recursos, reduciendo los arranques en frío asociados a las funciones sin servidor.
- Cumplimiento del RGPD mediante la operación en una nube europea y el uso de una red global para un mayor alcance.
- Soporte disponible las 24 horas del día, los 7 días de la semana, los 365 días del año, lo que garantiza que los usuarios reciban asistencia confiable para la gestión de sus modelos de aprendizaje automático.
Las GPU compatibles incluyen los modelos A100, H100, L40S, L4 y RTX A6000.
¿Qué otros proveedores de servicios en la nube existen?
Los principales proveedores de servicios en la nube, como AWS y Azure, ofrecen funcionalidades sin servidor que, por el momento, no admiten GPU. Otros proveedores, como Scaleway o CoreWeave, ofrecen inferencia con GPU, pero no GPU sin servidor.
Obtén más información sobre los proveedores de GPU en la nube y el mercado de GPU.
¿Cuáles son las ventajas de las GPU sin servidor?
Los modelos LLM como ChatGPT han sido un tema candente en el mundo empresarial desde el año pasado. Por lo tanto, el número de estos modelos ha aumentado drásticamente. Las ventajas de las GPU sin servidor ayudan a evitar varios desafíos de los modelos LLM , tales como:
- Rentabilidad: Los usuarios solo pagan por los recursos de GPU que realmente utilizan, lo que la convierte en una solución rentable. En una configuración de servidor tradicional, se espera que los usuarios paguen por el aprovisionamiento continuo de recursos.
- Escalabilidad: Las arquitecturas sin servidor se escalan automáticamente para gestionar cargas de trabajo variables. Cuando la demanda de recursos aumenta o disminuye, la infraestructura se ajusta dinámicamente sin intervención manual.
- Gestión simplificada: Los desarrolladores pueden centrarse en escribir código para funciones o tareas específicas, ya que el proveedor de la nube se encarga del aprovisionamiento de servidores, el escalado y otras tareas de gestión de la infraestructura.
- Asignación de recursos bajo demanda: La arquitectura de GPU sin servidor permite que las aplicaciones accedan a los recursos de la GPU bajo demanda. Esto facilita la gestión y el mantenimiento de servidores físicos o virtuales dedicados al procesamiento de la GPU. Los recursos se asignan dinámicamente en función de los requisitos de la aplicación.
- Flexibilidad: Los desarrolladores pueden aumentar o disminuir los recursos según las necesidades específicas de sus aplicaciones. Esta adaptabilidad resulta especialmente útil para cargas de trabajo con requisitos computacionales variables.
- Procesamiento paralelo mejorado: La computación mediante GPU destaca en tareas de procesamiento paralelo. Por lo tanto, las arquitecturas GPU sin servidor pueden utilizarse en aplicaciones que requieren una computación paralela significativa, como la inferencia de aprendizaje automático, el procesamiento de datos y las simulaciones científicas.
Metodología de evaluación comparativa de GPU sin servidor
Precios: Los precios de las GPU sin servidor se recopilan mensualmente de todos los proveedores.
Actuación:
- El rendimiento de todos los modelos de GPU sin servidor se midió en la plataforma en la nube Modal.
- La optimización del texto se midió ajustando Llama 3.2-1B-Instruct en el conjunto de datos FineTune-100k, utilizando 1 millón de tokens a lo largo de 5 épocas. El número de tokens multiplicado por el número de épocas se dividió entre el tiempo de optimización para obtener el número de tokens optimizados por segundo.
- La inferencia de texto se midió sobre un millón de tokens, incluyendo tanto los de entrada como los de salida. Dividimos el número de tokens entre la duración total de la inferencia para calcular el número promedio de tokens por segundo.
Notas sobre el rendimiento del H200 frente al H100:
- El hecho de que el H200 muestre un rendimiento de ajuste fino inferior al del H100 puede parecer contradictorio dada su arquitectura más reciente y su mayor memoria (141 GB frente a 80 GB). Varios factores podrían contribuir a este resultado, como las diferencias en la utilización del ancho de banda de la memoria, la madurez de la optimización del software o la gestión térmica bajo cargas de trabajo sostenidas.
- Esta prueba de rendimiento utilizó un modelo de parámetros relativamente pequeño (1B), que podría no aprovechar al máximo la capacidad de memoria adicional del H200. La diferencia de rendimiento podría variar significativamente con modelos más grandes que utilicen mejor la memoria ampliada del H200.
- El rendimiento también puede variar en función de las características específicas de la carga de trabajo, el tamaño de los lotes y el conjunto de software utilizado durante las pruebas.
Próximos pasos:
- Tenemos previsto ampliar nuestras pruebas de rendimiento para incluir modelos más grandes (de 7.000 millones, 13.000 millones y 70.000 millones de parámetros) con el fin de comprender mejor cómo varía el rendimiento en función del tamaño del modelo y los requisitos de memoria.
- Las pruebas futuras incluirán configuraciones con múltiples GPU y escenarios de mayor duración, donde las ventajas arquitectónicas de H200 podrían ser más evidentes.
Cómo usar GPU sin servidor para modelos de aprendizaje automático
En los flujos de trabajo tradicionales de aprendizaje automático, los desarrolladores y científicos de datos suelen aprovisionar y administrar servidores dedicados o clústeres de GPU para gestionar las exigencias computacionales del entrenamiento de modelos complejos. Las GPU sin servidor para aprendizaje automático eliminan las complejidades de la gestión de la infraestructura.
