Comparaison des 6 meilleurs services GPU cloud gratuits
Le meilleur niveau gratuit de GPU vaut environ 19 $ par mois aux tarifs de location, et huit plateformes offrent un véritable GPU sans carte de crédit. Six d'entre elles plafonnent l'utilisation gratuit par mois, et nous les avons chiffrées au tarif à la demande le moins cher actuel pour chaque GPU dans nos données de tarification cloud GPU.
Chaque barre représente le coût de location du même temps GPU, calculé en multipliant les heures GPU mensuelles gratuit d'une plateforme par le tarif horaire le moins cher pour ce GPU.
Par exemple, les 80 heures-GPU gratuit par mois de Lightning IA coûteraient environ 12 $ pour louer le même GPU à la demande chez le fournisseur le moins cher. Les quotas non publiés par une plateforme sont estimés.
GPU et mémoire par plateforme
Limites d'utilisation par plateforme
Les plateformes offrant le plus de mémoire ont tendance à accorder le moins de temps dessus.
Trois types d'accès gratuit au GPU
Les plateformes ci-dessus fournissent un GPU à coût zéro sans carte de crédit, soit sur un palier permanent, soit via une allocation mensuelle. Le compromis réside dans des limites de temps, des quotas hebdomadaires, du matériel partagé et un GPU de milieu de gamme, et non un paywall. Google Colab, Kaggle, Hugging Face ZeroGPU, Saturn Cloud, Lightning IA, Paperspace Gradient et Intel Tiber IA Cloud fonctionnent tous ainsi.
Les hyperscalers annoncent autre chose. Les 300 $ de Google Cloud, les 200 $ d'Azure, et leurs équivalents AWS et Oracle sont des crédits d'essai. Ils nécessitent une carte de crédit expirant sous 30 à 90 jours et bloquent l'accès au GPU pendant l'essai lui-même. Google Cloud et Azure exigent de passer à un compte payant et facturable avant toute exécution sur GPU, et les nouveaux comptes se voient souvent refuser un quota GPU pur et simple. Ces crédits conviennent à un court élan quand une carte est déjà enregistrée, pas à un GPU gratuit permanent.
Un troisième groupe regroupe les programmes pour startups et la recherche, tels que NVIDIA Inception, Nebius IA Lift, DigitalOcean Hatch et les bourses de recherche Lambda. Ils distribuent de 5 000 $ à 150 000 $ de crédits, mais derrière une candidature, et l'éligibilité est limitée aux startups constituées en société ou aux chercheurs affiliés.
Deux affirmations qui circulent sont fausses. Le palier « toujours gratuit » d'Oracle est réservé au CPU, donc le « GPU A10 gratuit » mentionné dans certaines listes n'existe pas. Et une API d'inférence gratuit (Groq, Cerebras, Google IA Studio, Cloudflare Workers IA) renvoie des tokens depuis un modèle hébergé, pas un GPU pour exécuter du code personnalisé.
Plateformes de GPU gratuites
Google Colab
Google Colaboratory exécute des notebooks Python dans le navigateur et attribue un NVIDIA T4 (16 Go de VRAM) sur son palier gratuit.1 L'ancien K80 est retiré, et les GPU premium L4 ou A100 sont des fonctionnalités Pro et Pro+. Une session dure jusqu'à 12 heures mais se déconnecte après environ 90 minutes d'inactivité ou à la fermeture de l'onglet, car l'exécution en arrière-plan est une fonctionnalité Pro+. L'allocation hebdomadaire de GPU n'est pas publiée et fluctue selon la demande, les estimations récentes se situant près de 15 à 30 heures-GPU, et aux heures de pointe, une session gratuit peut basculer sur CPU. Aucune carte de crédit n'est requise. La RAM système est d'environ 12,7 Go, et le disque est éphémère, de sorte que la plupart des utilisateurs montent Google Drive pour conserver leurs fichiers.
Kaggle
Kaggle, une filiale de Google, associe des notebooks gratuit à des dizaines de milliers de jeux de données publics. Le palier gratuit offre un P100 (16 Go) ou deux T4 (32 Go cumulés), plus un TPU v5e-8 qui a remplacé l'ancien v3-8 en 2025.2 L'allocation hebdomadaire est d'environ 30 heures-GPU, une session GPU dure jusqu'à 12 heures, et une session TPU jusqu'à 9.3 Le stockage est de 20 Go, persistant, sans carte de crédit.
