Le 10 migliori piattaforme cloud GPU serverless e 14 GPU economiche
Le GPU serverless possono fornire servizi di calcolo facilmente scalabili per carichi di lavoro di intelligenza artificiale. Tuttavia, i loro costi possono essere considerevoli per progetti su larga scala. Naviga tra le sezioni in base alle tue esigenze:
- Trova i fornitori più convenienti in base al rapporto token/dollaro
- Confronta le tariffe orarie di tutti i principali fornitori
- Dati sulle prestazioni per l'inferenza e la messa a punto del throughput
Prezzo per throughput delle GPU serverless
I fornitori di GPU serverless offrono diversi livelli di prestazioni e prezzi per i carichi di lavoro di intelligenza artificiale. Confronta le configurazioni GPU più convenienti per le tue esigenze di fine-tuning e inferenza sulle principali piattaforme serverless:
Cloud GPU Throughput & Prices
Updated on May 6, 2026
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Risultati del benchmark GPU serverless
Puoi leggere ulteriori informazioni sulla nostra metodologia di benchmark per GPU serverless .
Abbiamo selezionato i 10 fornitori di GPU serverless più promettenti.
Le aziende sono ordinate alfabeticamente perché questo settore è emergente e i dati disponibili sono limitati, ad eccezione degli sponsor, che sono posizionati in cima all'elenco con un link al loro sito web.
RunPod
RunPod offre endpoint AI completamente gestiti e scalabili per diversi carichi di lavoro. Gli utenti di RunPod possono scegliere tra istanze GPU ed endpoint serverless e adottare un approccio Bring Your Own Container (BYOC). Alcune delle funzionalità di RunPod includono:
- Processo di caricamento tramite trascinamento di un link del container per scaricare un pod
- Un sistema di pagamento e fatturazione basato sul credito.
Baseten Laboratori
Baseten è una piattaforma infrastrutturale per l'apprendimento automatico che aiuta gli utenti a implementare modelli di varie dimensioni e tipologie 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 implementare modelli di IA/ML in scenari reali. Con Truss, gli sviluppatori possono:
- Impacchetta e testa il codice del modello, i pesi e le dipendenze utilizzando un server di modelli.
- Sviluppa il loro modello con un feedback immediato da un server di ricaricamento in tempo reale, evitando complesse configurazioni di Docker e Kubernetes.
- Supporta modelli creati con qualsiasi framework Python, che si tratti di transformer, diffusori, PyTorch, Tensorflow, XGBoost, scikit-learn o persino modelli completamente personalizzati.
Nuvola di fascio
Beam, precedentemente noto come Slai, offre una facile implementazione di API REST con funzionalità integrate come autenticazione, scalabilità automatica, registrazione e metriche. Gli utenti di Beam possono:
- Eseguire attività di training di lunga durata basate su GPU, scegliendo tra training automatico una tantum o programmato.
- Distribuisci funzioni in una coda di attività con tentativi automatici, callback e interrogazioni sullo stato delle attività.
- Personalizza le regole di scalabilità automatica per ottimizzare i tempi di attesa degli utenti.
Intelligenza artificiale cerebrale
Cerebrium AI offre una vasta gamma di GPU, tra cui H100, A100 e A5000, per un totale di oltre 8 tipologie di GPU disponibili. Cerebrium consente agli utenti di definire il proprio ambiente tramite l'infrastruttura come codice e di accedere direttamente al codice, senza la necessità di gestire bucket S3.
IA falsa
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 implementare facilmente applicazioni a livello globale senza dover gestire server, infrastrutture o operazioni. Koyeb offre GPU serverless con supporto Docker e scalabilità orizzontale per attività di intelligenza artificiale come l'IA generativa, l'elaborazione video e i modelli lineari latenti (LLM). La sua offerta include GPU H100 e A100 con fino a 80 GB di vRAM.
Le tariffe variano da 0,50 $/ora a 3,30 $/ora, con fatturazione al secondo.
