Migliori 10 Cloud GPU Serverless e 14 GPU Economici
La GPU serverless può fornire servizi di calcolo facili da scalare per carichi di lavoro AI. Tuttavia, i costi possono essere significativi per progetti su larga scala. Naviga nelle sezioni in base alle tue esigenze:
- Trova i provider più convenienti in base ai token per dollaro
- Confronta le tariffe orarie tra tutti i principali provider
- Dati sulle prestazioni per l'inference e il throughput del fine-tuning
Prezzo per throughput della GPU serverless
I provider di GPU serverless offrono diversi livelli di prestazioni e prezzi per i carichi di lavoro AI. Confronta le configurazioni GPU più convenienti per le tue esigenze di fine-tuning e inference sulle principali piattaforme serverless:
Throughput e prezzi delle GPU cloud
Aggiornato il 6 Luglio 2026
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Calcolatore prezzi GPU serverless
Risultati benchmark GPU serverless
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10 provider di GPU serverless selezionati
Le aziende sono ordinate in ordine alfabetico perché questo settore è un dominio emergente e sono disponibili dati limitati, ad eccezione degli sponsor, che sono posizionati in cima alla lista con un link al loro sito web.
RunPod
RunPod offre endpoint AI completamente gestiti e scalabili per carichi di lavoro diversificati. Gli utenti di RunPod possono scegliere tra istanze GPU e endpoint serverless e adottare un approccio Bring Your Own Container (BYOC). Alcune delle funzionalità di RunPod includono:
- Processo di caricamento tramite l'inserimento di un link al container per scaricare un pod
- Un sistema di pagamento e fatturazione basato su crediti.
Baseten Labs
Baseten è una piattaforma di infrastruttura di machine learning che aiuta gli utenti a distribuire modelli di varie dimensioni e tipi dalla libreria di modelli su larga scala. Sfrutta istanze GPU come A100, A10 e T4 per migliorare le prestazioni computazionali.
Baseten introduce anche uno strumento open-source chiamato Truss. Questo strumento può aiutare gli sviluppatori a distribuire modelli AI/ML in scenari reali. Con Truss, gli sviluppatori possono:
- Impacchettare e testare codice modello, pesi e dipendenze utilizzando un server modello.
- Sviluppare il proprio modello con feedback rapidi da un server di live reload, evitando configurazioni complesse di Docker e Kubernetes.
- Accomodare modelli creati con qualsiasi framework Python, sia esso transformers, diffusors, PyTorch, Tensorflow, XGBoost, sklearn o addirittura modelli completamente personalizzati.
Beam Cloud
Beam, precedentemente noto come Slai, offre una facile distribuzione REST API con funzionalità integrate come autenticazione, autoscaling, logging e metriche. Gli utenti di Beam possono:
- Eseguire attività di training a lungo termine basate su GPU, scegliendo tra riaddestramento automatizzato una tantum o programmato
- Distribuire funzioni a una coda di attività con nuovi tentativi automatizzati, callback e query sullo stato dell'attività.
- Personalizzare le regole di autoscaling per ottimizzare i tempi di attesa degli utenti.
Cerebrium AI
Cerebrium AI offre una selezione diversificata di GPU, inclusi H100, A100 e A5000, con un totale di oltre 8 tipi di GPU disponibili. Cerebrium consente agli utenti di definire il proprio ambiente con infrastruttura come codice e di accedere direttamente al codice, senza la necessità di gestire bucket S3.
Fal AI
FAL AI offre modelli pronti all'uso con endpoint API per la personalizzazione e l'integrazione nelle applicazioni dei clienti. La loro piattaforma supporta GPU serverless, come A100 e T4.
Koyeb
Koyeb è una piattaforma serverless progettata per consentire agli sviluppatori di distribuire facilmente applicazioni a livello globale senza gestire server, infrastrutture o operazioni. Koyeb offre GPU serverless con supporto Docker e scalabilità orizzontale per attività AI come AI generativa, elaborazione video e LLM. La sua offerta include H100 e GPU A100 con fino a 80GB di vRAM.
I suoi prezzi variano da $0.50/ora a $3.30/ora, fatturati al secondo.
