Confronto dei 6 migliori servizi cloud GPU gratuiti
Il miglior tier gratuito GPU vale circa $19 al mese ai prezzi di noleggio, e otto piattaforme offrono una GPU reale senza carta di credito. Sei di esse limitano l'uso gratuito su base mensile, e le abbiamo valutate al tasso on-demand più economico attuale per ogni GPU nei nostri dati di cloud GPU prezzi.
Ogni barra rappresenta il costo di noleggio dello stesso tempo di GPU, calcolato come le ore mensili gratuito di GPU di una piattaforma moltiplicate per la tariffa oraria più economica per quella GPU.
Ad esempio, le 80 ore mensili gratuito di GPU di Lightning IA costerebbero circa $12 per noleggiare la stessa GPU on-demand presso il provider più economico. Le quote che una piattaforma non pubblica sono stimate.
GPU e memoria per piattaforma
Piattaforma | Gratuita GPU | GPU memoria |
|---|---|---|
Google Colab | NVIDIA T4 | 16 GB |
Kaggle | P100, or 2× T4 | 16 GB, or 32 GB |
Hugging Face ZeroGPU | RTX Pro 6000 Blackwell | 48–96 GB |
Saturn Cloud | NVIDIA T4-class | 16 GB |
Lightning IA | T4 up to H200 | fino a 141 GB |
Paperspace Gradient (DigitalOcean) | NVIDIA M4000 | 8 GB |
Intel Tiber IA Cloud | Intel Gaudi, or Intel Max | 48 GB |
Amazon SageMaker Studio Lab | NVIDIA T4 | 16 GB |
Limiti di utilizzo per piattaforma
Le piattaforme con più memoria tendono a concedere il minor tempo su di esse.
Tre tipi di accesso gratuito GPU
Le piattaforme sopra forniscono una GPU a costo zero senza carta di credito, con un piano permanente o un'indennità mensile. Lo scambio sono limiti di tempo, quote settimanali, hardware condiviso e una GPU di fascia media, non un paywall. Google Colab, Kaggle, Hugging Face ZeroGPU, Saturn Cloud, Lightning IA, Paperspace Gradient e Intel Tiber IA Cloud funzionano tutte in questo modo.
Gli hyperscaler pubblicizzano una cosa diversa. I crediti di prova “$300” di Google Cloud, “$200” di Azure e gli equivalenti AWS e Oracle sono crediti di prova. Richiedono una carta di credito che scade in 30–90 giorni e blocca l’accesso alla GPU durante la prova stessa. Google Cloud e Azure richiedono la conversione a un account a pagamento fatturabile prima di qualsiasi esecuzione di GPU, e spesso le richieste di quota GPU per i nuovi account vengono rifiutate del tutto. Questi servizi sono adatti a un utilizzo breve quando si ha già una carta registrata, non a una permanente gratuito GPU.
Un terzo gruppo riguarda i programmi per startup e ricerca come NVIDIA Inception, Nebius IA Lift, DigitalOcean Hatch e le borse di ricerca di Lambda. Distribuiscono crediti da $5,000 a $150,000, ma dietro una richiesta, e l’ammissibilità è limitata a startup costituite o ricercatori affiliati.
Due affermazioni in circolazione sono errate. Il piano “always-gratuito” di Oracle è solo CPU, quindi la “gratuito A10 GPU” che alcune liste menzionano non esiste. E un’API di inferenza gratuito (Groq, Cerebras, Google IA Studio, Cloudflare Workers IA) restituisce token da un modello ospitato, non una GPU per eseguire codice personalizzato.
Gratuite GPU piattaforme
Google Colab
Google Colaboratory esegue notebook Python nel browser e assegna una NVIDIA T4 (16 GB VRAM) nel suo piano gratuito.1 La vecchia K80 è ritirata, e le GPU premium L4 o A100 sono funzionalità Pro e Pro+. Una sessione dura fino a 12 ore ma si disconnette dopo circa 90 minuti di inattività o quando la scheda viene chiusa, poiché l’esecuzione in background è una funzionalità Pro+. La quota settimanale di GPU non è pubblicata e varia in base alla domanda, con stime recenti intorno alle 15–30 GPU-ore, e nei periodi di punta, una sessione gratuito può passare alla sola CPU. Non è necessaria alcuna carta di credito. La RAM di sistema è di circa 12.7 GB, e il disco è effimero, quindi la maggior parte delle persone monta Google Drive per conservare i file.