Modal
Modal è una piattaforma cloud serverless che consente agli sviluppatori di eseguire codice da remoto, definire ambienti container in modo programmatico e scalare fino a migliaia di container. Supporta l'integrazione GPU, la gestione di endpoint web, la distribuzione di processi pianificati e strutture dati distribuite come dizionari e code. La piattaforma opera con un modello di pagamento al secondo e non richiede alcuna configurazione dell'infrastruttura, concentrandosi sulla configurazione basata sul codice anziché 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, semplificando la gestione dell'infrastruttura, ad esempio con Kubernetes o AWS. Attualmente limitato a Python, potrebbe essere esteso ad altri linguaggi.
Intelligenza artificiale mistica
La piattaforma serverless di Mystic AI è un core di pipeline che ospita modelli di machine learning tramite un'API di inferenza. Il core di pipeline consente di creare modelli personalizzati con oltre 15 opzioni, come GPT, diffusione stabile e Whisper. Ecco alcune delle funzionalità del core di pipeline:
- Gestione simultanea delle versioni e monitoraggio del modello
- Gestione dell'ambiente, comprese librerie e framework.
- Scalabilità automatica su diversi provider di servizi cloud.
- Supporto per l'inferenza online, in batch e in streaming
- Integrazioni con altri strumenti di machine learning e infrastrutturali.
Mystic AI offre anche una community Discord attiva per il supporto.
Novita AI
Novita AI è una piattaforma progettata per aiutare gli sviluppatori a creare prodotti di intelligenza artificiale avanzati senza la necessità di una profonda conoscenza del machine learning. Offre una suite completa di API e strumenti per la creazione di applicazioni in diversi ambiti, tra cui immagini, video, audio e modelli linguistici complessi (LLM).
Il sistema serverless di AI offre scalabilità automatica, implementazione con supporto DockerHub e monitoraggio in tempo reale.
Replicate
La piattaforma Replicate supporta modelli di machine learning personalizzati e pre-addestrati. La piattaforma offre una lista d'attesa per i modelli open-source e garantisce flessibilità nella scelta tra Nvidia T4 e A100. Include inoltre una libreria open-source, COG, per facilitare l'implementazione dei modelli.
Seeweb
Seeweb è un fornitore di cloud computing che offre soluzioni GPU serverless per ottimizzare i carichi di lavoro di intelligenza artificiale. Queste soluzioni fungono da punto di ingresso per gli sviluppatori che desiderano eseguire, duplicare o pre-addestrare in modo efficiente modelli popolari in Python. Possono sfruttare Kubernetes per velocizzare le implementazioni.
Caratteristiche principali:
- L'autoscaling regola dinamicamente le risorse, riducendo i tempi di avvio a freddo associati alle funzioni serverless.
- Conformità al GDPR grazie all'operatività in un cloud europeo e all'utilizzo di una rete globale per una maggiore portata.
- Assistenza 24 ore su 24, 7 giorni su 7, 365 giorni all'anno, per garantire agli utenti un supporto affidabile nella gestione dei loro modelli di machine learning.
Le GPU disponibili includono A100, H100, L40S, L4 e RTX A6000.
Quali sono gli altri fornitori di servizi cloud?
I principali fornitori di servizi cloud come AWS e Azure offrono funzionalità serverless che al momento non supportano le GPU. Altri fornitori, come Scaleway o CoreWeave, offrono l'inferenza GPU ma non supportano le GPU serverless.
Scopri di più sui fornitori di GPU cloud e sul mercato delle GPU.
Quali sono i vantaggi delle GPU serverless?
I modelli LLM come ChatGPT sono stati un argomento di grande attualità nel mondo degli affari a partire dallo scorso anno. Di conseguenza, il numero di questi modelli è aumentato drasticamente. I vantaggi delle GPU serverless aiutano a superare diverse problematiche dei modelli LLM , come ad esempio:
- Efficienza dei costi: gli utenti pagano solo per le risorse GPU effettivamente utilizzate, rendendo questa soluzione economicamente vantaggiosa. In una configurazione server tradizionale, gli utenti devono pagare per la fornitura continua di risorse.
- Scalabilità: le architetture serverless si adattano automaticamente per gestire carichi di lavoro variabili. Quando la domanda di risorse aumenta o diminuisce, l'infrastruttura si regola dinamicamente senza intervento manuale.
