Meilleurs 10 Clouds GPU sans serveur & 14 GPU rentables
Le GPU sans serveur peut fournir des services de calcul faciles à mettre à l'échelle pour les charges de travail d'IA. Cependant, leurs coûts peuvent être substantiels pour les projets à grande échelle. Naviguez vers les sections en fonction de vos besoins :
- Trouvez les fournisseurs les plus rentables en tokens par dollar
- Comparez les tarifs horaires chez tous les principaux fournisseurs
- Données de performance pour l'inférence et le débit de fine-tuning
Prix du GPU sans serveur par débit
Les fournisseurs de GPU sans serveur offrent différents niveaux de performance et tarifs pour les charges de travail d'IA. Comparez les configurations de GPU les plus rentables pour vos besoins de fine-tuning et d'inférence sur les principales plateformes sans serveur :
Débit et prix des GPU dans le cloud
Mise à jour le 5 Juillet 2026
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Résultats du benchmark GPU sans serveur
Vous pouvez en savoir plus sur notre méthodologie de benchmark pour le GPU sans serveur.
10 fournisseurs de GPU sans serveur sélectionnés
Les entreprises sont classées par ordre alphabétique car ce domaine est émergent et les données disponibles sont limitées, à l'exception des sponsors, qui sont placés en haut de la liste avec un lien vers leur site web.
RunPod
RunPod propose 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). Certaines des fonctionnalités de RunPod incluent :
- Processus de chargement en déposant un lien de conteneur pour extraire 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 modèles de diverses tailles et types depuis la bibliothèque de modèles à grande 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 modèles d'IA/ML dans des scénarios réels. Avec Truss, les développeurs peuvent :
- Emballer et tester le code du modèle, les poids et les dépendances en utilisant un serveur de modèle.
- Développer leur modèle avec des retours rapides d'un serveur de rechargement à chaud, évitant ainsi des configurations Docker et Kubernetes complexes.
- Accueillir des modèles créés avec n'importe quel framework Python, qu'il s'agisse de transformers, de diffusors, de PyTorch, de Tensorflow, de XGBoost, de sklearn, ou même de modèles entièrement personnalisés.
Beam Cloud
Beam, anciennement connu sous le nom de Slai, propose 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 entraînement automatique ponctuel ou planifié
- Déployer des fonctions dans une file d'attente de tâches avec des nouvelles tentatives automatisées, des rappels et des requêtes de statut de tâche.
- Personnaliser les règles de mise à l'échelle automatique pour optimiser les temps d'attente des utilisateurs.
Cerebrium AI
Cerebrium AI propose une sélection diversifiée de GPUs, y compris H100, A100 et A5000, avec un total de plus de 8 types de GPU disponibles. Cerebrium permet aux utilisateurs de définir leur environnement avec une infrastructure-as-code et d'accéder directement au code, sans avoir à gérer des buckets S3.
Fal AI
FAL AI propose des modèles prêts à l'emploi avec des endpoints API pour la personnalisation et l'intégration dans les applications clients. Leur plateforme prend en charge les GPUs sans serveur, tels que A100 et T4.
Koyeb
Koyeb est une plateforme sans serveur conçue pour permettre aux développeurs de déployer facilement des applications à l'échelle mondiale sans gérer de serveurs, d'infrastructure ou d'opérations. Koyeb propose des GPUs sans serveur avec support Docker et 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 des GPU A100 avec jusqu'à 80 Go de vRAM.
Son tarif varie de 0,50 $/h à 3,30 $/h, facturé 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 de manière programmatique et de passer à l'échelle à des milliers de conteneurs. Elle prend en charge l'intégration GPU, la diffusion d'endpoints web, le déploiement de tâches planifiées et les structures de données distribuées telles que les dictionnaires et les files d'attente. La plateforme fonctionne sur un modèle de paiement à la seconde et ne nécessite aucune configuration d'infrastructure, 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, abstrayant la gestion de l'infrastructure comme Kubernetes ou AWS. Actuellement limité à Python, il pourrait s'étendre à d'autres langages.
Mystic AI
La plateforme sans serveur de Mystic AI est un noyau de pipeline qui héberge des modèles ML via une API d'inférence. Le noyau de pipeline peut créer des modèles personnalisés avec plus de 15 options, telles que GPT, Stable diffusion et Whisper. Voici certaines des fonctionnalités du noyau de pipeline :
- Versionnement et surveillance simultanés des modèles
- Gestion de l'environnement, y compris les bibliothèques et les frameworks
- Mise à l'échelle automatique chez divers fournisseurs de cloud
- Prise en charge de l'inférence en ligne, par lots et en streaming
- Intégrations avec d'autres outils ML et d'infrastructure.
