Las 10 mejores nubes de GPU serverless y 14 GPU rentables
La GPU serverless puede ofrecer servicios de computación fáciles de escalar para cargas de trabajo de IA. Sin embargo, sus costes pueden ser considerables en proyectos a gran escala. Navegue por las secciones según sus necesidades:
- Encuentre los proveedores más rentables por tokens por dólar
- Compare las tarifas por hora de todos los principales proveedores
- Datos de rendimiento para el rendimiento de inference y fine-tuning
Precio de la GPU serverless por rendimiento
Los proveedores de GPU serverless ofrecen distintos niveles de rendimiento y precios para cargas de trabajo de IA. Compare las configuraciones de GPU más rentables para sus necesidades de fine-tuning e inference en las principales plataformas serverless:
Precios y rendimiento de GPU en la nube
26 ofertas de 5 proveedores
Seeweb
Mejor precio
Runpod
Beam
Modal
Koyeb
Modal
Beam
Seeweb
Modal
Runpod
Calculadora de precios de GPU serverless
Resultados del benchmark de GPU serverless
Puede leer más sobre nuestra metodología de benchmark para GPU serverless.
Los 10 proveedores de GPU serverless preseleccionados
Las empresas se ordenan alfabéticamente porque este campo es un dominio emergente y se dispone de datos limitados, excepto los suscriptores, que se colocan al principio de la lista con un enlace a su sitio web.
RunPod
RunPod ofrece endpoints de IA totalmente gestionados y escalables para diversas cargas de trabajo. Los usuarios de RunPod pueden elegir entre instancias de GPU y endpoints serverless y emplear un enfoque Bring Your Own Container (BYOC). Algunas de las funciones de RunPod incluyen:
- Proceso de carga soltando un enlace de contenedor para extraer un pod
- Un sistema de pago y facturación basado en créditos.
Baseten Labs
Baseten es una plataforma de infraestructura de aprendizaje automático que ayuda a los usuarios a desplegar modelos de varios tamaños y tipos desde la biblioteca de modelos a 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 desplegar modelos de IA/ML en escenarios del mundo real. Con Truss, los desarrolladores pueden:
- Empaquetar y probar el código, los pesos y las dependencias del modelo mediante un servidor de modelos.
- Desarrollar su modelo con retroalimentación rápida de un servidor de recarga en vivo, evitando configuraciones complejas de Docker y Kubernetes.
- Adaptar modelos creados con cualquier framework de Python, ya sea transformers, diffusors, PyTorch, TensorFlow, XGBoost, sklearn o incluso modelos totalmente personalizados.
Beam Cloud
Beam, anteriormente conocido como Slai, ofrece un despliegue sencillo de API REST con funciones integradas como autenticación, autoescalado, registro y métricas. Los usuarios de Beam pueden:
- Ejecutar tareas de entrenamiento de larga duración basadas en GPU, eligiendo entre reentrenamiento automatizado puntual o programado
- Desplegar funciones en una cola de tareas con reintentos automáticos, callbacks y consultas del estado de las tareas.
- Personalizar las reglas de autoescalado para optimizar los tiempos de espera de los usuarios.
Cerebrium IA
Cerebrium IA ofrece una selección diversa de GPU, incluidas 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 directamente al código, sin necesidad de gestionar buckets de S3.
Fal IA
FAL IA ofrece modelos listos para usar con endpoints de API para su personalización e integración en aplicaciones de clientes. Su plataforma admite GPU serverless, como A100 y T4.
Koyeb
Koyeb es una plataforma serverless diseñada para que los desarrolladores desplieguen fácilmente aplicaciones en todo el mundo sin gestionar servidores, infraestructura ni operaciones. Koyeb ofrece GPU serverless con soporte de Docker y escalado horizontal para tareas de IA como IA generativa, procesamiento de vídeo y LLM. Su oferta incluye H100 y GPU A100 con hasta 80GB de vRAM.
Sus precios oscilan entre $0,50/hora y $3,30/hora, facturados por segundo.
Modal
Modal es una plataforma en la nube serverless que permite a los desarrolladores ejecutar código de forma remota, definir entornos de contenedores mediante programación y escalar a miles de contenedores. Admite integración de GPU, servicio de endpoints web, despliegue de trabajos programados 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 una configuración basada en código en lugar de YAML.