- Gestione semplificata: gli sviluppatori possono concentrarsi sulla scrittura del codice per funzioni o attività specifiche, mentre il fornitore di servizi cloud si occupa del provisioning dei server, del dimensionamento e di altre attività di gestione dell'infrastruttura.
- Allocazione delle risorse su richiesta: l'architettura GPU serverless consente alle applicazioni di accedere alle risorse GPU su richiesta. Ciò facilita la gestione e la manutenzione di server fisici o virtuali dedicati all'elaborazione GPU. Le risorse vengono allocate dinamicamente in base ai requisiti dell'applicazione.
- Flessibilità: gli sviluppatori possono aumentare o diminuire le risorse 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 un'elevata potenza di calcolo parallelo, come l'inferenza di apprendimento automatico, l'elaborazione dei dati e le simulazioni scientifiche.
Metodologia di benchmark GPU serverless
Prezzi: i prezzi delle GPU serverless vengono rilevati mensilmente da tutti i fornitori.
Prestazione:
- Le prestazioni di tutti i modelli GPU serverless sono state misurate sulla piattaforma cloud Modal.
- La precisione del testo è stata misurata ottimizzando Llama 3.2-1B-Instruct sul dataset FineTune-100k, utilizzando 1 milione di token in 5 epoche. Il numero di token moltiplicato per il numero di epoche è stato diviso per il tempo di ottimizzazione per ottenere il numero di token ottimizzati al secondo.
- L'inferenza testuale è stata misurata su oltre 1 milione di token, includendo sia i token di input che quelli di output. Abbiamo diviso il numero di token per la durata totale dell'inferenza per calcolare il numero medio di token al secondo.
Note sulle prestazioni di H200 vs H100:
- Il fatto che l'H200 mostri prestazioni di finetuning inferiori rispetto all'H100 potrebbe sembrare controintuitivo, considerando la sua architettura più recente e la maggiore quantità di memoria (141 GB contro 80 GB). Diversi fattori potrebbero contribuire a questo risultato, tra cui differenze nell'utilizzo della larghezza di banda della memoria, nella maturità dell'ottimizzazione del software o nella gestione termica sotto carichi di lavoro prolungati.
- Questo benchmark ha utilizzato un modello relativamente piccolo da 1 miliardo di parametri, che potrebbe non sfruttare appieno la capacità di memoria aggiuntiva dell'H200. Il divario prestazionale potrebbe essere significativamente diverso con modelli più grandi che utilizzano meglio la memoria espansa dell'H200.
- Le prestazioni possono inoltre variare in base alle caratteristiche specifiche del carico di lavoro, alle dimensioni dei batch e alla particolare suite di software utilizzata durante i test.
Prossimi passi:
- Abbiamo in programma di ampliare i nostri benchmark includendo modelli più grandi (con parametri da 7B, 13B e 70B) per comprendere meglio come le prestazioni scalano in funzione delle dimensioni del modello e dei requisiti di memoria.
- I test futuri includeranno configurazioni multi-GPU e scenari di durata maggiore, nei quali i vantaggi architetturali di H200 potrebbero risultare più evidenti.
Come utilizzare le GPU serverless per i modelli di machine learning
Nei flussi di lavoro tradizionali di machine learning, sviluppatori e data scientist spesso predispongono e gestiscono server dedicati o cluster GPU per far fronte alle esigenze computazionali dell'addestramento di modelli complessi. Il machine learning basato su GPU serverless elimina la complessità della gestione dell'infrastruttura.
Seguite la guida qui sotto per capire come utilizzare Serverless GPU nei modelli di machine learning:
- Modelli di addestramento: Serverless GPU consente un addestramento efficiente dei modelli di machine learning, allocando dinamicamente le risorse per set di dati di grandi dimensioni. Gli sviluppatori beneficiano di risorse on-demand senza la complessità della gestione di server dedicati.
- Inferenza: le GPU serverless sono fondamentali per l'inferenza dei modelli, consentendo previsioni rapide su nuovi dati. Ideali per applicazioni come il riconoscimento di immagini e l'elaborazione del linguaggio naturale, garantiscono un'esecuzione rapida ed efficiente, soprattutto durante i periodi di domanda variabile.
