Les 10 meilleurs clouds GPU sans serveur et 14 GPU économiques
Les GPU sans serveur offrent des services de calcul facilement adaptables aux charges de travail d'IA. Cependant, leur coût peut être considérable pour les projets de grande envergure. Consultez les sections correspondant à vos besoins :
- Trouvez les fournisseurs les plus rentables en fonction du nombre de jetons par dollar.
- Comparez les tarifs horaires de tous les principaux fournisseurs
- Données de performance pour le débit d'inférence et de réglage fin
Prix des GPU sans serveur par débit
Les fournisseurs de GPU sans serveur proposent différents niveaux de performance et de tarification pour les charges de travail d'IA. Comparez les configurations GPU les plus économiques pour vos besoins d'optimisation et d'inférence sur les principales plateformes sans serveur :
Cloud GPU Throughput & Prices
Updated on May 6, 2026
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calculateur de prix GPU sans serveur
Résultats des tests de performance des GPU sans serveur
Vous pouvez en savoir plus sur notre méthodologie d'évaluation comparative pour les GPU sans serveur .
Dix fournisseurs de GPU sans serveur présélectionnés
Les entreprises sont classées par ordre alphabétique car ce domaine est émergent et les données disponibles sont limitées, à l'exception des sponsors, qui figurent en haut de la liste avec un lien vers leur site web.
RunPod
RunPod fournit des points de terminaison d'IA entièrement gérés et évolutifs pour diverses charges de travail. Les utilisateurs de RunPod peuvent choisir entre des instances GPU et des points de terminaison sans serveur et adopter une approche BYOC (Bring Your Own Container). Voici quelques fonctionnalités de RunPod :
- Processus de chargement par dépôt d'un lien de conteneur pour extraire un pod
- Un système de paiement et de facturation basé sur le crédit.
Baseten Laboratoires
Baseten est une plateforme d'infrastructure d'apprentissage automatique qui permet aux utilisateurs de déployer à grande échelle des modèles de tailles et de types variés issus de la bibliothèque de modèles. Elle exploite des instances GPU telles que A100, A10 et T4 pour optimiser les performances de calcul.
Le document Baseten présente également un outil open source appelé Truss. Cet outil permet aux développeurs de déployer des modèles d'IA/ML dans des scénarios réels. Grâce à Truss, les développeurs peuvent :
- Empaquetez et testez le code du modèle, les poids et les dépendances à l'aide d'un serveur de modèles.
- Développez leur modèle avec un retour d'information rapide d'un serveur de rechargement en direct, en évitant les configurations complexes de Docker et Kubernetes.
- Compatible avec les modèles créés avec n'importe quel framework Python, qu'il s'agisse de transformateurs, de diffuseurs, de PyTorch, de Tensorflow, de XGBoost, de sklearn, ou même de modèles entièrement personnalisés.
Beam Cloud
Beam, anciennement Slai, facilite le déploiement d'API REST grâce à des fonctionnalités intégrées telles que l'authentification, la mise à l'échelle automatique, la journalisation et les métriques. Les utilisateurs de Beam peuvent :
- Exécutez des tâches d'entraînement de longue durée sur GPU, en choisissant entre un réentraînement automatisé ponctuel ou planifié.
- Déployez des fonctions dans une file d'attente de tâches avec des tentatives de nouvelle exécution automatisées, des rappels et des requêtes d'état des tâches.
- Personnalisez les règles de mise à l'échelle automatique pour optimiser les temps d'attente des utilisateurs.
Cerebrium AI
Cerebrium AI propose une gamme variée de GPU, notamment les H100, A100 et A5000, soit plus de huit types de GPU disponibles. Cerebrium permet aux utilisateurs de définir leur environnement grâce à l'infrastructure en tant que code et d'accéder directement au code, sans avoir à gérer de compartiments S3.