Para usar Modal, los desarrolladores se registran en modal.com, instalan el paquete de Python de Modal mediante pip install modal y se autentican con modal setup. El código se ejecuta en contenedores dentro de la nube de Modal, abstrayendo la gestión de infraestructura como Kubernetes o AWS. Actualmente limitado a Python, es posible que se amplíe a otros lenguajes.
Mystic IA
La plataforma serverless de Mystic IA es un núcleo de pipeline que aloja modelos de ML a través de una API de inference. El núcleo de pipeline puede crear modelos personalizados con más de 15 opciones, como GPT, Stable Diffusion y Whisper. Estas son algunas de las funciones del núcleo de pipeline:
- Control de versiones y supervisión simultánea de modelos
- Gestión del entorno, incluidas bibliotecas y frameworks
- Autoescalado en varios proveedores de nube
- Soporte para inference en línea, por lotes y en streaming
- Integraciones con otras herramientas de ML e infraestructura.
Mystic IA también ofrece una comunidad activa de Discord para soporte.
Novita IA
Novita IA es una plataforma diseñada para ayudar a los desarrolladores a crear productos de IA avanzados sin necesidad de conocimientos profundos de aprendizaje automático. Ofrece un conjunto integral de API y herramientas para crear aplicaciones en diversos ámbitos, como tareas de imagen, vídeo, audio y modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM).
El sistema serverless de Novita IA ofrece autoescalado, despliegue con soporte de DockerHub y supervisión en tiempo real.
Replicate
La plataforma de Replicate admite modelos de aprendizaje automático personalizados y preentrenados. La plataforma ofrece una lista de espera para modelos de código abierto y brinda flexibilidad con la posibilidad de elegir entre Nvidia T4 y A100. La plataforma también incluye una biblioteca de código abierto, COG, para facilitar el despliegue de modelos.
Seeweb
Seeweb es un proveedor de computación en la nube que ofrece soluciones de GPU serverless para optimizar las cargas de trabajo de IA. Estas soluciones sirven como punto de entrada para los desarrolladores que desean ejecutar, bifurcar o preentrenar modelos populares de manera eficiente en Python. Pueden aprovechar Kubernetes para acelerar los despliegues.
Funciones clave:
- Autoescalado para ajustar dinámicamente los recursos, reduciendo los arranques en frío asociados a las funciones serverless.
- Cumplimiento del RGPD al operar en una nube europea y utilizar una red global para ampliar el alcance.
- Soporte 24x7x365 que garantiza que los usuarios reciban asistencia fiable para gestionar sus modelos de ML.
Las GPU ofrecidas incluyen A100, H100, L40S, L4 y RTX A6000.
¿Qué otros proveedores de nube hay?
Los principales proveedores de nube, como Google, AWS y Azure, ofrecen funciones serverless que actualmente no admiten GPU. Otros proveedores, como Scaleway o CoreWeave, ofrecen inference en GPU, pero no ofrecen GPU serverless.
Obtenga más información sobre los proveedores de GPU en la nube y el mercado de GPU.
¿Cuáles son las ventajas de una GPU serverless?
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 serverless ayudan a evitar varios desafíos de LLM, como:
- Eficiencia de costes: 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 serverless 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 nube se encarga del aprovisionamiento de servidores, el escalado y otras gestiones de infraestructura.
- Asignación de recursos bajo demanda: La arquitectura de GPU serverless permite a las aplicaciones acceder a los recursos de GPU bajo demanda. Esto ayuda a gestionar y mantener servidores físicos o virtuales dedicados al procesamiento de GPU. Los recursos se asignan dinámicamente en función de los requisitos de la aplicación.
- Flexibilidad: Los desarrolladores pueden escalar los recursos hacia arriba o hacia abajo en función de las necesidades específicas de sus aplicaciones. Esta adaptabilidad es especialmente útil para cargas de trabajo con requisitos computacionales variables.
- Procesamiento paralelo mejorado: La computación con GPU destaca en tareas de procesamiento paralelo. Por lo tanto, las arquitecturas de GPU serverless pueden utilizarse en aplicaciones que requieren una computación paralela significativa, como la inference de aprendizaje automático, el procesamiento de datos y las simulaciones científicas.
