Meilleurs 10 clouds GPU sans serveur et 14 GPU économiques
Les GPU sans serveur peuvent fournir des services de calcul faciles à faire évoluer pour les charges de travail d'IA. Cependant, leurs coûts peuvent être substantiels pour les projets à grande échelle. Naviguez vers les sections selon vos besoins :
- Trouvez les fournisseurs les plus rentables en tokens par dollar
- Comparez les tarifs horaires de tous les principaux fournisseurs
- Données de performance pour le débit d'inference et de finetuning
Prix par débit des GPU sans serveur
Les fournisseurs de GPU sans serveur proposent différents niveaux de performance et de tarification pour les charges de travail d'IA. Comparez les configurations de GPU les plus rentables pour vos besoins de finetuning et d'inference sur les principales plateformes sans serveur :
Prix et performances des GPU cloud
26 offres chez 5 fournisseurs
Seeweb
Meilleur prix
Runpod
Beam
Modal
Koyeb
Modal
Beam
Seeweb
Modal
Runpod
Calculateur de prix des GPU sans serveur
Résultats de benchmark des GPU sans serveur
Vous pouvez en savoir plus sur notre méthodologie de benchmark pour les GPU sans serveur.
Les 10 fournisseurs de GPU sans serveur présélectionnés
Les entreprises sont triées par ordre alphabétique parce que ce domaine est émergent et que les données disponibles sont limitées, à l'exception des abonnés, qui sont placés en haut de la liste avec un lien vers leur site web.
RunPod
RunPod fournit des endpoints d'IA entièrement gérés et évolutifs pour diverses charges de travail. Les utilisateurs de RunPod peuvent choisir entre des instances GPU et des endpoints sans serveur, et adopter une approche Bring Your Own Container (BYOC). Parmi les fonctionnalités de RunPod figurent :
- Processus de chargement en déposant un lien de conteneur pour charger un pod
- Un système de paiement et de facturation basé sur des crédits.
Baseten Labs
Baseten est une plateforme d'infrastructure d'apprentissage automatique qui aide les utilisateurs à déployer des models de différentes tailles et types à partir de la bibliothèque de models à l'échelle. Elle exploite des instances GPU comme A100, A10 et T4 pour améliorer les performances de calcul.
Baseten présente également un outil open source appelé Truss. Cet outil peut aider les développeurs à déployer des models d'IA/ML dans des scénarios réels. Avec Truss, les développeurs peuvent :
- Empaqueter et tester le code du model, les poids et les dépendances à l'aide d'un serveur de model.
- Développer leur model avec un retour rapide d'un serveur de rechargement à chaud, en évitant les configurations complexes de Docker et Kubernetes.
- Prendre en charge des models créés avec n'importe quel framework Python, qu'il s'agisse de transformers, diffusors, PyTorch, TensorFlow, XGBoost, sklearn ou même de models entièrement personnalisés.
Beam Cloud
Beam, anciennement connu sous le nom de Slai, fournit un déploiement facile d'API REST avec des fonctionnalités intégrées telles que l'authentification, la mise à l'échelle automatique, la journalisation et les métriques. Les utilisateurs de Beam peuvent :
- Exécuter des tâches d'entraînement de longue durée basées sur GPU, en choisissant entre un réentraînement automatisé ponctuel ou planifié
- Déployer des fonctions dans une file de tâches avec des tentatives automatiques, des rappels et des requêtes d'état de tâche.
- Personnaliser les règles de mise à l'échelle automatique pour optimiser les temps d'attente des utilisateurs.
Cerebrium IA
Cerebrium IA propose une sélection diversifiée de GPU, notamment H100, A100 et A5000, avec plus de 8 types de GPU disponibles au total. Cerebrium permet aux utilisateurs de définir leur environnement avec de l'infrastructure as code et d'accéder directement au code, sans avoir à gérer des buckets S3.
