6 GPU cloud gratuite: Models, limiti e requisiti di accesso
Le GPU cloud gratuite sono disponibili tramite notebook Python, demo IA e crediti di calcolo. Confronta hardware, limiti e requisiti di accesso, oppure verifica quali servizi sono adatti a un carico di lavoro.
Due T4 forniscono due allocazioni di memoria separate da 16 GB. Eseguire un model su entrambe richiede software che distribuisca il carico di lavoro. La capacità combinata non rende nessuna delle due GPU un dispositivo da 32 GB.
Notebook GPU gratuiti
1. Google Colab
Google Colab esegue notebook Python in un browser e archivia i file dei notebook in Google Drive. Le sessioni gratuite possono durare fino a 12 ore, con disconnessioni anticipate per inattività o limiti di utilizzo. Google assegna la GPU e regola l'accesso in base alla domanda e all'utilizzo dell'account.1
Colab supporta il lavoro interattivo con i notebook, inclusa l'esecuzione delle celle e l'ispezione degli output. Il suo servizio gratuito limita l'accesso SSH e i carichi di lavoro gestiti principalmente tramite un'altra interfaccia web. I Files nel runtime scompaiono quando viene eliminato, quindi i checkpoint di addestramento richiedono uno storage persistente come Drive. Il runtime è privato per l'account, mentre la condivisione dei notebook segue i permessi di Google Drive.
2. Kaggle
Kaggle offre due GPU T4 con 16 GB di memoria ciascuna. L'annuncio dello staff ha ritirato l'opzione P100 il 15 settembre 2026. La documentazione dei notebook indica un limite di sessione GPU di 12 ore e 20 GB di storage salvato nella directory di lavoro. Il limite settimanale è in genere di 30 ore di GPU; il pannello dell'account mostra la quota applicabile.234
L'opzione con due T4 esegue il codice su GPU separate. Un model che richiede più di 16 GB su un singolo dispositivo necessita di software che lo distribuisca su entrambe. Kaggle mantiene separate le impostazioni di condivisione di notebook e dataset, consentendo esperimenti privati insieme all'accesso a dataset pubblici.
La verifica del telefono consente l'accesso agli acceleratori. I periodi di traffico intenso possono mettere le sessioni dei notebook in coda.5
3. Paperspace Gradient
Paperspace include una GPU M4000 da 8 GB e 5 GB di storage con il piano Free Gradient. Le macchine più potenti indicate come gratuito richiedono un abbonamento Pro o Growth.6
I notebook GPU gratuiti sono pubblici. Per renderli privati è necessario un abbonamento Pro o Growth. Le sessioni gratuite si chiudono dopo al massimo sei ore.7
I notebook possono essere avviati da un template fornito o da un'immagine Docker personalizzata con le librerie necessarie. Una sessione attende in coda quando le macchine gratuito sono occupate. La documentazione del piano gratuito esaminata non indica se la registrazione richieda una carta di pagamento.8
Demo GPU gratuite
4. Hugging Face ZeroGPU
ZeroGPU fornisce una RTX Pro 6000 Blackwell alle app create con Gradio, una libreria Python per interfacce di model. La GPU viene allocata quando viene eseguita una funzione e rilasciata successivamente. L'allocazione predefinita fornisce 48 GB di memoria, mentre l'opzione da 96 GB consuma la quota due volte più rapidamente.9
Un account gratuito con accesso effettuato riceve cinque minuti di quota GPU giornaliera, che si azzera 24 ore dopo il primo utilizzo. Ogni chiamata di funzione ha una durata predefinita di 60 secondi, che lo sviluppatore dell'app può modificare. Questo rende ZeroGPU utile per provare i models tramite brevi chiamate di inference.