Metodología de benchmark de GPU serverless
Precios: Los precios de las GPU serverless se rastrean mensualmente de todos los proveedores.
Rendimiento:
- El rendimiento de todos los modelos de GPU serverless se midió en la plataforma cloud Modal.
- El fine-tuning de texto se midió ajustando Llama 3.2-1B-Instruct en el dataset FineTune-100k, utilizando 1M tokens durante 5 épocas. El número de tokens multiplicado por el número de épocas se dividió por el tiempo de fine-tuning para obtener el número de tokens ajustados por segundo.
- La inference de texto se midió en 1 millón de tokens, incluidos tanto los tokens de entrada como los de salida. Dividimos el número de tokens por la duración total de la inference para calcular el número medio de tokens por segundo.
Notas de rendimiento de H200 frente a H100:
- El H200, que muestra un rendimiento de fine-tuning inferior al H100, puede parecer contraintuitivo dada su arquitectura más reciente y su mayor memoria (141GB frente a 80GB). Varios factores podrían contribuir a este resultado, incluidas las diferencias en la utilización del ancho de banda de memoria, la madurez de la optimización del software o la gestión térmica bajo cargas de trabajo sostenidas.
- Este benchmark utilizó un modelo relativamente pequeño de 1B parámetros, que puede no aprovechar plenamente 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, los tamaños de lote y la pila de software particular utilizada durante las pruebas.
Próximos pasos:
- Tenemos previsto ampliar nuestros benchmarks para incluir modelos más grandes (parámetros de 7B, 13B y 70B) para comprender mejor cómo escala el rendimiento con el tamaño del modelo y los requisitos de memoria.
- Las pruebas futuras incluirán configuraciones de múltiples GPU y escenarios de mayor longitud de contexto donde las ventajas arquitectónicas del H200 pueden ser más evidentes.
Añadir como fuente preferidaCómo usar GPU serverless para modelos de ML
En los flujos de trabajo tradicionales de aprendizaje automático, los desarrolladores y científicos de datos suelen aprovisionar y gestionar servidores dedicados o clústeres de GPU para satisfacer las demandas computacionales del entrenamiento de modelos complejos. La GPU serverless para aprendizaje automático elimina las complejidades de la gestión de la infraestructura.
Siga la guía a continuación para comprender cómo usar GPU serverless en modelos de ML:
- Entrenamiento de modelos: La GPU serverless permite un entrenamiento eficiente de modelos de aprendizaje automático al asignar recursos dinámicamente para datasets extensos. Los desarrolladores se benefician de recursos bajo demanda sin la molestia de gestionar servidores dedicados.
- Inference: Las GPU serverless son cruciales para la inference de modelos, ya que permiten realizar predicciones rápidas sobre datos nuevos. Ideales para aplicaciones como el reconocimiento de imágenes y el procesamiento del lenguaje natural, garantizan una ejecución rápida y eficiente, especialmente durante los períodos de demanda variable.
- Procesamiento en tiempo real: Las aplicaciones que lo requieren, como el análisis de vídeo, aprovechan la GPU serverless. El escalado dinámico de recursos permite procesar rápidamente los flujos de datos entrantes, lo que las hace adecuadas para aplicaciones en tiempo real en distintos ámbitos.
- Procesamiento por lotes: Las GPU serverless gestionan el procesamiento de datos a gran escala en los flujos de trabajo de ML. Esto es esencial para el preprocesamiento de datos, la extracción de características y otras operaciones de aprendizaje automático orientadas a lotes.
- Flujos de trabajo de ML basados en eventos: Las arquitecturas serverless se basan en eventos y responden a disparadores o eventos, como actualizar un modelo cuando hay nuevos datos disponibles o reentrenarlo en respuesta a eventos específicos.
- Arquitecturas híbridas: Algunos flujos de trabajo de ML combinan recursos de computación serverless y tradicionales. Por ejemplo, el entrenamiento intensivo de modelos con GPU pasa a un entorno serverless para la inference de IA, optimizando el uso de recursos.
Preguntas frecuentes
La inference de GPU es el proceso de utilizar unidades de procesamiento gráfico (GPU) para hacer predicciones o deducciones a partir de un modelo de aprendizaje automático preentrenado. La GPU acelera las tareas computacionales necesarias para procesar los datos de entrada utilizando el modelo entrenado, lo que da como resultado predicciones más rápidas y eficientes. Las capacidades de procesamiento paralelo de las GPU mejoran la velocidad y la eficiencia de estas tareas de inference en comparación con los enfoques tradicionales basados en CPU.