- Elaborazione in tempo reale: le applicazioni che la richiedono, come l'analisi video, sfruttano le GPU serverless. La scalabilità dinamica delle risorse consente l'elaborazione rapida dei flussi di dati in ingresso, rendendola adatta alle applicazioni in tempo reale in diversi ambiti.
- Elaborazione batch: le GPU serverless gestiscono l'elaborazione di grandi quantità di dati nei flussi di lavoro di machine learning. Questo è essenziale per la preelaborazione dei dati, l'estrazione delle caratteristiche e altre operazioni di machine learning orientate all'elaborazione batch.
- Flussi di lavoro di machine learning basati sugli eventi: le architetture serverless sono basate sugli eventi, rispondendo a trigger o eventi, come ad esempio l'aggiornamento di un modello quando sono disponibili nuovi dati o il suo riaddestramento in risposta a eventi specifici.
- Architetture ibride: alcuni flussi di lavoro di machine learning combinano risorse di calcolo serverless e tradizionali. Ad esempio, l'addestramento di modelli che richiede un uso intensivo della GPU passa a un ambiente serverless per l'inferenza di intelligenza artificiale, ottimizzando l'utilizzo delle risorse.
FAQ
L'inferenza GPU è il processo che utilizza le unità di elaborazione grafica (GPU) per effettuare previsioni o inferenze a partire da un modello di apprendimento automatico pre-addestrato. La GPU accelera le operazioni computazionali necessarie per elaborare i dati di input utilizzando il modello addestrato, con conseguenti previsioni più rapide ed efficienti. Le capacità di elaborazione parallela delle GPU migliorano la velocità e l'efficienza di queste attività di inferenza rispetto agli approcci tradizionali basati su CPU.
L'inferenza GPU è particolarmente preziosa per applicazioni come il riconoscimento di immagini, l'elaborazione del linguaggio naturale e altre attività di apprendimento automatico che richiedono previsioni o classificazioni in tempo reale o quasi in tempo reale.
Serverless GPU è un modello di elaborazione in cui gli sviluppatori eseguono applicazioni senza gestire l'infrastruttura server sottostante. Le risorse GPU vengono allocate dinamicamente in base alle necessità. In questo ambiente, gli sviluppatori si concentrano sulla programmazione di funzioni specifiche, mentre il fornitore di servizi cloud gestisce l'infrastruttura, incluso il dimensionamento 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 on-demand alla GPU senza la necessità di gestire server fisici o virtuali.
Il calcolo GPU serverless è comunemente utilizzato per attività che richiedono un'elaborazione parallela significativa, come l'apprendimento automatico, l'elaborazione dei dati e le simulazioni scientifiche. I fornitori di servizi cloud che offrono funzionalità GPU serverless automatizzano l'allocazione e la scalabilità delle risorse GPU in base alla domanda dell'applicazione.
Questa architettura offre vantaggi quali efficienza dei costi e scalabilità, poiché l'infrastruttura si adatta dinamicamente ai carichi di lavoro variabili. Consente agli sviluppatori di concentrarsi maggiormente sul codice e meno sulla gestione dell'infrastruttura sottostante.
Il progetto Megatron-Turing, composto da NVIDIA e Microsoft, ha un costo stimato di circa 100 milioni di dollari. 4 Tali costi di sistema impediscono alle imprese di adottare modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) nonostante i loro vantaggi.
La NVIDIA L40S è una versione più potente e ottimizzata per l'IA della GPU L40. Sebbene entrambe utilizzino l'architettura Ada Lovelace, la L40S offre prestazioni significativamente superiori per l'addestramento e l'inferenza dell'IA, grazie alle funzionalità avanzate dei core tensoriali e al supporto per la precisione FP8.
Il modello L40 è più adatto per grafica, rendering e carichi di lavoro generici, mentre l'L40S è ideale per attività di intelligenza artificiale ad alta intensità di calcolo nei data center.
Per approfondire
Scopri di più sulle GPU:
- GPU cloud per il deep learning: disponibilità e prezzo/prestazioni
- I 10 migliori fornitori di GPU in cloud
Fonti esterne
Collegamenti di riferimento
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