Modal
Modal è una piattaforma cloud serverless che consente agli sviluppatori di eseguire codice in remoto, definire ambienti container in modo programmatico e scalare a migliaia di container. Supporta l'integrazione GPU, la fornitura di endpoint web, la distribuzione di attività programmate e strutture dati distribuite come dizionari e code. La piattaforma opera su un modello pay-per-secondo e non richiede configurazione dell'infrastruttura, concentrandosi su una configurazione basata sul codice piuttosto che su YAML.
Per utilizzare Modal, gli sviluppatori si registrano su modal.com, installano il pacchetto Python Modal tramite pip install modal e si autenticano con modal setup. Il codice viene eseguito in container all'interno del cloud di Modal, astrando la gestione dell'infrastruttura come Kubernetes o AWS. Attualmente limitato a Python, potrebbe espandersi ad altri linguaggi.
Mystic AI
La piattaforma serverless di Mystic AI è un core pipeline che ospita modelli ML attraverso un'inference API. Pipeline core può creare modelli personalizzati con oltre 15 opzioni, come GPT, Stable diffusion e Whisper. Ecco alcune delle funzionalità di Pipeline core:
- Versioning e monitoraggio simultaneo del modello
- Gestione dell'ambiente, incluse librerie e framework
- Auto-scaling su vari provider cloud
- Supporto per inference online, batch e streaming
- Integrazioni con altri strumenti ML e infrastrutturali.
Mystic AI fornisce anche una community Discord attiva per il supporto.
Novita AI
Novita AI è una piattaforma progettata per aiutare gli sviluppatori a creare prodotti AI avanzati senza una profonda esperienza di machine learning. Offre una suite completa di API e strumenti per costruire applicazioni in vari domini, inclusi immagini, video, audio e compiti di modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM).
Il sistema serverless di Novita AI offre auto-scaling, distribuzione con supporto DockerHub e monitoraggio in tempo reale.
Replicate
La piattaforma di Replicate supporta modelli di machine learning personalizzati e pre-addestrati. La piattaforma offre una lista d'attesa per modelli open-source e offre flessibilità con una scelta tra Nvidia T4 e A100. La piattaforma include anche una libreria open-source, COG, per facilitare la distribuzione dei modelli.
Seeweb
Seeweb è un provider di cloud computing che offre soluzioni GPU serverless per ottimizzare i carichi di lavoro AI. Queste soluzioni servono come punto di ingresso per gli sviluppatori che desiderano eseguire, forkiare o pre-addestrare modelli popolari in modo efficiente in Python. Possono sfruttare Kubernetes per accelerare le distribuzioni
Caratteristiche chiave:
- Autoscaling per adattare dinamicamente le risorse, riducendo i cold start associati alle funzioni serverless.
- Conformità GDPR operando in un cloud europeo e utilizzando una rete globale per un'espansione della portata.
- Supporto 24x7x365 che garantisce agli utenti assistenza affidabile per la gestione dei propri modelli ML.
Le GPU fornite includono A100, H100, L40S, L4 e RTX A6000.
Quali sono gli altri provider cloud?
I principali provider cloud come Google, AWS e Azure offrono funzionalità serverless che al momento non supportano GPU. Altri provider, come Scaleway o CoreWeave, offrono inference GPU ma non offrono GPU serverless.
Scopri di più sui provider cloud GPU e sul mercato GPU.
Quali sono i vantaggi della GPU serverless?
LLM come ChatGPT sono stati un argomento caldo nel mondo degli affari dall'anno scorso. Pertanto, il numero di questi modelli è aumentato drasticamente. I vantaggi delle GPU serverless aiutano a evitare diversi sfide degli LLM, come:
- Efficienza dei costi: Gli utenti pagano solo per le risorse GPU che utilizzano effettivamente, rendendola una soluzione conveniente. In una configurazione server tradizionale, ci si aspetta che gli utenti paghino per il provisioning continuo delle risorse.
- Scalabilità: Le architetture serverless si scalano automaticamente per gestire carichi di lavoro variabili. Quando la domanda di risorse aumenta o diminuisce, l'infrastruttura si adatta dinamicamente senza intervento manuale.