La inference de 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 GPU serverless es un modelo de computación en el que los desarrolladores ejecutan aplicaciones sin gestionar la infraestructura de servidores subyacente. Los recursos de GPU se aprovisionan dinámicamente según sea necesario. En este entorno, los desarrolladores se concentran en codificar funciones específicas mientras el proveedor de nube se encarga de la infraestructura, incluido el escalado de servidores.
A pesar de que el término "serverless" sugiere una ausencia de servidores, estos siguen existiendo, pero se abstraen del desarrollador. En la computación con GPU, esta arquitectura permite el acceso a GPU bajo demanda sin necesidad de gestionar servidores físicos o virtuales.
La computación con GPU serverless 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 nube que ofrecen capacidades de GPU serverless automatizan la asignación y el escalado de recursos de GPU en función de la demanda de la aplicación.
Esta arquitectura ofrece ventajas como la eficiencia de costes y la escalabilidad, ya que la infraestructura se ajusta dinámicamente a las distintas cargas de trabajo. Permite a los desarrolladores centrarse más en el código y menos en gestionar la infraestructura subyacente.
Se estima que el proyecto Megatron-Turing de NVIDIA y Microsoft cuesta aproximadamente 100 millones de dólares para todo el proyecto.4 Estos costes del sistema impiden que las empresas adopten modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) a pesar de sus ventajas.
La NVIDIA L40S es una versión más potente y optimizada para IA de la GPU L40. Aunque ambas utilizan la arquitectura Ada Lovelace, la L40S ofrece un rendimiento significativamente mayor para el entrenamiento y la inference de IA, debido a las capacidades mejoradas de los tensor cores y a la compatibilidad con la precisión FP8.
La L40 es más adecuada para gráficos, renderizado y cargas de trabajo de propósito general, mientras que la L40S es ideal para tareas de IA con uso intensivo de computación en centros de datos.
Lecturas adicionales
Descubra más sobre GPU:
- GPU en la nube para aprendizaje profundo: disponibilidad y precio/rendimiento
- Los 60+ principales proveedores de GPU en la nube en 2026
Fuentes externas
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Registro de cambios
7 actualizaciones- 2025
Ampliado el apartado "Proveedor de menor coste para cada GPU sin servidor".
Se añadió la metodología de evaluación comparativa de GPU sin servidor a la sección de metodología.
Se añadió la sección Calculadora de precios de GPU sin servidor.
Se añadió RunPod a la sección 'Los 10 principales proveedores de GPU sin servidor'.
- 2024
Se añadió Novita AI a la lista de proveedores de GPU sin servidor.
Se añadió Koyeb a la lista de proveedores de GPU sin servidor.
Se reemplazó Banana Dev por Seeweb en la sección "Los 10 principales proveedores de GPU sin servidor".
Enlaces de referencia
El trabajo de Cem en AIMultiple ha sido citado por publicaciones líderes mundiales como Business Insider, Forbes, Morning Brew y Washington Post, empresas globales como Deloitte y HPE, ONG como World Economic Forum y organizaciones supranacionales como European Commission. [1], [2], [3], [4], [5]
A lo largo de su carrera, Cem trabajó como consultor tecnológico, comprador de tecnología y emprendedor tecnológico. Asesoró a empresas en sus decisiones tecnológicas en McKinsey & Company y Altman Solon durante más de una década. También publicó un informe de McKinsey sobre digitalización.
Dirigió la estrategia tecnológica y las adquisiciones de una empresa de telecomunicaciones reportando al CEO. También lideró el crecimiento comercial de la empresa de deep tech Hypatos, que alcanzó unos ingresos recurrentes anuales de 7 dígitos y una valoración de 9 dígitos desde 0 en 2 años. El trabajo de Cem en Hypatos fue cubierto por publicaciones tecnológicas líderes como TechCrunch y Business Insider.
Cem participa habitualmente en conferencias internacionales de tecnología. Se graduó en Bogazici University como ingeniero informático y tiene un MBA de Columbia Business School.
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