Kaggle
Kaggle, una sussidiaria di Google, abbina notebook gratuito a decine di migliaia di dataset pubblici. Il piano gratuito offre una P100 (16 GB) o due T4 (32 GB combinati), più una TPU v5e-8 che ha sostituito la vecchia v3-8 nel 2025.2 La quota settimanale è di circa 30 GPU-ore, una sessione GPU dura fino a 12 ore e una sessione TPU fino a 9.3 Lo storage è di 20 GB ed è persistente, senza carta di credito.
Hugging Face ZeroGPU
ZeroGPU è pensato per un compito diverso rispetto agli altri. Esiste per pubblicare una demo di un modello piuttosto che addestrarne uno, e fornisce una NVIDIA RTX Pro 6000 Blackwell (48 GB per impostazione predefinita, 96 GB per la dimensione maggiore) senza carta di credito. Un account gratuito ottiene circa 5 minuti di GPU al giorno (2 minuti senza accesso, 40 minuti su PRO), e la GPU viene eseguita all’interno delle @spaces di un’app Gradio. Le funzioni GPU durano circa 60 secondi per chiamata.4 È un’infrastruttura per inferenza e demo, quindi non sostituisce un notebook di addestramento, e l’hardware Spaces normale è solo CPU.
Saturn Cloud
Il piano Hosted Free di Saturn Cloud è il nuovo arrivato più simile a Colab e Kaggle per i notebook quotidiani. Offre una singola GPU di classe T4 (fino a 16 GB) in un piano gratuito ricorrente senza carta di credito.5 Saturn non pubblica più il numero di ore gratuito mensili, e i numeri passati vanno da circa 30 ore in su, quindi considera l’indennità come approssimativa.
Lightning IA
Lightning IA fornisce un IDE cloud persistente con 15 crediti gratuito al mese, che equivale a circa 80 GPU-ore su macchine interrompibili.6 Questa cifra è valida per GPU economiche e diminuisce rapidamente su schede di fascia alta. Gli Studios gratuiti funzionano ininterrottamente con un riavvio manuale ogni 4 ore, e il menu delle GPU spazia da T4 e L4 fino a L40S, A100 e H200 su capacità interrompibile. Lo storage è di 50 GB, senza carta di credito.
Paperspace Gradient
Paperspace, ora parte di DigitalOcean, mantiene un piano di notebook gratuito con GPU. Esegue una NVIDIA M4000 (8 GB) con uno spegnimento automatico dopo 6 ore, riavvii illimitati e un notebook gratuito concorrente.7 Le istanze gratuite non richiedono carta di credito, mentre quelle a pagamento sì. I notebook del piano gratuito sono pubblici, quindi non sono adatti per dati sensibili, e la piattaforma standalone è in fase di integrazione in DigitalOcean.
Intel Tiber IA Cloud
Per carichi di lavoro non NVIDIA, Intel Tiber IA Cloud esegue notebook JupyterLab e di addestramento gratuito su acceleratori Intel Gaudi e Intel Data Center GPU Max, senza carta di credito.8 Lo stack è Intel oneAPI e il backend PyTorch XPU anziché CUDA, quindi il codice solo CUDA deve essere adattato, e le sessioni sono batch e condivise anziché sempre attive.
Amazon SageMaker Studio Lab
Studio Lab è un servizio di notebook gratuito autonomo con una NVIDIA T4 (4 ore per sessione, 4 ore in un periodo di 24 ore), 15 GB di storage, senza account AWS o carta di credito. Una data è importante: AWS chiude l'accesso per i nuovi clienti il 30 luglio 2026.9 Gli account esistenti continuano senza una data di fine annunciata, ma i nuovi utenti dovrebbero registrarsi prima di allora o scegliere un'altra opzione, poiché la sostituzione suggerita da AWS, il piano gratuito di SageMaker Studio, è un ml.t3.medium solo CPU anziché una T4.
Crediti e prove gratuiti
I crediti di prova sono un budget temporaneo, non una GPU permanente, e ciascuno richiede una carta e ha una scadenza. Google Cloud offre $300 per 90 giorni, ma la prova non fatturabile non può utilizzare una GPU finché l'account non viene convertito in fatturazione a pagamento. Azure offre $200 per 30 giorni, con le famiglie di GPU non disponibili per l'account gratuito e la quota spesso rifiutata per i nuovi account. AWS concede fino a circa $200 in circa 6 mesi, su un piano sempre gratuito solo CPU con una quota GPU predefinita pari a zero. I $300 di Oracle per 30 giorni arrivano a una GPU, anche se il suo piano Always Free no. Modal si colloca a metà tra questi e un piano gratuito. Offre $30 al mese in crediti ricorrenti, nessuna carta per iniziare, su hardware serverless da T4 a H100, il che si traduce in circa 50 ore di una T4 o meno di 8 ore di un H100 prima che il budget mensile si azzeri.10
Sovvenzioni per startup e ricerca
Le startup costituite e i ricercatori affiliati possono richiedere pacchetti da $5,000 a $150,000. NVIDIA Inception indirizza a crediti partner come Nebius IA Lift (fino a $150k) e AWS Activate (fino a $100k) oltre a DGX Cloud scontato. DigitalOcean Hatch offre fino a $100k per startup in fase iniziale, e le borse di ricerca di Lambda offrono fino a $5k a team IA affiliati a università. I programmi cloud di OVHcloud (€100k), Scaleway (€36k) e Alibaba ($120k) funzionano allo stesso modo, su richiesta anziché su registrazione.
