Comparaison des prix, performances et fournisseurs de GPU Cloud
Les prix catalogue des GPU cloud pour le même modèle peuvent différer plusieurs fois d'un fournisseur à l'autre. Nous avons compilé le tarif le plus bas, le fournisseur, la fourchette de marché et la médiane pour plus de 40 configurations de GPU sur les trois niveaux de tarification, ainsi qu'un benchmark de débit par dollar sur 10 modèles.
Prix par débit des GPU cloud
Découvrez le GPU le plus rentable pour votre charge de travail parmi 13 fournisseurs hyperscalers et neocloud, classés par débit par dollar :
Débit et prix des GPU dans le cloud
Mise à jour le 17 Juillet 2026
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Voir la méthodologie de benchmark des GPU cloud pour plus de détails.
Le modèle à la demande est le modèle de tarification le plus simple où vous payez la capacité de calcul à l'heure ou à la seconde, selon votre utilisation, sans engagement à long terme ni paiement initial.
Ces instances sont recommandées pour les utilisateurs qui préfèrent la flexibilité d'une plateforme de GPU cloud sans paiement initial ni engagement à long terme. Les instances à la demande sont généralement plus chères que les instances spot, mais elles offrent une capacité garantie sans interruption.
Prix des GPU cloud à la demande
Classement : Les sponsors sont liés et mis en évidence en haut du tableau. Les lignes restantes sont classées par ordre croissant du prix à la demande le plus bas. La fourchette montre l'écart entre le prix catalogue le plus bas et le plus élevé pour le même SKU parmi tous les fournisseurs. La médiane est le milieu de la distribution des prix pour chaque offre de ce SKU et sert de référence de marché équitable. Les prix reflètent la mise à jour hebdomadaire la plus récente du catalogue.
Le modèle à la demande est le modèle de location par défaut, paiement à l'heure, sans engagement, capacité garantie tant que vous gardez l'instance en cours d'exécution. C'est le niveau le plus cher mais le seul sans compromis.
Prix des GPU cloud spot
Classement : Les lignes sont classées par prix spot le plus bas en ordre croissant. La capacité spot est interruptible. La médiane est le milieu de la distribution des prix spot pour ce SKU.
La capacité spot est interruptible ; le fournisseur peut récupérer l'instance avec peu ou pas de préavis, généralement lorsque la demande à la demande augmente. Les tarifs spot sont généralement 40-64% inférieurs à ceux à la demande chez le même fournisseur. Utilisez le spot pour l'entraînement avec points de reprise, l'inférence par lots et les tâches d'évaluation qui tolèrent les redémarrages. Évitez-le pour l'inférence sensible à la latence ou les services à réplica unique sans basculement.
Prix des GPU cloud réservés (1 an)
Classement : Les lignes sont classées par prix réservé 1 an le plus bas en ordre croissant. Les réservations verrouillent la capacité pour la durée du contrat. La médiane est le milieu de la distribution des prix réservés pour ce SKU.
Les réservations verrouillent la capacité pour une durée déterminée en échange d'une réduction par rapport au modèle à la demande. Les contrats d'un an sont généralement 19-57% inférieurs au tarif à la demande du même fournisseur. Dans quelques cas, les tarifs de réservation descendent en dessous du spot, car le fournisseur de réservation isole entièrement l'inventaire du marché spot.
Comparaison des performances des fournisseurs cloud
Le même modèle de GPU peut avoir des performances légèrement différentes selon les fournisseurs en raison du choix du CPU hôte, du tissu réseau, de la configuration des pilotes et de la surcharge de virtualisation. Pour quantifier cela, nous avons exécuté des charges de travail identiques de génération de texte et d'image sur AMD MI300X 192GB chez DigitalOcean et Runpod :
Observations clés :
- Pour la génération de texte, Digital Ocean a démontré un débit légèrement supérieur, traitant environ 0.4% de tokens en plus par seconde.
- Inversement, pour la génération d'images, Runpod a montré un avantage marginal, traitant environ 0.4% d'images en plus par seconde.
L'écart est suffisamment faible pour ne pas avoir d'importance pour la plupart des charges de travail. Pour l'inférence sensible à la latence ou l'entraînement à grande échelle où chaque point de pourcentage se compose sur des millions d'inférences, évaluez la configuration spécifique du fournisseur avant de vous engager dans une longue réservation.