Fal AI
FAL AI propose des modèles prêts à l'emploi avec des API permettant la personnalisation et l'intégration dans les applications clientes. Sa plateforme prend en charge les GPU sans serveur, tels que les 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 avoir à gérer de serveurs, d'infrastructure ni d'opérations. Koyeb propose des GPU sans serveur compatibles avec Docker et offrant une mise à l'échelle horizontale pour les tâches d'IA telles que l'IA générative, le traitement vidéo et les modèles de langage. Son offre comprend des GPU H100 et A100 avec jusqu'à 80 Go de vRAM.
Ses tarifs varient de 0,50 $/h à 3,30 $/h, facturés à la seconde.
Modal
Modal est une plateforme cloud sans serveur permettant aux développeurs d'exécuter du code à distance, de définir des environnements de conteneurs par programmation et de gérer des milliers de conteneurs. Elle prend en charge l'intégration GPU, la diffusion de points de terminaison web, le déploiement de tâches planifiées et les structures de données distribuées telles que les dictionnaires et les files d'attente. La plateforme fonctionne selon un modèle de paiement à la seconde et ne nécessite aucune configuration d'infrastructure, privilégiant 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 la commande `pip install modal`, puis s'authentifient auprès de modal setup. Le code s'exécute dans des conteneurs au sein du cloud de Modal, masquant ainsi la gestion de l'infrastructure telle que Kubernetes ou AWS. Actuellement limité à Python, ce service pourrait être étendu à d'autres langages.
IA mystique
La plateforme sans serveur de Mystic AI est un noyau de pipeline qui héberge des modèles d'apprentissage automatique via une API d'inférence. Ce noyau permet de créer des modèles personnalisés avec plus de 15 options, telles que GPT, la diffusion stable et Whisper. Voici quelques-unes de ses fonctionnalités :
- Gestion et surveillance simultanées des versions de modèles
- Gestion de l'environnement, y compris les bibliothèques et les frameworks
- Mise à l'échelle automatique sur différents fournisseurs de cloud
- Prise en charge de l'inférence en ligne, par lots et en flux continu
- Intégrations avec d'autres outils d'apprentissage automatique et d'infrastructure.
Mystic AI propose également une communauté Discord active pour obtenir de l'aide.
Novita IA
Novita AI est une plateforme conçue pour aider les développeurs à créer des produits d'IA avancés sans expertise approfondie en apprentissage automatique. Elle offre une suite complète d'API et d'outils pour la création d'applications dans divers domaines, notamment l'image, la vidéo, l'audio et les modèles de langage complexes (LLM).
Novita Le système sans serveur d'IA offre une mise à l'échelle automatique, un déploiement avec prise en charge de DockerHub et une surveillance en temps réel.
Replicate
La plateforme Replicate prend en charge les modèles d'apprentissage automatique personnalisés et pré-entraînés. Elle propose une liste d'attente pour les modèles open source et offre une grande flexibilité grâce au choix entre les cartes graphiques Nvidia T4 et A100. La plateforme inclut également la bibliothèque open source COG pour faciliter le déploiement des modèles.
Seeweb
Seeweb est un fournisseur de services cloud proposant des solutions GPU sans serveur pour optimiser les charges de travail d'IA. Ces solutions constituent un point d'entrée pour les développeurs souhaitant exécuter, dupliquer ou pré-entraîner efficacement des modèles populaires en Python. Ils peuvent tirer parti de Kubernetes pour accélérer les déploiements.
Caractéristiques principales :
- Mise à l'échelle automatique pour ajuster dynamiquement les ressources, réduisant ainsi les démarrages à froid associés aux fonctions sans serveur.
- Conformité au RGPD grâce à une infrastructure cloud européenne et à un réseau mondial pour une portée étendue.
- Une assistance 24h/24, 7j/7, 365j/an garantit aux utilisateurs une aide fiable pour la gestion de leurs modèles d'apprentissage automatique.
Les GPU fournis incluent les A100, H100, L40S, L4 et RTX A6000.
Quels sont les autres fournisseurs de cloud ?
