Prezzi, Prestazioni e Confronto dei Provider di GPU Cloud
I prezzi di listino delle GPU cloud per lo stesso modello possono variare di diverse volte da un provider all'altro. Abbiamo selezionato il tasso più basso, il provider, la gamma di mercato e la mediana per oltre 40 configurazioni GPU in tutte e tre le fasce di prezzo, oltre a un benchmark di throughput per dollaro su 10 modelli.
Prezzo per throughput della GPU cloud
Scopri la GPU più conveniente per il tuo carico di lavoro tra 13 provider di hyperscaler e neocloud, classificati in base al throughput per dollaro:
Throughput e prezzi delle GPU cloud
Aggiornato il 7 Luglio 2026
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Runpod
Consulta la metodologia di benchmark della GPU cloud per i dettagli.
L'on-demand è il modello di prezzo più semplice in cui paghi per la capacità di calcolo per ora o per secondo, a seconda di ciò che utilizzi, senza impegni a lungo termine o pagamenti anticipati.
Queste istanze sono raccomandate per gli utenti che preferiscono la flessibilità di una piattaforma GPU cloud senza alcun pagamento anticipato o impegno a lungo termine. Le istanze on-demand sono solitamente più costose delle istanze spot, ma offrono una capacità garantita e ininterrotta.
Prezzi delle GPU cloud on-demand
Classifica: Gli sponsor sono collegati e evidenziati nella parte superiore della tabella. Le righe rimanenti sono classificate in ordine crescente in base al prezzo on-demand più basso. La gamma mostra la differenza tra il prezzo di listino più basso e più alto per lo stesso SKU tra tutti i provider. La mediana è il centro della distribuzione dei prezzi per ogni elenco di quello SKU e funge da riferimento equo di mercato. I prezzi riflettono l'aggiornamento settimanale più recente del catalogo.
L'on-demand è il modello di noleggio predefinito, pagamento orario, senza impegno, capacità garantita finché mantieni l'istanza in esecuzione. È la fascia più costosa ma l'unica senza compromessi.
Prezzi delle GPU cloud spot
Classifica: Le righe sono classificate in ordine crescente in base al prezzo spot più basso. La capacità spot è interrompibile. La mediana è il centro della distribuzione dei prezzi spot per quello SKU.
La capacità spot è interrompibile; il provider può recuperare l'istanza con poco o nessun preavviso, solitamente quando i picchi di domanda on-demand aumentano. I tassi spot sono tipicamente dal 30-60% inferiori rispetto all'on-demand presso lo stesso provider. Utilizza lo spot per training con checkpoint, inferenza batch e lavori di valutazione che tollerano riavvii. Evitalo per inferenza sensibile alla latenza o servizi con replica singola senza failover.
Prezzi delle GPU cloud riservate (1 anno)
Classifica: Le righe sono classificate in ordine crescente in base al prezzo riservato di 1 anno più basso. Le prenotazioni bloccano la capacità per il periodo. La mediana è il centro della distribuzione dei prezzi riservati per quello SKU.
Le prenotazioni bloccano la capacità per un periodo fisso in cambio di uno sconto rispetto all'on-demand. I contratti di un anno sono tipicamente dal 20-40% inferiori rispetto al listino on-demand dello stesso provider. In alcuni casi, i tassi di prenotazione scendono sotto lo spot, perché il provider che effettua la prenotazione isola l'inventario dal mercato spot completamente.
Confronto delle prestazioni dei provider cloud
Lo stesso modello di GPU può funzionare leggermente diversamente tra i provider a causa della scelta della CPU host, della rete, della configurazione del driver e dell'overhead di virtualizzazione. Per quantificare questo, abbiamo eseguito carichi di lavoro identici di generazione di testo e immagini su AMD MI300X 192GB presso DigitalOcean e Runpod:
Osservazioni chiave:
- Per la generazione di testo, Digital Ocean ha dimostrato un throughput leggermente superiore, elaborando circa lo 0,4% di token in più al secondo.
- Al contrario, per la generazione di immagini, Runpod ha mostrato un vantaggio marginale, elaborando circa lo 0,4% di immagini in più al secondo.
Il divario è abbastanza piccolo da non contare per la maggior parte dei carichi di lavoro. Per inferenza critica per la latenza o training su larga scala dove ogni punto percentuale si accumula su milioni di inferenze, esegui il benchmark della configurazione specifica del provider prima di impegnarti in una prenotazione a lungo termine.