Hugging Face ZeroGPU
ZeroGPU vise un objectif différent des autres. Il sert à publier une démonstration de modèle plutôt qu'à en entraîner un, et il attache un NVIDIA RTX Pro 6000 Blackwell (48 Go par défaut, 96 Go pour la version plus grande) sans carte de crédit. Un compte gratuit obtient environ 5 minutes de GPU par jour (2 minutes sans connexion, 40 minutes en PRO), et le GPU s'exécute à l'intérieur des fonctions @spaces.GPU d'une application Gradio pendant environ 60 secondes par appel.4 Il s'agit d'une infrastructure d'inférence et de démo, donc elle ne remplace pas un notebook d'entraînement, et le matériel Spaces standard est réservé au CPU.
Saturn Cloud
Le palier gratuit hébergé de Saturn Cloud est le nouvel entrant le plus proche de Colab et Kaggle pour les notebooks quotidiens. Il offre un seul GPU de classe T4 (jusqu'à 16 Go) sur un palier gratuit récurrent sans carte de crédit.5 Saturn ne publie plus le nombre d'heures gratuit mensuelles, les chiffres passés allant d'environ 30 heures vers le haut, considérez donc l'allocation comme approximative.
Lightning IA
Lightning IA fournit un IDE cloud persistant avec 15 crédits gratuit par mois, ce qui équivaut à environ 80 heures-GPU sur des machines interruptibles.6 Ce chiffre est valable pour les GPU bon marché et diminue rapidement sur une carte haut de gamme. Les Studios gratuits s'exécutent en continu avec un redémarrage manuel toutes les 4 heures, et le menu GPU va du T4 et L4 jusqu'aux L40S, A100 et H200 sur capacité interruptible. Le stockage est de 50 Go, sans carte de crédit.
Paperspace Gradient
Paperspace, désormais intégré à DigitalOcean, conserve un palier de notebooks GPU gratuit. Il exécute un NVIDIA M4000 (8 Go) avec un auto-arrêt au bout de 6 heures, des redémarrages illimités et un seul notebook gratuit simultané.7 Les instances gratuites ne nécessitent pas de carte de crédit, contrairement aux instances payantes. Les notebooks du palier gratuit sont publics, donc ils conviennent mal aux données sensibles, et la plateforme autonome est en cours d'intégration dans DigitalOcean.
Intel Tiber IA Cloud
Pour les travaux non NVIDIA, Intel Tiber IA Cloud exécute des notebooks JupyterLab et d'entraînement gratuit sur les accélérateurs Intel Gaudi et Intel Data Center GPU Max, sans carte de crédit.8 La pile logicielle est Intel oneAPI et le backend PyTorch XPU au lieu de CUDA, donc le code exclusivement CUDA nécessite une adaptation, et les sessions sont en batch et partagées plutôt qu'en continu.
Amazon SageMaker Studio Lab
Studio Lab est un service de notebook gratuit autonome avec un NVIDIA T4 (4 heures par session, 4 heures toutes les 24 heures), 15 Go de stockage, et sans compte AWS ni carte de crédit. Une date est importante. AWS ferme l'accès aux nouveaux clients le 30 juillet 2026.9 Les comptes existants continuent sans date de fin annoncée, mais les nouveaux utilisateurs devraient s'inscrire avant cette date ou choisir une autre option, car le remplacement suggéré par AWS, le palier gratuit de SageMaker Studio, est un ml.t3.medium réservé au CPU et non un T4.
Crédits gratuits et essais
Les crédits d'essai constituent un budget temporaire, pas un GPU permanent, et chacun nécessite une carte et expire. Google Cloud offre 300 $ pendant 90 jours, mais l'essai non facturable ne peut pas attacher de GPU tant que le compte n'est pas converti en facturation payante. Azure offre 200 $ pendant 30 jours, avec les familles GPU exclues du compte gratuit et des quotas souvent refusés pour les nouveaux comptes. AWS accorde jusqu'à environ 200 $ sur environ 6 mois, sur un palier toujours gratuit réservé au CPU avec un quota GPU par défaut de zéro. Les 300 $ d'Oracle pendant 30 jours donnent accès à un GPU, bien que son palier Always Free ne le fasse pas. Modal se situe entre ces offres et un palier gratuit. Il donne 30 $ par mois en crédits récurrents, sans carte pour commencer, sur du matériel serverless T4 à H100, ce qui équivaut à environ 50 heures de T4 ou moins de 8 heures de H100 avant que le budget mensuel ne se réinitialise.10
Subventions pour startups et recherche
Les startups constituées en société et les chercheurs affiliés peuvent postuler à des packages de 5 000 $ à 150 000 $. NVIDIA Inception oriente vers des crédits partenaires tels que Nebius IA Lift (jusqu'à 150k $) et AWS Activate (jusqu'à 100k $) plus des remises sur DGX Cloud. DigitalOcean Hatch propose jusqu'à 100k $ pour les startups en phase de démarrage, et les bourses de recherche Lambda accordent jusqu'à 5k $ aux équipes d'IA affiliées à une université. Les programmes cloud d'OVHcloud (€100k), Scaleway (€36k) et Alibaba (120k $) fonctionnent de la même manière, sur dossier plutôt que sur simple inscription.
