Meilleurs 10 Clouds GPU Serverless et 14 GPU Rentables
Le GPU serverless peut fournir des services informatiques 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 selon vos besoins :
- Trouvez les fournisseurs les plus rentables par tokens par dollar
- Comparez les tarifs horaires de tous les principaux fournisseurs
- Données de performance pour le débit d'inférence et de fine-tuning
Prix par débit du GPU serverless
Les fournisseurs de GPU serverless offrent différents niveaux de performance et de tarification pour les charges de travail d'IA. Comparez les configurations GPU les plus rentables pour vos besoins de fine-tuning et d'inférence sur les principales plateformes serverless :
Débit et prix des GPU dans le cloud
Mise à jour le 26 Juillet 2026
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Calculateur de prix du GPU serverless
Résultats des benchmarks GPU serverless
Vous pouvez en savoir plus sur notre méthodologie de benchmark pour le GPU serverless.
10 fournisseurs de GPU serverless présélectionnés
Les entreprises sont triées 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 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 serverless et utiliser une approche Bring Your Own Container (BYOC). Voici quelques-unes des fonctionnalités de RunPod :
- Processus de chargement via le dépôt d'un lien de conteneur pour tirer un pod
- Un système de paiement et de facturation basé sur des crédits.
Baseten Labs
Baseten est une plateforme d'infrastructure de machine learning qui aide les utilisateurs à déployer des modèles de différentes tailles et types à partir de 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 :
- Empaqueter et tester le code du modèle, les poids et les dépendances à l'aide d'un serveur de modèles.
- Développer leur modèle avec un retour rapide d'un serveur de rechargement en direct, évitant les configurations complexes Docker et Kubernetes.
- Prendre en charge les modèles créés avec n'importe quel framework Python, qu'il s'agisse de transformers, diffusors, PyTorch, TensorFlow, XGBoost, sklearn ou même de modèles 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, l'autoscaling, 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 d'attente de tâches avec des tentatives automatiques, des callbacks et des requêtes d'état des tâches.
- Personnaliser les règles d'autoscaling pour optimiser les temps d'attente des utilisateurs.
Cerebrium IA
Cerebrium IA propose une sélection diversifiée de GPU, notamment H100, A100 et A5000, avec un total de plus de 8 types de GPU disponibles. Cerebrium permet aux utilisateurs de définir leur environnement avec l'infrastructure-as-code et d'accéder directement au code, sans avoir besoin de gérer des buckets S3.
Fal IA
FAL IA fournit des modèles prêts à l'emploi avec des endpoints API pour la personnalisation et l'intégration dans les applications clientes. Leur plateforme prend en charge les GPU serverless, tels que A100 et T4.
Koyeb
Koyeb est une plateforme serverless conçue pour permettre aux développeurs de déployer facilement des applications à l'échelle mondiale sans gérer les serveurs, l'infrastructure ou les opérations. Koyeb propose des GPU serverless avec prise en charge Docker et mise à l'échelle horizontale pour les tâches d'IA telles que l'IA générative, le traitement vidéo et les LLM. Son offre comprend des H100 et A100 GPU avec jusqu'à 80 Go de vRAM.
Sa tarification varie de $0,50/h à $3,30/h, facturée à la seconde.
Modal
Modal est une plateforme cloud serverless qui permet aux développeurs d'exécuter du code à distance, de définir des environnements de conteneurs par programmation 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 comme 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, faisant abstraction de la gestion d'infrastructure comme Kubernetes ou AWS. Actuellement limité à Python, il pourrait s'étendre à d'autres langages.
Mystic IA
La plateforme serverless de Mystic IA est un cœur de pipeline qui héberge des modèles ML via une API d'inférence. Le cœur de pipeline peut créer des modèles 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 modèles
- Gestion de l'environnement, y compris les bibliothèques et les frameworks
- Auto-scaling sur divers fournisseurs cloud
- Prise en charge de l'inférence en ligne, par lots et en streaming
- Intégrations avec d'autres outils ML et d'infrastructure.
