Modelli GPU

Questa pagina ti aiuta a confrontare le specifiche tecniche e i prezzi dei singoli modelli. Per una panoramica più ampia del mercato basata sul rapporto prestazioni/prezzo, puoi consultare il nostro benchmark completo delle GPU cloud , che confronta diversi provider e modelli di prezzo per vari carichi di lavoro di intelligenza artificiale.

Un'istanza Cloud GPU, argomento principale di questa pagina, prevede il noleggio di un server virtuale con una GPU dedicata a ore. Questo garantisce un accesso continuo all'hardware, rendendola ideale per attività di lunga durata come l'addestramento di modelli o carichi di lavoro prevedibili. Per un confronto più approfondito tra i provider, consulta il nostro benchmark completo sulle GPU cloud .

Un modello GPU serverless si basa su un principio diverso: si paga al secondo solo per il tempo effettivo di esecuzione del codice, senza dover gestire alcun server. Questa soluzione è estremamente conveniente per attività con traffico variabile, come le API di inferenza. Se questo modello soddisfa le tue esigenze, puoi confrontare i diversi provider sul nostro benchmark dedicato alle GPU serverless .

Sebbene NVIDIA sia attualmente leader di mercato, aziende come AMD e Intel sono forti concorrenti, e anche i fornitori di servizi cloud come AWS e Google producono i propri chip personalizzati. Per saperne di più sui principali produttori di chip per l'intelligenza artificiale e sul panorama industriale in generale, consultate il nostro report dettagliato.

La decisione dipende da fattori quali le competenze del team, la prevedibilità del carico di lavoro e il budget a lungo termine. La nostra guida sull'acquisto o il noleggio di GPU analizza i pro e i contro di ciascuna soluzione per aiutarti a prendere la decisione strategica più adatta alla tua azienda.

Questo punteggio misura il rapporto costo-efficacia di una GPU. Indica quanti milioni (M) di token o immagini si ottengono per ogni dollaro statunitense speso, combinando velocità e prezzo in un unico valore di prestazioni per dollaro. Per tutti i benchmark presenti in questa pagina, un punteggio più alto è sempre migliore perché significa che si ottengono prestazioni superiori a parità di prezzo.

L'inferenza misura l'efficienza nell'utilizzo di un modello pre-addestrato per generare nuovi contenuti (come testo o immagini). Un punteggio di inferenza elevato è fondamentale per far funzionare in modo fluido ed economico applicazioni come chatbot o generatori di arte basati sull'intelligenza artificiale.

L'addestramento (o ottimizzazione) misura l'efficienza con cui si personalizza un modello esistente con i propri dati. Un punteggio di addestramento elevato è importante se si ha bisogno di creare modelli specializzati in modo rapido ed economico.

Benchmark di testo (misurati in token/$): questi punteggi sono rilevanti per i carichi di lavoro basati sul linguaggio. Scegli una GPU con punteggi di testo elevati per attività come l'esecuzione di modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), la creazione di contenuti e la generazione di codice.

Benchmark delle immagini (misurati in immagini/$): questi punteggi sono rilevanti per i carichi di lavoro visivi. Scegli una GPU con punteggi elevati per le immagini per attività come la generazione di arte IA, il riconoscimento di oggetti o la creazione di dati di immagini sintetiche.