Fal IA
FAL IA fournit des models prêts à l'emploi avec des endpoints d'API pour la personnalisation et l'intégration dans les applications clientes. Leur plateforme prend en charge les GPU sans serveur, tels que A100 et T4.
Koyeb
Koyeb est une plateforme sans serveur conçue pour permettre aux développeurs de déployer facilement des applications dans le monde entier sans gérer les serveurs, l'infrastructure ou les opérations. Koyeb propose des GPU sans serveur avec prise en charge de Docker et une mise à l'échelle horizontale pour les tâches d'IA telles que l'IA générative, le traitement vidéo et les LLMs. Son offre comprend des H100 et A100 GPU avec jusqu'à 80GB de vRAM.
Sa tarification varie de $0,50/heure à $3,30/heure, facturée à la seconde.
Modal
Modal est une plateforme cloud sans serveur qui permet aux développeurs d'exécuter du code à distance, de définir des environnements de conteneurs par programmation et de passer à l'échelle de milliers de conteneurs. Elle prend en charge l'intégration de GPU, la diffusion d'endpoints web, le déploiement de tâches planifiées et les structures de données distribuées comme les dictionnaires et les files d'attente. La plateforme fonctionne selon un model de paiement à la seconde et ne nécessite aucune configuration d'infrastructure, en se concentrant sur une configuration basée sur le code plutôt que sur YAML.
Pour utiliser Modal, les développeurs s'inscrivent sur modal.com, installent le package Python Modal via pip install modal et s'authentifient avec modal setup. Le code s'exécute dans des conteneurs au sein du cloud de Modal, en faisant abstraction de la gestion de l'infrastructure comme Kubernetes ou AWS. Actuellement limité à Python, il pourrait s'étendre à d'autres langages.
Mystic IA
La plateforme sans serveur de Mystic IA est un cœur de pipeline qui héberge des models de ML via une API d'inference. Le cœur de pipeline peut créer des models personnalisés avec plus de 15 options, telles que GPT, Stable Diffusion et Whisper. Voici quelques-unes des fonctionnalités du cœur de pipeline :
- Versionnage et surveillance simultanés des models
- Gestion de l'environnement, y compris les bibliothèques et les frameworks
- Mise à l'échelle automatique sur différents fournisseurs cloud
- Prise en charge de l'inference en ligne, par lots et en streaming
- Intégrations avec d'autres outils de ML et d'infrastructure.
Mystic IA propose également une communauté Discord active pour le support.
Novita IA
Novita IA est une plateforme conçue pour aider les développeurs à créer des produits d'IA avancés sans expertise approfondie en apprentissage automatique. Elle propose une suite complète d'APIs et d'outils pour créer des applications dans divers domaines, notamment les tâches d'image, de vidéo, d'audio et de large language model (LLM).
Le système sans serveur de Novita IA offre l'auto-scaling, le déploiement avec prise en charge de DockerHub et la surveillance en temps réel.
Replicate
La plateforme de Replicate prend en charge les models d'apprentissage automatique personnalisés et pré-entraînés. La plateforme propose une liste d'attente pour les models open source et offre une flexibilité avec un choix entre Nvidia T4 et A100. La plateforme comprend également une bibliothèque open source, COG, pour faciliter le déploiement de models.
Seeweb
Seeweb est un fournisseur de cloud computing qui propose des solutions de GPU sans serveur pour optimiser les charges de travail d'IA. Ces solutions servent de point d'entrée aux développeurs souhaitant exécuter, forker ou pré-entraîner des models populaires efficacement en Python. Ils peuvent tirer parti de Kubernetes pour accélérer les déploiements
Fonctionnalités clés :
- Mise à l'échelle automatique pour ajuster dynamiquement les ressources, réduisant les démarrages à froid associés aux fonctions sans serveur.
- Conformité au RGPD en opérant dans un cloud européen et en utilisant un réseau mondial pour une portée élargie.
- Support 24x7x365 garantissant aux utilisateurs une assistance fiable pour la gestion de leurs models de ML.
Les GPU fournis incluent A100, H100, L40S, L4 et RTX A6000.