Acheter sur site ou louer dans le cloud
Posséder a du sens lorsque la charge de travail est prévisible, que l'équipe possède le savoir-faire opérationnel et que l'utilisation du matériel reste au-dessus de ~70% pendant la durée de vie utile du GPU. Pour une demande variable, des pics d'entraînement ou des expériences produit, la location cloud l'emporte sur l'efficacité du capital et la flexibilité de mise à l'échelle. Le point mort se situe environ à 12 mois d'utilisation : au-dessus de 70%, la réservation ou la capacité possédée bat presque toujours le modèle à la demande ; en dessous de 50%, le spot ou le modèle à la demande l'emporte sur la flexibilité ; la zone intermédiaire dépend de la tolérance de votre charge de travail aux interruptions de capacité.
Un modèle pratique à grande échelle : possédez un cluster de base dimensionné pour la demande en régime permanent, louez dans le cloud pour les pics et le travail exploratoire. Meta a annoncé un partenariat pluriannuel en février 2026 pour déployer jusqu'à 6 gigawatts de AMD Instinct GPU, signalant que même les opérateurs à l'échelle hyperscaler continuent d'étendre leur capacité propre tout en consommant des GPU cloud pour les charges de travail variables.
Les GPU grand public (RTX 4090, RTX 5090) offrent le meilleur prix par FLOP sur le papier, mais l'EULA de NVIDIA restreint leur utilisation dans les centres de données commerciaux. Ils restent utiles pour les postes de travail individuels et les travaux de validation de concept, pas pour le déploiement en production.
Ajouter comme source préféréeMéthodologie de benchmark des GPU cloud
Les benchmarks de débit utilisent une quantification FP 4 bits pour tous les tests. Le pipeline exécute :
- Fine-tuning texte : Llama 3.2 sur les 5 000 premières conversations de FineTome, 5 epochs, 1M tokens au total, framework Unsloth. Débit = (tokens × epochs) / temps total.
- Inférence texte : 1M tokens générés avec llama-cpp-python.
- Fine-tuning image : YOLOv9 sur 100 images de SkyFusion, 4 epochs, Unsloth.
- Inférence image : YOLOv9 fine-tuné sur ~500 images à 640×640.
La métrique de débit par dollar divise la sortie de la charge de travail par le coût horaire de l'instance. Les valeurs de débit sont spécifiques à la charge de travail et servent de directives relatives ; le même matériel produira un débit sensiblement différent sur votre propre modèle.
FAQ
Un même nom de modèle de GPU couvre souvent plusieurs SKU physiques. Le H100 est disponible en variantes PCIe, SXM, SXM5 et NVL à des prix et bandes passantes d'interconnexion différents. L'A100 est disponible en 40GB et 80GB de VRAM ; le V100 en 16GB et 32GB. Au sein d'un même fournisseur, le tarif affiché varie également selon la classe du CPU hôte, la RAM et le stockage groupés, ainsi que la région. Les tableaux de prix ci-dessus divisent les SKU par interconnexion et VRAM lorsque les données sources le permettent, de sorte que chaque ligne correspond à une seule carte physique plutôt qu'à un agrégat de nom de modèle.
Le composant exécute une charge de travail fixe (génération de texte ou d'image, fine-tuning ou inférence) sur chaque instance de GPU et divise la sortie totale par le coût horaire de l'instance. Un nombre plus élevé signifie un coût par sortie moins cher pour cette charge de travail. Le classement change selon la charge de travail : une carte optimisée pour l'inférence FP8 peut surpasser une carte avec plus de VRAM sur la génération de texte mais perdre sur un fine-tuning de grand modèle d'image. Choisissez l'onglet de charge de travail qui correspond à votre tâche avant de lire le classement.
Les tableaux de prix sont actualisés lors d'une exploration mensuelle du catalogue.
Pour aller plus loin
- Benchmark Multi-GPU : B200 vs H200 vs H100 vs MI300X
- Top 30 fournisseurs de GPU cloud et leurs GPU
- Benchmark de concurrence GPU
- Top 25+ fabricants de puces IA : NVIDIA et ses concurrents
- Index des prix de location de GPU cloud
- DGX Spark vs Mac Studio & Halo : Benchmarks et alternatives
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@misc{dilmegani2026,
author = {Dilmegani, Cem and Sarı, Ekrem},
title = {{Comparaison des prix, performances et fournisseurs de GPU Cloud}},
year = {2026},
month = jun,
howpublished = {\url{https://aimultiple.com/cloud-gpu-pricing}},
note = {AIMultiple. Consulté le 17 Juin 2026}
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Commentaires 2
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Cem - great article, I'd love to pick your brain on private networking or direct connects to these GPU instances.
Hi Ashley, thank you! Sure, happy to chat.
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