Aggiungi come fonte preferitaAcquistare on-prem o noleggiare nel cloud
Il possesso ha senso quando il carico di lavoro è prevedibile, il team ha le competenze operative e l'utilizzo dell'hardware rimane superiore a ~70% durante la vita utile della GPU. Per la domanda variabile, i picchi di training o gli esperimenti di prodotto, il noleggio cloud vince in efficienza del capitale e flessibilità di scalabilità. Il punto di pareggio si situa approssimativamente a 12 mesi di utilizzo: sopra il 70%, la prenotazione o la capacità di proprietà batte quasi sempre l'on-demand; sotto il 50%, lo spot o l'on-demand vincono per flessibilità; la fascia centrale dipende da quanto disturbo della capacità il tuo carico di lavoro tollera.
Un modello pratico su larga scala: possiedi un cluster di base dimensionato per la domanda di stato stazionario, noleggia nel cloud per i picchi e il lavoro esplorativo. Meta ha annunciato una partnership pluriennale nel febbraio 2026 per distribuire fino a 6 gigawatt di AMD Instinct GPU, segnalando che anche gli operatori su scala hyperscaler continuano ad espandere la capacità di proprietà pur consumando GPU cloud per carichi di lavoro variabili.
Le GPU consumer (RTX 4090, RTX 5090) offrono il miglior prezzo per FLOP sulla carta, ma l'EULA di NVIDIA ne limita l'uso nei data center commerciali. Rimangono utili per workstation individuali e lavoro di proof-of-concept, non per il deployment in produzione.
Metodologia di benchmark della GPU cloud
I benchmark di throughput utilizzano la quantizzazione FP a 4 bit in tutti i test. La pipeline esegue:
- Finetuning del testo: Llama 3.2 sulle prime 5.000 conversazioni da FineTome, 5 epoche, 1 milione di token totali, framework Unsloth. Throughput = (token × epoche) / tempo totale.
- Inferenza del testo: 1 milione di token generati con llama-cpp-python.
- Finetuning delle immagini: YOLOv9 su 100 immagini da SkyFusion, 4 epoche, Unsloth.
- Inferenza delle immagini: YOLOv9 finetunato su ~500 immagini a 640×640.
La metrica throughput-per-dollaro divide l'output del carico di lavoro per il costo orario dell'istanza. I valori di throughput sono specifici del carico di lavoro e servono come linee guida relative; lo stesso hardware fornirà throughput materialmente diverso sul tuo modello.
FAQ
Un singolo nome di modello GPU spesso copre più SKU fisici. H100 è disponibile nelle varianti PCIe, SXM, SXM5 e NVL a prezzi e larghezze di banda di interconnessione diverse. A100 è disponibile con 40GB e 80GB di VRAM; V100 è disponibile con 16GB e 32GB. All'interno di un provider, il tasso elencato varia anche in base alla classe della CPU host, alla RAM e all'archiviazione inclusi e alla regione. Le tabelle dei prezzi sopra dividono gli SKU per interconnessione e VRAM dove i dati sorgente lo consentono, in modo che ogni riga sia una singola scheda fisica piuttosto che un aggregato per nome di modello.
Il componente esegue un carico di lavoro fisso (generazione di immagini o testo, finetuning o inferenza) su ogni istanza GPU e divide l'output totale per il costo orario dell'istanza. Un numero più alto è più economico per output per quel carico di lavoro. La classifica cambia con il carico di lavoro: una scheda ottimizzata per l'inferenza FP8 può superare una scheda con più VRAM nella generazione di testo ma perdere in un finetuning di grandi modelli di immagini. Scegli la scheda del carico di lavoro che corrisponde al tuo lavoro prima di leggere la classifica.
Le tabelle dei prezzi vengono aggiornate con una scansione mensile del catalogo.
Ulteriori letture
- Benchmark Multi-GPU: B200 vs H200 vs H100 vs MI300X
- I 30 migliori provider di GPU cloud e le loro GPU
- Benchmark di concorrenza GPU
- I 25+ migliori produttori di chip AI: NVIDIA e i suoi concorrenti
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author = {Dilmegani, Cem and Sarı, Ekrem},
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year = {2026},
month = jun,
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note = {AIMultiple. Consultato il 17 Giugno 2026}
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Commenti 2
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Cem - great article, I'd love to pick your brain on private networking or direct connects to these GPU instances.
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