Mystic AI propose également une communauté Discord active pour le support.
Novita AI
Novita AI 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 construire des applications dans divers domaines, y compris l'image, la vidéo, l'audio et les tâches de modèle de langage (LLM).
Le système sans serveur de Novita AI propose une mise à l'échelle auto, un déploiement avec support DockerHub et une surveillance en temps réel.
Replicate
La plateforme de Replicate prend en charge les modèles d'apprentissage automatique personnalisés et pré-entraînés. La plateforme propose une liste d'attente pour les modèles open-source et offre une flexibilité avec un choix entre Nvidia T4 et A100. La plateforme inclut également une bibliothèque open-source, COG, pour faciliter le déploiement de modèles.
Seeweb
Seeweb est un fournisseur de cloud computing qui propose des solutions GPU sans serveur pour optimiser les charges de travail d'IA. Ces solutions servent de point d'entrée pour les développeurs souhaitant exécuter, forker ou pré-entraîner des modèles populaires efficacement en Python. Ils peuvent exploiter 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 RGPD en opérant dans un cloud européen et en utilisant un réseau mondial pour une portée étendue.
- Support 24x7x365 assurant que les utilisateurs reçoivent une assistance fiable pour gérer leurs modèles ML.
Les GPU fournis incluent A100, H100, L40S, L4 et RTX A6000.
Quels sont les autres fournisseurs de cloud ?
Les principaux fournisseurs de cloud tels que Google, AWS et Azure offrent une fonctionnalité sans serveur qui ne prend pas en charge les GPUs pour le moment. D'autres fournisseurs, tels que Scaleway ou CoreWeave, proposent une inférence GPU mais n'offrent pas de GPUs sans serveur.
En savoir plus sur les fournisseurs de cloud GPU et le marché des GPU.
Quels sont les avantages du GPU sans serveur ?
LLMs comme ChatGPT ont été un sujet brûlant dans le monde des affaires depuis l'année dernière. Ainsi, le nombre de ces modèles a considérablement augmenté. Les avantages des GPUs sans serveur aident à éviter plusieurs défis des LLM, tels que :
- Efficacité des coûts : Les utilisateurs ne paient que pour les ressources GPU qu'ils utilisent réellement, ce qui en fait une solution rentable. Dans une configuration de serveur traditionnelle, les utilisateurs sont censés payer pour la provision continue des ressources.
- Évolutivité : Les architectures sans serveur s'adaptent 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 de cloud gère la provision des serveurs, la mise à l'échelle et la gestion de l'infrastructure.
- Allocation de 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 des serveurs physiques ou virtuels dédiés au traitement GPU. Les ressources sont allouées dynamiquement en fonction des besoins de l'application.
- Flexibilité : Les développeurs peuvent augmenter ou réduire les ressources en fonction des besoins spécifiques de leurs applications. Cette adaptabilité est particulièrement utile pour les charges de travail avec des exigences de calcul variables.
- Traitement parallèle amélioré : Le calcul GPU excelle dans les tâches de traitement parallèle. Par conséquent, les architectures GPU sans serveur peuvent être utilisées dans des applications nécessitant un calcul parallèle important, telles que l'inférence d'apprentissage automatique, le traitement de données et les simulations scientifiques.
Ajouter comme source préféréeMéthodologie de benchmark GPU sans serveur
Prix : Les prix des GPU sans serveur sont extraits mensuellement de tous les fournisseurs.
Performance :
- La performance de tous les modèles GPU sans serveur a été mesurée sur la plateforme cloud Modal.
- Le finetuning de texte a été mesuré en finetunant Llama 3.2-1B-Instruct sur le dataset FineTune-100k, en utilisant 1M de 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 finetunés par seconde.
- L'inférence 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 de l'inférence 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 étant donné son architecture plus récente et sa mémoire plus grande (141 Go contre 80 Go). Plusieurs facteurs pourraient contribuer à ce résultat, notamment des différences dans l'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 modèle relativement petit de 1 milliard de paramètres, qui pourrait ne pas exploiter pleinement la capacité de mémoire supplémentaire du H200. L'écart de performance pourrait différer considérablement avec des modèles plus grands qui exploitent mieux la mémoire étendue du H200.
- La performance peut 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 modèles plus grands (7B, 13B et 70B de paramètres) afin de mieux comprendre comment la performance évolue avec la taille du modèle et les exigences de mémoire.