Siga la guía a continuación para comprender cómo usar la GPU sin servidor en modelos de aprendizaje automático:
- Entrenamiento de modelos: La GPU sin servidor permite un entrenamiento eficiente de modelos de aprendizaje automático mediante la asignación dinámica de recursos para conjuntos de datos extensos. Los desarrolladores se benefician de recursos bajo demanda sin la complejidad de administrar servidores dedicados.
- Inferencia: Las GPU sin servidor son cruciales para la inferencia de modelos, ya que permiten realizar predicciones rápidas sobre nuevos datos. Ideales para aplicaciones como el reconocimiento de imágenes y el procesamiento del lenguaje natural, garantizan una ejecución rápida y eficiente, especialmente durante períodos de demanda variable.
- Procesamiento en tiempo real: Las aplicaciones que lo requieren, como el análisis de vídeo, aprovechan la GPU sin servidor. El escalado dinámico de recursos permite el procesamiento rápido de los flujos de datos entrantes, lo que la hace idónea para aplicaciones en tiempo real en diversos ámbitos.
- Procesamiento por lotes: Las GPU sin servidor gestionan el procesamiento de datos a gran escala en los flujos de trabajo de aprendizaje automático. Esto es fundamental para el preprocesamiento de datos, la extracción de características y otras operaciones de aprendizaje automático orientadas al procesamiento por lotes.
- Flujos de trabajo de aprendizaje automático basados en eventos: Las arquitecturas sin servidor se basan en eventos y responden a desencadenantes o sucesos, como actualizar un modelo cuando hay nuevos datos disponibles o volver a entrenarlo en respuesta a eventos específicos.
- Arquitecturas híbridas: Algunos flujos de trabajo de aprendizaje automático combinan recursos informáticos tradicionales y sin servidor. Por ejemplo, el entrenamiento de modelos que requiere un uso intensivo de GPU se traslada a un entorno sin servidor para la inferencia de IA, optimizando así la utilización de los recursos.
Preguntas frecuentes
La inferencia mediante GPU consiste en utilizar unidades de procesamiento gráfico (GPU) para realizar predicciones o inferencias a partir de un modelo de aprendizaje automático preentrenado. La GPU acelera las tareas computacionales necesarias para procesar los datos de entrada mediante el modelo entrenado, lo que se traduce en predicciones más rápidas y eficientes. La capacidad de procesamiento paralelo de las GPU mejora la velocidad y la eficiencia de estas tareas de inferencia en comparación con los métodos tradicionales basados en CPU.
La inferencia mediante GPU es especialmente valiosa para aplicaciones como el reconocimiento de imágenes, el procesamiento del lenguaje natural y otras tareas de aprendizaje automático que requieren predicciones o clasificaciones en tiempo real o casi en tiempo real.
La computación sin servidor (Serverless GPU) es un modelo en el que los desarrolladores ejecutan aplicaciones sin gestionar la infraestructura del servidor subyacente. Los recursos de la GPU se aprovisionan dinámicamente según sea necesario. En este entorno, los desarrolladores se concentran en programar funciones específicas, mientras que el proveedor de la nube se encarga de la infraestructura, incluido el escalado del servidor.
Aunque el término "sin servidor" sugiere la ausencia de servidores, estos siguen existiendo, pero están abstraídos para los desarrolladores. En la computación con GPU, esta arquitectura permite el acceso a la GPU bajo demanda sin necesidad de gestionar servidores físicos o virtuales.
La computación GPU sin servidor se utiliza habitualmente para tareas que requieren un procesamiento paralelo significativo, como el aprendizaje automático, el procesamiento de datos y las simulaciones científicas. Los proveedores de servicios en la nube que ofrecen capacidades GPU sin servidor automatizan la asignación y el escalado de recursos GPU en función de la demanda de la aplicación.
Esta arquitectura ofrece ventajas como la rentabilidad y la escalabilidad, ya que la infraestructura se adapta dinámicamente a las diferentes cargas de trabajo. Permite a los desarrolladores centrarse más en el código y menos en la gestión de la infraestructura subyacente.
Se estima que el proyecto completo de Megatron-Turing, basado en los chips NVIDIA y Microsoft, costará aproximadamente 100 millones de dólares. 4 Estos costes del sistema impiden que las empresas adopten modelos de lenguaje grandes (LLM, por sus siglas en inglés) a pesar de sus beneficios.
La L40S (NVIDIA) es una versión más potente y optimizada para IA de la GPU L40. Si bien ambas utilizan la arquitectura Ada Lovelace, la L40S ofrece un rendimiento significativamente superior para el entrenamiento y la inferencia de IA, gracias a sus capacidades mejoradas de núcleo tensorial y la compatibilidad con precisión FP8.
El L40 es más adecuado para gráficos, renderizado y cargas de trabajo de propósito general, mientras que el L40S es ideal para tareas de IA que requieren mucha capacidad de cálculo en centros de datos.
Lecturas adicionales
Descubre más sobre GPU:
- GPU en la nube para aprendizaje profundo: disponibilidad y precio/rendimiento
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Fuentes externas
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