Mystic IA fournit 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 machine learning. Elle offre une suite complète d'API 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 serverless de Novita IA offre l'auto-scaling, le déploiement avec prise en charge DockerHub et la surveillance en temps réel.
Replicate
La plateforme de Replicate prend en charge les modèles de machine learning 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 comprend également une bibliothèque open-source, COG, pour faciliter le déploiement des modèles.
Seeweb
Seeweb est un fournisseur de cloud computing qui propose des solutions GPU serverless pour optimiser les charges de travail d'IA. Ces solutions servent de point d'entrée pour les développeurs cherchant à exécuter, forker ou pré-entraîner efficacement des modèles populaires en Python. Ils peuvent tirer parti de Kubernetes pour accélérer les déploiements
Fonctionnalités clés :
- Autoscaling pour ajuster dynamiquement les ressources, réduisant les cold starts associés aux fonctions serverless.
- Conformité 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 modèles 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 offrent des fonctionnalités serverless qui ne prennent pas en charge les GPU pour le moment. D'autres fournisseurs, tels que Scaleway ou CoreWeave, proposent l'inférence GPU mais n'offrent pas de GPU serverless.
Découvrez-en plus sur les fournisseurs de GPU cloud et le marché des GPU.
Quels sont les avantages d'un GPU serverless ?
Les LLM comme ChatGPT sont un sujet brûlant dans le monde des affaires depuis l'année dernière. Ainsi, le nombre de ces modèles a considérablement augmenté. Les avantages des GPU serverless 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 le provisionnement continu des ressources.
- Scalabilité : Les architectures serverless 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 cloud gère le provisionnement des serveurs, la mise à l'échelle et d'autres gestions d'infrastructure.
- Allocation des ressources à la demande : L'architecture GPU serverless permet aux applications d'accéder aux ressources GPU à la demande. Cela aide à gérer et maintenir des serveurs physiques ou virtuels dédiés au traitement GPU. Les ressources sont allouées dynamiquement en fonction des exigences 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 avec des exigences de calcul variables.
- Traitement parallèle amélioré : Le calcul GPU excelle dans les tâches de traitement parallèle. Par conséquent, les architectures GPU serverless peuvent être utilisées dans des applications qui nécessitent un calcul parallèle important, telles que l'inférence de machine learning, le traitement des données et les simulations scientifiques.
Méthodologie de benchmark GPU serverless
Prix : Les prix des GPU serverless sont collectés mensuellement auprès de tous les fournisseurs.
Performance :
- La performance de tous les modèles GPU serverless a été mesurée sur la plateforme cloud Modal.
- Le fine-tuning de texte a été mesuré en fine-tunant Llama 3.2-1B-Instruct sur le dataset FineTune-100k, en utilisant 1M tokens sur 5 epochs. Le nombre de tokens multiplié par le nombre d'epochs a été divisé par le temps de fine-tuning pour obtenir le nombre de tokens fine-tunés par seconde.
- L'inférence de texte a été mesurée sur 1 million de tokens, incluant à la fois les tokens d'entrée et de sortie. Nous avons divisé le nombre de tokens par la durée totale d'inférence pour calculer le nombre moyen de tokens par seconde.
Notes de performance H200 vs H100 :
- Le fait que le H200 montre des performances de fine-tuning inférieures à celles du H100 peut sembler contre-intuitif compte tenu de son architecture plus récente et de sa mémoire plus grande (141 Go contre 80 Go). 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 modèle relativement petit de 1B de paramètres, qui peut ne pas tirer pleinement parti de la capacité mémoire supplémentaire du H200. L'écart de performance pourrait différer considérablement avec des modèles 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 modèles plus grands (7B, 13B et 70B de paramètres) afin de mieux comprendre comment les performances évoluent 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 longue où les avantages architecturaux du H200 pourraient être plus apparents.