- Gestione semplificata: Gli sviluppatori possono concentrarsi sulla scrittura di codice per funzioni o attività specifiche, poiché il provider cloud gestisce il provisioning dei server, la scalabilità e altre attività di gestione dell'infrastruttura.
- Assegnazione risorse su richiesta: L'architettura GPU serverless consente alle applicazioni di accedere alle risorse GPU su richiesta. Questo aiuta a gestire e mantenere server fisici o virtuali dedicati all'elaborazione GPU. Le risorse vengono allocate dinamicamente in base ai requisiti dell'applicazione.
- Flessibilità: Gli sviluppatori possono scalare le risorse verso l'alto o verso il basso in base alle esigenze specifiche delle loro applicazioni. Questa adattabilità è particolarmente utile per carichi di lavoro con requisiti computazionali variabili.
- Elaborazione parallela potenziata: Il calcolo GPU eccelle nelle attività di elaborazione parallela. Pertanto, le architetture GPU serverless possono essere utilizzate in applicazioni che richiedono una significativa elaborazione parallela, come l'inference di machine learning, l'elaborazione dei dati e le simulazioni scientifiche.
Aggiungi come fonte preferitaMetodologia di benchmark GPU serverless
Prezzi: I prezzi delle GPU serverless vengono acquisiti mensilmente da tutti i provider.
Prestazioni:
- Le prestazioni di tutti i modelli GPU serverless sono state misurate sulla piattaforma cloud Modal.
- Il text finetuning è stato misurato effettuando il fine-tuning di Llama 3.2-1B-Instruct sul dataset FineTune-100k, utilizzando 1M di token su 5 epoche. Il numero di token moltiplicato per il numero di epoche è stato diviso per il tempo di fine-tuning per ottenere il numero di token fine-tunati al secondo.
- L'inference testuale è stata misurata su 1 milione di token, inclusi sia i token di input che quelli di output. Abbiamo diviso il numero di token per la durata totale dell'inference per calcolare il numero medio di token al secondo.
Note sulle prestazioni H200 vs H100:
- Il fatto che l'H200 mostri prestazioni di fine-tuning inferiori rispetto all'H100 può sembrare controintuitivo data la sua architettura più recente e la memoria più grande (141GB contro 80GB). Diversi fattori potrebbero contribuire a questo risultato, tra cui differenze nell'utilizzo della larghezza di banda della memoria, maturità dell'ottimizzazione software o gestione termica sotto carichi di lavoro sostenuti.
- Questo benchmark ha utilizzato un modello relativamente piccolo da 1B di parametri, che potrebbe non sfruttare appieno la capacità di memoria aggiuntiva dell'H200. Il divario di prestazioni potrebbe differire significativamente con modelli più grandi che sfruttano meglio la memoria espansa dell'H200.
- Le prestazioni possono anche variare in base alle caratteristiche specifiche del carico di lavoro, alle dimensioni del batch e allo stack software particolare utilizzato durante i test.
Prossimi passi:
- Pianifichiamo di espandere i nostri benchmark per includere modelli più grandi (7B, 13B e 70B parametri) per comprendere meglio come le prestazioni scalano con la dimensione del modello e i requisiti di memoria.
- I futuri test includeranno configurazioni multi-GPU e scenari di lunghezza del contesto più lunghi dove i vantaggi architetturali dell'H200 potrebbero essere più evidenti.
Come utilizzare le GPU serverless per i modelli ML
Nelle tradizionali workflow di machine learning, gli sviluppatori e gli scienziati dei dati spesso provisionano e gestiscono server dedicati o cluster GPU per gestire le esigenze computazionali dell'addestramento di modelli complessi. La GPU serverless per il machine learning rimuove le complessità della gestione dell'infrastruttura.
Segui la guida seguente per capire come utilizzare la GPU serverless nei modelli ML:
- Addestramento modelli: La GPU serverless abilita un efficiente addestramento di modelli di machine learning allocando dinamicamente risorse per dataset estesi. Gli sviluppatori beneficiano di risorse su richiesta senza la seccatura di gestire server dedicati.
- Inference: Le GPU serverless sono cruciali per l'inference dei modelli, consentendo previsioni rapide su nuovi dati. Ideale per applicazioni come il riconoscimento delle immagini e l'elaborazione del linguaggio naturale, garantisce un'esecuzione rapida ed efficiente, specialmente durante periodi di domanda variabile.