Quels sont les autres fournisseurs cloud ?
Les principaux fournisseurs cloud tels que Google, AWS et Azure proposent des fonctionnalités sans serveur qui ne prennent pas en charge les GPU pour le moment. D'autres fournisseurs, tels que Scaleway ou CoreWeave, proposent de l'inference de GPU mais n'offrent pas de GPU sans serveur.
Découvrez-en plus sur les fournisseurs de GPU cloud et le marché des GPU.
Quels sont les avantages d'un GPU sans serveur ?
LLMs comme ChatGPT sont un sujet brûlant dans le monde des affaires depuis l'année dernière. Ainsi, le nombre de ces models a considérablement augmenté. Les avantages des GPU sans serveur permettent d'éviter plusieurs défis liés aux LLM, tels que :
- Rentabilité : Les utilisateurs ne paient que pour les ressources GPU qu'ils utilisent réellement, ce qui en fait une solution économique. Dans une configuration de serveur traditionnelle, les utilisateurs sont censés payer pour le provisionnement continu des ressources.
- Évolutivité : Les architectures sans serveur évoluent automatiquement pour gérer des charges de travail variables. Lorsque la demande de ressources augmente ou diminue, l'infrastructure s'ajuste dynamiquement sans intervention manuelle.
- Gestion simplifiée : Les développeurs peuvent se concentrer sur l'écriture de code pour des fonctions ou des tâches spécifiques, car le fournisseur cloud gère le provisionnement des serveurs, la mise à l'échelle et d'autres aspects de la gestion de l'infrastructure.
- Allocation des ressources à la demande : L'architecture GPU sans serveur permet aux applications d'accéder aux ressources GPU à la demande. Cela aide à gérer et à maintenir les serveurs physiques ou virtuels dédiés au traitement GPU. Les ressources sont allouées dynamiquement en fonction des besoins des applications.
- Flexibilité : Les développeurs peuvent faire évoluer les ressources à la hausse ou à la baisse en fonction des besoins spécifiques de leurs applications. Cette adaptabilité est particulièrement utile pour les charges de travail ayant des exigences de calcul variables.
- Traitement parallèle amélioré : Le calcul sur GPU excelle dans les tâches de traitement parallèle. Par conséquent, les architectures GPU sans serveur peuvent être utilisées dans des applications qui nécessitent un calcul parallèle important, telles que l'inference d'apprentissage automatique, le traitement de données et les simulations scientifiques.
Méthodologie de benchmark des GPU sans serveur
Prix : Les prix des GPU sans serveur sont collectés mensuellement auprès de tous les fournisseurs.
Performance :
- Les performances de tous les models de GPU sans serveur ont été mesurées sur la plateforme cloud Modal.
- Le finetuning de texte a été mesuré en effectuant un finetuning de Llama 3.2-1B-Instruct sur le dataset FineTune-100k, en utilisant 1M tokens sur 5 époques. Le nombre de tokens multiplié par le nombre d'époques a été divisé par le temps de finetuning pour obtenir le nombre de tokens finetuned par seconde.
- L'inference de texte a été mesurée sur 1 million de tokens, y compris les tokens d'entrée et de sortie. Nous avons divisé le nombre de tokens par la durée totale d'inference pour calculer le nombre moyen de tokens par seconde.
Notes de performance H200 vs H100 :
- Le H200 affichant des performances de finetuning inférieures à celles du H100 peut sembler contre-intuitif compte tenu de son architecture plus récente et de sa mémoire plus grande (141GB contre 80GB). Plusieurs facteurs pourraient contribuer à ce résultat, notamment des différences d'utilisation de la bande passante mémoire, la maturité de l'optimisation logicielle ou la gestion thermique sous des charges de travail soutenues.
- Ce benchmark a utilisé un model de 1B paramètres relativement petit, qui peut ne pas exploiter pleinement la capacité de mémoire supplémentaire du H200. L'écart de performance pourrait différer considérablement avec des models plus grands qui utilisent mieux la mémoire étendue du H200.