Les principaux fournisseurs de cloud, tels qu'AWS et Azure, proposent des fonctionnalités sans serveur qui ne prennent pas en charge les GPU pour le moment. D'autres fournisseurs, comme Scaleway ou CoreWeave, proposent l'inférence GPU, mais pas de GPU sans serveur.
Découvrez-en plus sur les fournisseurs de GPU dans le cloud et le marché des GPU.
Quels sont les avantages d'un GPU sans serveur ?
Les modèles LLM comme ChatGPT font beaucoup parler d'eux dans le monde des affaires depuis l'année dernière. De ce fait, leur nombre a considérablement augmenté. Les avantages des GPU sans serveur permettent de surmonter plusieurs difficultés liées aux modèles LLM , telles 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 serveur traditionnelle, les utilisateurs doivent payer pour la mise à disposition continue des ressources.
- Évolutivité : Les architectures sans serveur s’adaptent automatiquement aux variations de charge de travail. Lorsque la demande en 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, tandis que le fournisseur de cloud gère l’approvisionnement des serveurs, la mise à l’échelle et les autres aspects 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 facilite la gestion et la maintenance 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 adapter 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 dont les exigences de calcul sont 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 nécessitant une puissance de calcul parallèle importante, telles que l’inférence en apprentissage automatique, le traitement de données et les simulations scientifiques.
Méthodologie d'évaluation 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 modèles de GPU sans serveur ont été mesurées sur la plateforme cloud Modal.
- L'amélioration du traitement du texte a été mesurée en affinant Llama 3.2-1B-Instruct sur l'ensemble de données FineTune-100k, à l'aide d'un million de jetons répartis sur 5 époques. Le nombre de jetons affinés par seconde a été obtenu en multipliant le nombre de jetons par le nombre d'époques, puis en divisant le résultat par le temps d'affinage.
- L'inférence textuelle a été mesurée sur un million de jetons, incluant les jetons d'entrée et de sortie. Le nombre moyen de jetons par seconde a été calculé en divisant ce nombre par la durée totale de l'inférence.
Remarques sur les performances du H200 par rapport au H100 :
- Le fait que le H200 affiche des performances de réglage fin inférieures à celles du H100 peut sembler paradoxal compte tenu de son architecture plus récente et de sa mémoire plus importante (141 Go contre 80 Go). Plusieurs facteurs pourraient expliquer ce résultat, notamment des différences dans l'utilisation de la bande passante mémoire, la maturité de l'optimisation logicielle ou la gestion thermique sous charges de travail soutenues.
- Ce test de performance a utilisé un modèle relativement simple à 1 milliard de paramètres, ce qui peut ne pas exploiter pleinement la capacité de mémoire supplémentaire du H200. L'écart de performance pourrait être sensiblement différent avec des modèles plus volumineux qui tirent mieux parti de la mémoire étendue du H200.
- Les performances peuvent également varier en fonction des caractéristiques spécifiques de la charge de travail, de la taille des lots et de la pile logicielle utilisée lors des tests.
Prochaines étapes :
- Nous prévoyons d'étendre nos benchmarks pour inclure des modèles plus grands (7B, 13B et 70B paramètres) afin de mieux comprendre comment les performances évoluent en fonction de la taille du modèle et des 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.
Comment utiliser les GPU sans serveur pour les modèles d'apprentissage automatique
Dans les flux de travail traditionnels d'apprentissage automatique, les développeurs et les data scientists provisionnent et gèrent souvent des serveurs dédiés ou des clusters de GPU pour répondre aux besoins de calcul liés à l'entraînement de modèles complexes. L'approche Serverless GPU pour l'apprentissage automatique simplifie la gestion de l'infrastructure.
Veuillez suivre le guide ci-dessous pour comprendre comment utiliser Serverless GPU dans les modèles d'apprentissage automatique :
- Modèles d'entraînement : le GPU sans serveur permet un entraînement efficace des modèles d'apprentissage automatique en allouant dynamiquement des ressources pour les grands ensembles de données. Les développeurs bénéficient ainsi de ressources à la demande sans avoir à gérer de serveurs dédiés.