Limitations des GPU cloud gratuit
L'accès GPU gratuit s'accompagne de trois contraintes réelles, et les connaître à l'avance évite de perdre un après-midi.
La première est le temps. Chaque palier gratuit limite la durée d'une session unique, et la plupart ajoutent un quota hebdomadaire ou mensuel par-dessus, de sorte qu'un long entraînement peut s'arrêter lorsque le quota se réinitialise plutôt que lorsque le modèle est terminé. Les sessions inactives se déconnectent également d'elles-mêmes après une courte période d'inactivité, ce qui rend les exécutions nocturnes sans surveillance peu fiables car l'exécution en arrière-plan est une fonctionnalité payante sur presque toutes les plateformes.
La deuxième est le matériel partagé. Un GPU gratuit est mutualisé entre de nombreux utilisateurs, donc une exécution se trouve en concurrence pour l'obtenir. Le débit chute pendant les heures de pointe, les sessions attendent dans une file d'attente et le GPU n'est pas garanti à la demande. Google Colab, par exemple, peut attribuer à une session gratuit un CPU au lieu d'un GPU lorsque la demande est forte.
La troisième est le plafond de la taille des modèles. Les paliers gratuits fournissent un GPU de milieu de gamme, un seul T4, P100 ou M4000 avec 8 à 16 Go de mémoire, qui ne peut pas contenir un grand modèle en pleine précision. Exécuter ou affiner un tel modèle implique de quantifier les poids, de sauvegarder les gradients par points de contrôle ou de fragmenter sur la mémoire limitée. Les plafonds de stockage et l'accès réseau sortant restreint sont des versions plus modestes du même problème.
Meilleures pratiques pour les GPU cloud gratuit
Quelques habitudes permettent d'étirer un palier gratuit. Sauvegarder souvent, surveiller le quota restant et garder une session active pendant un travail aident tous, car une déconnexion par inactivité perd l'état en mémoire. Préparer et déboguer le code localement avant de dépenser du temps GPU, charger les données efficacement et gérer les erreurs évite qu'un plantage près de la limite de temps ne coûte l'intégralité de l'exécution. Choisir la plateforme en fonction de la tâche et vérifier le support du framework et de la communauté avant de s'engager.
Ajouter comme source préféréeQuand passer aux services payants
Un GPU payant a du sens lorsque le travail nécessite un accès garanti, une carte plus grande que ce que proposent les paliers gratuit, une collaboration en équipe ou une session plus longue que ne le permet une fenêtre gratuit. Nos guides sur les fournisseurs cloud GPU et la tarification cloud GPU comparent les options payantes et leurs coûts.
GPU gratuit par cas d'utilisation
Pour conclure, le chemin le plus court d'une tâche vers une plateforme :
Pour un accès GPU cohérent et garanti, aucune de ces options ne convient, et les options payantes ci-dessus sont la réponse.
Pour aller plus loin
FAQ
Les paliers gratuit permanents, Google Colab, Kaggle, Hugging Face ZeroGPU, Saturn Cloud, Lightning IA, Paperspace Gradient et Intel Tiber IA Cloud, n'en exigent aucune. Les crédits d'essai de Google Cloud, Azure, AWS et Oracle en requièrent une.
Pour les petits modèles et l'affinage, oui. Les paliers gratuits fournissent un GPU de milieu de gamme, un T4, P100 ou M4000 avec 8 à 16 Go de VRAM, dans le cadre de limites de session et de quotas hebdomadaires, de sorte que les grands modèles nécessitent une quantification, un partitionnement ou un GPU payant.
Il est gratuit pour l'instant, mais AWS ferme les nouvelles inscriptions le 30 juillet 2026. Les comptes existants continuent, et les nouveaux utilisateurs devraient choisir une autre option ou s'inscrire avant la date limite.
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}Liens de référence
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