- Les performances peuvent également varier en fonction des caractéristiques spécifiques de la charge de travail, des tailles de lot et de la pile logicielle particulière utilisée lors des tests.
Prochaines étapes :
- Nous prévoyons d'étendre nos benchmarks pour inclure des models plus grands (7B, 13B et 70B paramètres) afin de mieux comprendre comment les performances évoluent avec la taille des models et les besoins en mémoire.
- Les tests futurs incluront des configurations multi-GPU et des scénarios de longueur de contexte plus longue où les avantages architecturaux du H200 pourraient être plus apparents.
Ajouter comme source préféréeComment utiliser les GPU sans serveur pour les models de ML
Dans les flux de travail d'apprentissage automatique traditionnels, les développeurs et les scientifiques des données provisionnent et gèrent souvent des serveurs dédiés ou des clusters de GPU pour répondre aux exigences de calcul de l'entraînement de models complexes. Les GPU sans serveur pour l'apprentissage automatique éliminent les complexités de la gestion de l'infrastructure.
Veuillez suivre le guide ci-dessous pour comprendre comment utiliser les GPU sans serveur dans les models de ML :
- Entraînement des models : Les GPU sans serveur permettent un entraînement efficace des models d'apprentissage automatique en allouant dynamiquement des ressources pour des datasets volumineux. Les développeurs bénéficient de ressources à la demande sans les tracas de la gestion de serveurs dédiés.
- Inference : Les GPU sans serveur sont cruciaux pour l'inference des models, permettant des prédictions rapides sur de nouvelles données. Idéal pour des applications telles que la reconnaissance d'images et le traitement du langage naturel, ils assurent une exécution rapide et efficace, en particulier pendant les périodes de demande variable.
- Traitement en temps réel : Les applications qui le nécessitent, telles que l'analyse vidéo, tirent parti des GPU sans serveur. La mise à l'échelle dynamique des ressources permet le traitement rapide des flux de données entrants, ce qui les rend adaptées aux applications en temps réel dans tous les domaines.
- Traitement par lots : Les GPU sans serveur gèrent le traitement de données à grande échelle dans les flux de travail de ML. Cela est essentiel pour le prétraitement des données, l'extraction de caractéristiques et d'autres opérations d'apprentissage automatique orientées par lots.
- Flux de travail ML pilotés par les événements : Les architectures sans serveur sont pilotées par les événements, répondant à des déclencheurs ou à des événements, comme la mise à jour d'un model lorsque de nouvelles données deviennent disponibles ou son réentraînement en réponse à des événements spécifiques.
- Architectures hybrides : Certains flux de travail de ML combinent des ressources de calcul sans serveur et traditionnelles. Par exemple, l'entraînement de model intensif en GPU passe à un environnement sans serveur pour l'inference d'IA, optimisant ainsi l'utilisation des ressources.
FAQ
L'inference sur GPU est le processus d'utilisation des unités de traitement graphique (GPU) pour faire des prédictions ou des inferences à partir d'un model d'apprentissage automatique pré-entraîné. Le GPU accélère les tâches de calcul requises pour traiter les données d'entrée à l'aide du model entraîné, ce qui permet des prédictions plus rapides et plus efficaces. Les capacités de traitement parallèle des GPU améliorent la vitesse et l'efficacité de ces tâches d'inference par rapport aux approches traditionnelles basées sur le CPU.
L'inference sur GPU est particulièrement précieuse pour des applications telles que la reconnaissance d'images, le traitement du langage naturel et d'autres tâches d'apprentissage automatique qui nécessitent des prédictions ou des classifications en temps réel ou quasi réel.
Un GPU sans serveur est un model de calcul dans lequel les développeurs exécutent des applications sans gérer l'infrastructure serveur sous-jacente. Les ressources GPU sont provisionnées dynamiquement selon les besoins. Dans cet environnement, les développeurs se concentrent sur le codage de fonctions spécifiques tandis que le fournisseur cloud gère l'infrastructure, y compris la mise à l'échelle des serveurs.