Ajouter comme source préféréeComment utiliser les GPU serverless pour les modèles ML
Dans les flux de travail traditionnels de machine learning, les développeurs et les data scientists provisionnent et gèrent souvent des serveurs dédiés ou des clusters GPU pour gérer les demandes de calcul de l'entraînement de modèles complexes. Le GPU serverless pour le machine learning élimine les complexités de la gestion d'infrastructure.
Veuillez suivre le guide ci-dessous pour comprendre comment utiliser le GPU serverless dans les modèles ML :
- Entraînement des modèles : Le GPU serverless permet un entraînement efficace des modèles de machine learning en allouant dynamiquement des ressources pour des datasets étendus. Les développeurs bénéficient de ressources à la demande sans les tracas de la gestion de serveurs dédiés.
- Inférence : Les GPU serverless sont cruciaux pour l'inférence de modèles, permettant des prédictions rapides sur de nouvelles données. Idéal pour des applications telles que la reconnaissance d'images et le traitement du langage naturel, il assure une exécution rapide et efficace, surtout pendant les périodes de demande variable.
- Traitement en temps réel : Les applications qui le nécessitent, telles que l'analyse vidéo, tirent parti du GPU serverless. La mise à l'échelle dynamique des ressources permet le traitement rapide des flux de données entrants, ce qui le rend adapté aux applications en temps réel dans tous les domaines.
- Traitement par lots : Les GPU serverless 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 d'autres opérations de machine learning orientées par lots.
- Flux de travail ML pilotés par les événements : Les architectures serverless sont pilotées par les événements, répondant à des déclencheurs ou des événements, tels que la mise à jour d'un modèle lorsque de nouvelles données deviennent disponibles ou le réentraînement en réponse à des événements spécifiques.
- Architectures hybrides : Certains flux de travail ML combinent des ressources de calcul serverless et traditionnelles. Par exemple, l'entraînement de modèles intensif en GPU passe à un environnement serverless pour l'inférence IA, optimisant l'utilisation des ressources.
FAQ
L'inférence GPU est le processus d'utilisation des unités de traitement graphique (GPU) pour faire des prédictions ou des inférences à partir d'un modèle de machine learning pré-entraîné. Le GPU accélère les tâches de calcul nécessaires pour traiter les données d'entrée à l'aide du modèle entraîné, ce qui se traduit par des prédictions plus rapides et plus efficaces. Les capacités de traitement parallèle des GPU 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 les applications telles que la reconnaissance d'images, le traitement du langage naturel et d'autres tâches de machine learning qui nécessitent des prédictions ou des classifications en temps réel ou quasi réel.
Le GPU serverless 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 cloud gère l'infrastructure, y compris la mise à l'échelle des serveurs.
Malgré le terme « serverless » suggérant 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 gestion de serveur physique ou virtuel.
Le calcul GPU serverless est couramment utilisé pour les tâches qui nécessitent un traitement parallèle important, telles que le machine learning, le traitement des données et les simulations scientifiques. Les fournisseurs cloud offrant des capacités GPU serverless 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 l'efficacité des coûts et la scalabilité, 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 à environ $100 millions pour l'ensemble du projet.4 De tels coûts de système empêchent les entreprises d'adopter les Large language models (LLM) 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 cœurs tensor améliorées et à la prise en charge de la précision FP8.
Le L40 est mieux adapté aux charges de travail graphiques, de rendu et à usage général, tandis que le L40S est idéal pour les tâches d'IA intensives en calcul dans les data centers.
Lectures complémentaires
Découvrez-en plus sur le GPU :
- GPU cloud pour le Deep Learning : Disponibilité et Prix / Performance
- Top 60+ fournisseurs de GPU cloud en 2026
Sources externes
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@misc{dilmegani2026,
author = {Dilmegani, Cem},
title = {{Meilleurs 10 Clouds GPU Serverless et 14 GPU Rentables}},
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note = {AIMultiple. Consulté le 15 Avril 2026}
}Liens de référence
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