- Les tests futurs incluront des configurations multi-GPU et des scénarios de longueur de contexte plus longs où les avantages architecturaux du H200 pourraient être plus apparents.
Comment utiliser les GPUs sans serveur pour les modèles ML
Dans les flux de travail d'apprentissage automatique traditionnels, les développeurs et les data scientists provisionnent et gèrent souvent des serveurs dédiés ou des clusters GPU pour gérer les besoins de calcul de l'entraînement de modèles complexes. Le GPU sans serveur pour l'apprentissage automatique élimine les complexités de la gestion de l'infrastructure.
Veuillez suivre le guide ci-dessous pour comprendre comment utiliser le GPU sans serveur dans les modèles ML :
- Entraînement de modèles : Le GPU sans serveur permet un entraînement efficace de modèles d'apprentissage automatique en allouant dynamiquement des ressources pour des ensembles de données étendus. Les développeurs bénéficient de ressources à la demande sans la gêne de gérer des serveurs dédiés.
- Inférence : Les GPUs sans serveur sont cruciaux pour l'inférence de modèles, permettant des prédictions rapides sur de nouvelles données. Idéal pour des applications telles que la reconnaissance d'image et le traitement du langage naturel, il assure 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, exploitent le GPU sans serveur. La mise à l'échelle dynamique des ressources permet le traitement rapide des flux de données entrants, le rendant adapté aux applications en temps réel dans divers domaines.
- Traitement par lots : Les GPUs sans serveur gèrent le traitement de données à grande échelle dans les flux de travail ML. Cela est essentiel pour le prétraitement des données, l'extraction de caractéristiques et 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 aux déclencheurs ou événements, tels que la mise à jour d'un modèle lorsque de nouvelles données deviennent disponibles ou son réentraînement en réponse à des événements spécifiques.
- Architectures hybrides : Certains flux de travail ML combinent des ressources de calcul sans serveur et traditionnelles. Par exemple, l'entraînement de modèles intensif en GPU passe à un environnement sans serveur pour l'inférence IA, optimisant l'utilisation des ressources.
FAQ
L'inférence GPU est le processus d'utilisation des unités de traitement graphique (GPUs) pour faire des prédictions ou des inférences à partir d'un modèle d'apprentissage automatique pré-entraîné. Le GPU accélère les tâches de calcul nécessaires pour traiter les données d'entrée en utilisant le modèle entraîné, résultant en des prédictions plus rapides et plus efficaces. Les capacités de traitement parallèle des GPUs améliorent la vitesse et l'efficacité de ces tâches d'inférence par rapport aux approches traditionnelles basées sur CPU.
L'inférence GPU est particulièrement précieuse pour des applications telles que la reconnaissance d'image, le traitement du langage naturel et d'autres tâches d'apprentissage automatique qui nécessitent des prédictions ou des classifications en temps réel ou quasi temps réel.
Le GPU sans serveur est un modèle de calcul dans lequel les développeurs exécutent des applications sans gérer l'infrastructure de 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 de cloud gère l'infrastructure, y compris la mise à l'échelle des serveurs.
Bien que le terme « sans serveur » suggère une absence de serveurs, ils existent toujours mais sont abstraits des développeurs. Dans le calcul GPU, cette architecture permet un accès GPU à la demande sans avoir besoin de gérer des serveurs physiques ou virtuels.
Le calcul 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 de cloud offrant des capacités GPU sans serveur automatisent l'allocation et la mise à l'échelle des ressources GPU en fonction de la demande de l'application.
Cette architecture offre des avantages tels que l'efficacité des coûts 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.
Megatron-Turing de NVIDIA et Microsoft est estimé coûter environ 100 millions de dollars pour l'ensemble du projet.4 De tels coûts de système empêchent l'adoption par les entreprises de modèles de langage larges (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'inférence IA, grâce à des capacités de cœur tensoriel améliorées et au support de la précision FP8.
Le L40 est mieux adapté pour la graphisme, le rendu et les charges de travail à usage général, tandis que le L40S est idéal pour les tâches IA intensives en calcul dans les centres de données.
Pour aller plus loin
Découvrez plus sur les GPU :
- Cloud GPUs pour l'apprentissage profond : Disponibilité & Prix / Performance
- Top 10 des fournisseurs de Cloud GPU
Sources externes
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@misc{dilmegani2026,
author = {Dilmegani, Cem},
title = {{Meilleurs 10 Clouds GPU sans serveur & 14 GPU rentables}},
year = {2026},
month = apr,
howpublished = {\url{https://aimultiple.com/serverless-gpu}},
note = {AIMultiple. Consulté le 15 Avril 2026}
}Liens de référence
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