Malgré le terme « sans serveur » suggérant une absence de serveurs, ils existent toujours mais sont abstraits des développeurs. Dans le calcul sur GPU, cette architecture permet un accès GPU à la demande sans avoir besoin de gérer des serveurs physiques ou virtuels.
Le calcul sur GPU sans serveur est couramment utilisé pour des tâches qui nécessitent un traitement parallèle important, telles que l'apprentissage automatique, le traitement de données et les simulations scientifiques. Les fournisseurs cloud offrant des capacités de GPU sans serveur automatisent l'allocation et la mise à l'échelle des ressources GPU en fonction de la demande des applications.
Cette architecture offre des avantages tels que la rentabilité et l'évolutivité, car l'infrastructure s'ajuste dynamiquement aux charges de travail variables. Elle permet aux développeurs de se concentrer davantage sur le code et moins sur la gestion de l'infrastructure sous-jacente.
Le projet Megatron-Turing de NVIDIA et Microsoft est estimé à environ 100 millions de dollars pour l'ensemble du projet.4 De tels coûts système empêchent les entreprises d'adopter les Large language models (LLMs) malgré leurs avantages.
Le NVIDIA L40S est une version plus puissante et optimisée pour l'IA du GPU L40. Bien que les deux utilisent l'architecture Ada Lovelace, le L40S offre des performances nettement supérieures pour l'entraînement et l'inference d'IA, grâce à des capacités de cœurs tensoriels améliorées et à la prise en charge de la précision FP8.
Le L40 est mieux adapté aux graphismes, au rendu et aux charges de travail générales, tandis que le L40S est idéal pour les tâches d'IA intensives en calcul dans les centres de données.
Pour aller plus loin
Découvrez-en plus sur les GPU :
- Les GPU cloud pour le Deep Learning : disponibilité et prix / performance
- Top 60+ fournisseurs de GPU cloud en 2026
Sources externes
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Journal des modifications
7 mises à jour- 2025
Développé la section "Fournisseur le moins cher pour chaque GPU sans serveur".
Ajout de la méthodologie de benchmark GPU Serverless à la section méthodologie.
Ajout de la section Calculateur de prix GPU sans serveur.
Ajout de RunPod à la section « Top 10 des fournisseurs de GPU sans serveur ».
- 2024
Ajout de Novita AI à la liste des fournisseurs de GPU sans serveur.
Ajout de Koyeb à la liste des fournisseurs de GPU sans serveur.
Remplacement de Banana Dev par Seeweb dans la section « Top 10 des fournisseurs de GPU sans serveur ».
Liens de référence
Le travail de Cem chez AIMultiple a été cité par des publications mondiales de premier plan, notamment Business Insider, Forbes, Morning Brew et Washington Post, par des entreprises mondiales comme Deloitte et HPE, par des ONG comme World Economic Forum et par des organisations supranationales comme European Commission. [1], [2], [3], [4], [5]
Tout au long de sa carrière, Cem a été consultant en technologies, acheteur de technologies et entrepreneur technologique. Il a conseillé des entreprises sur leurs décisions technologiques chez McKinsey & Company et Altman Solon pendant plus de dix ans. Il a également publié un rapport McKinsey sur la digitalisation.
Il a dirigé la stratégie technologique et les achats d'un opérateur télécom, sous la responsabilité du PDG. Il a également dirigé la croissance commerciale de l'entreprise de technologie profonde Hypatos, qui a atteint un revenu récurrent annuel à 7 chiffres et une valorisation à 9 chiffres, passant de 0 à ce résultat en deux ans. Le travail de Cem chez Hypatos a été couvert par des publications technologiques de premier plan comme TechCrunch et Business Insider.
Cem intervient régulièrement lors de conférences technologiques internationales. Il est diplômé de Bogazici University en tant qu'ingénieur informatique et titulaire d'un MBA de la Columbia Business School.
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