Limitazioni delle gratuito cloud GPU
Gratuito GPU accesso presenta tre vincoli reali, e conoscerli in anticipo evita di sprecare un pomeriggio.
Il primo è il tempo. Ogni piano gratuito limita la durata di una singola sessione, e la maggior parte aggiunge una quota settimanale o mensile, quindi un lungo addestramento può interrompersi quando la quota si azzera anziché quando il modello è pronto. Le sessioni inattive si disconnettono anche da sole dopo un breve periodo di inattività, il che rende inaffidabili le esecuzioni notturne non presidiate, perché l'esecuzione in background è una funzionalità a pagamento su quasi tutte le piattaforme.
Il secondo è l'hardware condiviso. Una gratuito GPU è condivisa tra molti utenti, quindi un'esecuzione compete per essa. La velocità diminuisce durante le ore di punta, le sessioni aspettano in coda e la GPU non è garantita su richiesta. Google Colab, ad esempio, può assegnare a una sessione gratuito una CPU anziché una GPU quando la domanda è alta.
Il terzo è il limite sulla dimensione del modello. I piani gratuiti offrono una GPU di fascia media, una singola T4, P100 o M4000 con 8–16 GB di memoria, che non può contenere un modello di grandi dimensioni a piena precisione. Eseguire o fare fine-tuning significa quantizzare i pesi, salvare checkpoint dei gradienti o distribuire tra la memoria limitata. I limiti di storage e l'accesso di rete in uscita ristretto sono versioni ridotte dello stesso problema.
Migliori pratiche per le gratuito cloud GPU
Alcune abitudini fanno durare di più un piano gratuito. Salvare spesso il lavoro, monitorare la quota rimanente e mantenere attiva una sessione durante un lavoro aiutano, poiché una disconnessione per inattività fa perdere lo stato in memoria. Preparare e debuggare il codice localmente prima di utilizzare il tempo di GPU, caricare i dati in modo efficiente e gestire gli errori evita che un crash vicino al limite di tempo costi l'intera esecuzione. Scegliere la piattaforma in base al compito e verificare il supporto di framework e community prima di impegnarsi in una.
Aggiungi come fonte preferitaQuando passare ai servizi a pagamento
Una GPU a pagamento ha senso quando il lavoro richiede accesso garantito, una scheda più grande di quanto offrano i piani gratuito, la collaborazione in team o sessioni più lunghe di quanto consentito da una finestra gratuito. Le nostre guide ai cloud GPU fornitori e ai cloud GPU prezzi confrontano opzioni e costi a pagamento.
Free GPU per caso d'uso
Per concludere, il percorso più breve da un compito a una piattaforma:
Per un accesso GPU costante e garantito, nessuna di queste è adatta, e le opzioni a pagamento sopra sono la risposta.
Ulteriori letture
FAQ
I piani gratuito permanenti, Google Colab, Kaggle, Hugging Face ZeroGPU, Saturn Cloud, Lightning IA, Paperspace Gradient e Intel Tiber IA Cloud, non richiedono carta. I crediti di prova di Google Cloud, Azure, AWS e Oracle invece la richiedono.
Modelli piccoli e fine-tuning, sì. I piani gratuiti offrono una GPU di fascia media, una T4, P100 o M4000 con 8–16 GB di VRAM, con limiti di sessione e quota settimanale, quindi i modelli grandi richiedono quantizzazione, sharding o una GPU a pagamento.
Al momento è gratuito, ma AWS chiude le nuove iscrizioni il 30 luglio 2026. Gli account esistenti continuano, e i nuovi utenti dovrebbero scegliere un'altra opzione o registrarsi prima della scadenza.
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@misc{dilmegani2026,
author = {Dilmegani, Cem and Sarı, Ekrem},
title = {{Confronto dei 6 migliori servizi cloud GPU gratuiti}},
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}Collegamenti di riferimento
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