Chiunque può usare una demo esistente. Ospitare fino a due ZeroGPU Spaces su un account personale gratuito richiede un'email verificata, un account attivo da più di 30 giorni e in regola. Gli account delle organizzazioni necessitano di un piano a pagamento idoneo per ospitare ZeroGPU. Gli Spaces pubblici espongono il proprio codice sorgente, mentre gli Spaces privati limitano l'accesso al proprietario e ai collaboratori.10
Crediti GPU
5. Lightning IA
Lightning Studios combina notebook, un terminale e strumenti di sviluppo in uno spazio di lavoro cloud persistente. Uno Studio può collegarsi a un IDE locale o essere accessibile tramite SSH. La registrazione non richiede una carta di credito e la verifica del telefono consente gratuito GPU crediti.11
La guida agli Studio di Lightning elenca cinque crediti gratuito iniziali, con 25 crediti aggiuntivi dopo l'aggiunta di una carta di pagamento. Un credito equivale a 1 dollaro di utilizzo della piattaforma. I termini di fatturazione descrivono i crediti gratuito come promozionali e non cumulabili.121314
Il menu delle GPU include T4, L4, A100 e H200. I crediti pagano il calcolo e lo storage a consumo oltre la soglia gratuito. Quando i crediti stanno per esaurirsi, Lightning avvisa gli utenti e tenta di arrestare carichi di lavoro e Studio; è possibile acquistare crediti aggiuntivi. I membri del Teamspace possono accedere ai file condivisi e la pubblicazione di uno Studio rende i suoi contenuti disponibili ad altri.151617
6. Modal
Modal include $30 di crediti di calcolo mensili nel piano Starter. Supporta funzioni Python e carichi di lavoro container, con opzioni GPU da T4 fino a B300. Anche l'utilizzo di CPU e memoria concorre ai costi di calcolo.18
È richiesto un metodo di pagamento. L'utilizzo oltre i crediti può comportare addebiti. Il limite di spesa dello spazio di lavoro controlla gli addebiti dopo i crediti, mentre il budget di utilizzo si applica prima che i crediti vengano dedotti.1920
Modal ha chiuso il proprio editor di notebook integrato. Un server Jupyter può ancora essere distribuito all'interno di un container Modal, con controlli di accesso e storage persistente configurati dall'utente. I timeout delle funzioni Python possono essere configurati fino a 24 ore per tentativo.212223
Prezzi delle GPU a pagamento dopo la soglia gratuito
I noleggi di GPU a pagamento offrono una scelta di hardware e durate di sessione quando un lavoro supera i limiti gratuito. Questi elenchi forniscono un punto di partenza per confrontare il costo di una GPU specifica.
I prezzi sono le tariffe on-demand in USD più basse disponibili per singola GPU, abbinate per model e memoria nella rilevazione del catalogo del 5 novembre 2026, arrotondate ai centesimi. Le regioni e i bundle di CPU/RAM differiscono. Storage, rete e altri addebiti possono aggiungersi alla fattura.
Si tratta di servizi di noleggio separati. I crediti di Lightning e Modal pagano l'utilizzo sulle rispettive piattaforme. Il confronto dei prezzi delle GPU cloud copre più configurazioni e il confronto tra fornitori descrive i servizi dietro gli elenchi.
FAQ
Colab, Kaggle e Paperspace forniscono notebook per il codice utente, soggetti a limiti di hardware e di runtime. Lightning utilizza il calcolo a consumo degli Studio. Modal supporta job Python e distribuzioni Jupyter personalizzate dopo aver chiuso il proprio editor di notebook ospitato. ZeroGPU alloca calcolo alle chiamate all'interno delle app Gradio.
La quota settimanale di Kaggle si azzera secondo il pannello dell'account. Colab non pubblica un programma di azzeramento fisso. ZeroGPU azzera la sua quota giornaliera 24 ore dopo il primo utilizzo. Paperspace termina le sessioni gratuito entro sei ore, con nuovi avvii soggetti a capacità.
Lightning avvisa gli utenti quando i crediti stanno per esaurirsi e tenta di arrestare i carichi di lavoro. È possibile acquistare crediti aggiuntivi; non è promessa una ricarica mensile fissa gratuito. Modal può addebitare costi oltre i suoi crediti mensili, nel rispetto dei limiti dello spazio di lavoro. Un tetto alla sessione non garantisce che un'altra sessione sarà disponibile.
Nessuna delle offerte documentate garantisce una disponibilità GPU illimitata. Un notebook riavviabile può comunque incontrare limiti di sessione e code di capacità. I crediti possono esaurirsi e una quota non pubblicata non è una quota illimitata.
I crediti trial scadono secondo termini specifici del programma. I grant per startup e per la ricerca richiedono verifiche di idoneità separate e possono comportare una domanda. Un'offerta generica di crediti cloud richiede una verifica esplicita di idoneità per la GPU prima di poter essere considerata accesso alla GPU. Le API di inference gratuite espongono models ospitati e non forniscono un ambiente GPU generico per codice arbitrario.
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2 aggiornamentiAggiunte tabelle comparative su memoria GPU e limiti d'uso tra piattaforme cloud gratuite.
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