- Inférence : Les GPU sans serveur sont essentiels à l’inférence des modèles, permettant des prédictions rapides sur de nouvelles données. Idéaux pour des applications telles que la reconnaissance d’images et le traitement automatique du langage naturel, ils garantissent une exécution rapide et efficace, notamment lors de variations de la demande.
- Traitement en temps réel : les applications qui le requièrent, comme l’analyse vidéo, tirent parti du GPU sans serveur. La mise à l’échelle dynamique des ressources permet un traitement rapide des flux de données entrants, ce qui la rend idéale pour les applications en temps réel dans divers domaines.
- Traitement par lots : les GPU sans serveur prennent en charge le traitement de données à grande échelle dans les flux de travail d’apprentissage automatique. Ceci est essentiel pour le prétraitement des données, l’extraction de caractéristiques et d’autres opérations d’apprentissage automatique par lots.
- Flux de travail ML événementiels : les architectures sans serveur sont événementielles et réagissent à des déclencheurs ou des événements, comme la mise à jour d’un modèle lorsque de nouvelles données sont disponibles ou son réentraînement en réponse à des événements spécifiques.
- Architectures hybrides : certains flux de travail d’apprentissage automatique combinent ressources de calcul traditionnelles et sans serveur. Par exemple, l’entraînement de modèles nécessitant une utilisation intensive du GPU est transféré vers un environnement sans serveur pour l’inférence IA, optimisant ainsi l’utilisation des ressources.
FAQ
L'inférence GPU consiste à utiliser des unités de traitement graphique (GPU) pour effectuer des prédictions ou des inférences à partir d'un modèle d'apprentissage automatique pré-entraîné. Le GPU accélère les calculs nécessaires au traitement des données d'entrée par le modèle entraîné, ce qui permet d'obtenir 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 le CPU.
L'inférence 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.
Le GPU sans serveur est un modèle informatique dans lequel les développeurs exécutent des applications sans gérer l'infrastructure serveur sous-jacente. Les ressources GPU sont provisionnées dynamiquement en fonction des besoins. Dans cet environnement, les développeurs se concentrent sur le développement de fonctionnalités spécifiques tandis que le fournisseur de cloud gère l'infrastructure, notamment la mise à l'échelle des serveurs.
Bien que le terme « sans serveur » suggère une absence de serveurs, ces derniers existent bel et bien, mais sont abstraits pour les développeurs. Dans le domaine du calcul GPU, cette architecture permet un accès à la demande aux GPU sans nécessiter la gestion de serveurs physiques ou virtuels.
Le calcul GPU sans serveur est couramment utilisé pour les tâches nécessitant un traitement parallèle important, telles que l'apprentissage automatique, le traitement de données et les simulations scientifiques. Les fournisseurs de cloud proposant des capacités GPU sans serveur automatisent l'allocation et la mise à l'échelle des ressources GPU en fonction des besoins des applications.
Cette architecture offre des avantages tels que la réduction des coûts et l'évolutivité, car l'infrastructure s'adapte dynamiquement aux variations de charge de travail. Elle permet aux développeurs de se concentrer davantage sur le code et moins sur la gestion de l'infrastructure sous-jacente.
Le Megatron-Turing de NVIDIA et Microsoft coûterait environ 100 millions de dollars pour l'ensemble du projet. 4 Ces coûts liés au système empêchent les entreprises d’adopter les grands modèles de langage (LLM) malgré leurs avantages.
Le L40S (référence NVIDIA) 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 en IA, grâce à des capacités améliorées pour les cœurs tenseurs 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 nécessitant une puissance de calcul importante dans les centres de données.
Pour en savoir plus
Découvrez-en plus sur les GPU :
- GPU cloud pour l'apprentissage profond : disponibilité et prix/performances
- Les 10 meilleurs fournisseurs de GPU dans le cloud
Sources externes
Liens de référence
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