- Elaborazione in tempo reale: Le applicazioni che lo richiedono, come l'analisi video, sfruttano la GPU serverless. La scalabilità dinamica delle risorse consente l'elaborazione rapida dei flussi di dati in arrivo, rendendola adatta per applicazioni in tempo reale in vari domini.
- Elaborazione batch: Le GPU serverless gestiscono l'elaborazione dei dati su larga scala nelle workflow ML. Questo è essenziale per la pre-elaborazione dei dati, l'estrazione delle caratteristiche e altre operazioni di machine learning orientate al batch.
- Workflow ML guidati da eventi: Le architetture serverless sono guidate da eventi, rispondendo a trigger o eventi, come l'aggiornamento di un modello quando nuovi dati diventano disponibili o il suo riaddestramento in risposta a eventi specifici.
- Architetture ibride: Alcune workflow ML combinano risorse di calcolo serverless e tradizionali. Ad esempio, l'addestramento di modelli intensivo in GPU passa a un ambiente serverless per l'inference AI, ottimizzando l'utilizzo delle risorse.
FAQ
L'inference GPU è il processo di utilizzo delle Graphics Processing Units (GPU) per effettuare previsioni o inferenze da un modello di machine learning pre-addestrato. La GPU accelera le attività computazionali necessarie per elaborare i dati di input utilizzando il modello addestrato, risultando in previsioni più rapide ed efficienti. Le capacità di elaborazione parallela delle GPU migliorano la velocità e l'efficienza di queste attività di inference rispetto agli approcci tradizionali basati su CPU.
L'inference GPU è particolarmente preziosa per applicazioni come il riconoscimento delle immagini, l'elaborazione del linguaggio naturale e altre attività di machine learning che richiedono previsioni o classificazioni in tempo reale o quasi in tempo reale.
La GPU serverless è un modello di calcolo in cui gli sviluppatori eseguono applicazioni senza gestire l'infrastruttura server sottostante. Le risorse GPU vengono provisionate dinamicamente secondo necessità. In questo ambiente, gli sviluppatori si concentrano sulla codifica di funzioni specifiche mentre il provider cloud gestisce l'infrastruttura, inclusa la scalabilità dei server.
Nonostante il termine "serverless" suggerisca l'assenza di server, questi esistono ancora ma sono astratti dagli sviluppatori. Nel calcolo GPU, questa architettura consente l'accesso GPU su richiesta senza la necessità di gestione di server fisici o virtuali.
Il calcolo GPU serverless è comunemente utilizzato per attività che richiedono una significativa elaborazione parallela, come il machine learning, l'elaborazione dei dati e le simulazioni scientifiche. I provider cloud che offrono capacità GPU serverless automatizzano l'allocazione e la scalabilità delle risorse GPU in base alla domanda dell'applicazione.
Questa architettura offre vantaggi come efficienza dei costi e scalabilità, poiché l'infrastruttura si adatta dinamicamente a carichi di lavoro variabili. Permette agli sviluppatori di concentrarsi di più sul codice e meno sulla gestione dell'infrastruttura sottostante.
Megatron-Turing di NVIDIA e Microsoft è stimato costare circa 100 milioni di dollari per l'intero progetto.4 Tali costi del sistema impediscono alle aziende di adottare Large language models (LLM) nonostante i loro benefici.
La NVIDIA L40S è una versione più potente e ottimizzata per l'AI della GPU L40. Sebbene entrambe utilizzino l'architettura Ada Lovelace, la L40S offre prestazioni significativamente più elevate per l'addestramento e l'inference AI, grazie a capacità avanzate dei tensor core e supporto per la precisione FP8.
La L40 è più adatta per grafica, rendering e carichi di lavoro generici, mentre la L40S è ideale per attività AI ad alta intensità di calcolo nei data center.
Ulteriori letture
Scopri di più sulla GPU:
- Cloud GPU per Deep Learning: Disponibilità e Prezzo / Prestazioni
- I 10 principali provider Cloud GPU
Fonti esterne
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}Collegamenti di riferimento
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