I migliori 10 cloud GPU serverless e 14 GPU convenienti
Le GPU serverless possono fornire servizi di calcolo facilmente scalabili per carichi di lavoro IA. Tuttavia, i loro costi possono essere significativi per progetti su larga scala. Naviga tra le sezioni in base alle tue esigenze:
- Trova i provider più convenienti per token per dollaro
- Confronta le tariffe orarie di tutti i principali provider
- Dati sulle prestazioni per throughput di inferenza e fine-tuning
Prezzo delle GPU serverless per throughput
I provider di GPU serverless offrono diversi livelli di prestazioni e prezzi per i carichi di lavoro IA. Confronta le configurazioni di GPU più convenienti per le tue esigenze di fine-tuning e inferenza sulle principali piattaforme serverless:
Prezzi e prestazioni delle GPU cloud
26 offerte da 5 provider
Seeweb
Miglior prezzo
Runpod
Beam
Modal
Koyeb
Modal
Beam
Seeweb
Modal
Runpod
Calcolatore di prezzi delle GPU serverless
Risultati benchmark delle GPU serverless
Puoi leggere di più sulla nostra metodologia di benchmark per le GPU serverless.
I 10 fornitori di GPU serverless selezionati
Le aziende sono ordinate alfabeticamente perché questo settore è un ambito emergente e sono disponibili dati limitati, ad eccezione degli abbonati, che sono posizionati in cima all'elenco con un link al loro sito web.
RunPod
RunPod offre endpoint IA completamente gestiti e scalabili per carichi di lavoro diversi. 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 il rilascio di un link a un container per avviare un pod
- Un sistema di pagamento e fatturazione basato su crediti.
Baseten Labs
Baseten è una piattaforma di infrastruttura per il 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 di calcolo.
Baseten introduce inoltre uno strumento open source chiamato Truss. Questo strumento può aiutare gli sviluppatori a distribuire modelli IA/ML in scenari reali. Con Truss, gli sviluppatori possono:
- Impacchettare e testare codice, pesi e dipendenze del modello utilizzando un server di modelli.
- Sviluppare il proprio modello con feedback rapidi da un server di live reload, evitando configurazioni complesse di Docker e Kubernetes.
- Ospitare modelli creati con qualsiasi framework Python, che si tratti di transformers, diffusors, PyTorch, TensorFlow, XGBoost, sklearn o persino modelli completamente personalizzati.
Beam Cloud
Beam, precedentemente noto come Slai, offre una semplice distribuzione di API REST con funzionalità integrate come autenticazione, autoscaling, registrazione e metriche. Gli utenti di Beam possono:
- Eseguire attività di addestramento a lunga esecuzione basate su GPU, scegliendo tra riaddestramento automatico una tantum o pianificato
- Distribuire funzioni in una coda di attività con tentativi automatici, callback e query sullo stato delle attività.
- Personalizzare le regole di autoscaling per ottimizzare i tempi di attesa degli utenti.
Cerebrium IA
Cerebrium IA offre una selezione diversificata di GPU, tra cui H100, A100 e A5000, con un totale di oltre 8 tipi di GPU disponibili. Cerebrium consente agli utenti di definire il proprio ambiente con infrastructure-as-code e di accedere direttamente al codice, senza dover gestire i bucket S3.
Fal IA
FAL IA fornisce modelli pronti all'uso con endpoint API per la personalizzazione e l'integrazione nelle app 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 IA come IA generativa, elaborazione video e LLM. La sua offerta include H100 e GPU A100 con fino a 80GB di vRAM.
Il suo prezzo varia 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 a livello di codice e scalare fino a migliaia di container. Supporta l'integrazione di GPU, la pubblicazione di endpoint web, la distribuzione di job pianificati e strutture dati distribuite come dizionari e code. La piattaforma funziona con un modello pay-per-second 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, astraendo la gestione dell'infrastruttura come Kubernetes o AWS. Attualmente limitato a Python, potrebbe estendersi ad altri linguaggi.
Mystic IA
La piattaforma serverless di Mystic IA è un nucleo di pipeline che ospita modelli ML tramite un'API di inferenza. Il nucleo di pipeline può creare modelli personalizzati con oltre 15 opzioni, come GPT, Stable Diffusion e Whisper. Ecco alcune delle funzionalità del nucleo di pipeline:
- Versionamento e monitoraggio simultaneo dei modelli
- Gestione degli ambienti, incluse librerie e framework
- Scalabilità automatica tra diversi provider cloud
- Supporto per inferenza online, batch e streaming
- Integrazioni con altri strumenti ML e di infrastruttura.
Mystic IA offre inoltre una community Discord attiva per il supporto.
Novita IA
Novita IA è una piattaforma progettata per aiutare gli sviluppatori a creare prodotti IA avanzati senza una profonda esperienza di machine learning. Offre una suite completa di API e strumenti per creare applicazioni in vari ambiti, tra cui attività di immagini, video, audio e modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM).
Il sistema serverless di Novita IA 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 i 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 IA. Queste soluzioni rappresentano un punto di ingresso per gli sviluppatori che desiderano eseguire, biforcare o pre-addestrare modelli popolari in modo efficiente in Python. Possono sfruttare Kubernetes per accelerare le distribuzioni
Caratteristiche principali:
- Autoscaling per regolare dinamicamente le risorse, riducendo gli avvii a freddo associati alle funzioni serverless.
- Conformità al GDPR operando in un cloud europeo e utilizzando una rete globale per una portata ampliata.
- Supporto 24x7x365 che garantisce agli utenti assistenza affidabile per la gestione dei loro 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 le GPU. Altri provider, come Scaleway o CoreWeave, offrono inferenza su GPU ma non offrono GPU serverless.
Scopri di più sui provider di GPU cloud e sul mercato delle GPU.
Quali sono i vantaggi di una GPU serverless?
LLM come ChatGPT sono un tema caldo nel mondo degli affari dallo scorso anno. Pertanto, il numero di questi modelli è aumentato drasticamente. I vantaggi delle GPU serverless aiutano a evitare diverse sfide legate agli LLM, come:
- Efficienza dei costi: Gli utenti pagano solo per le risorse GPU che effettivamente utilizzano, il che lo rende 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 del codice per funzioni o attività specifiche, poiché il provider cloud gestisce provisioning, scalabilità e altra gestione dell'infrastruttura.
- Allocazione delle risorse on demand: L'architettura GPU serverless consente alle applicazioni di accedere alle risorse GPU on demand. Ciò 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 aumentare o ridurre 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 migliorata: Il calcolo su GPU eccelle nelle attività di elaborazione parallela. Pertanto, le architetture GPU serverless possono essere utilizzate in applicazioni che richiedono una significativa computazione parallela, come inferenza di machine learning, elaborazione dati e simulazioni scientifiche.
Metodologia di benchmark delle GPU serverless
Prezzi: I prezzi delle GPU serverless vengono raccolti mensilmente da tutti i provider.
Prestazioni:
- Le prestazioni di tutti i modelli di GPU serverless sono state misurate sulla piattaforma cloud Modal.
- Il fine-tuning del testo è stato misurato eseguendo il fine-tuning di Llama 3.2-1B-Instruct sul dataset FineTune-100k, utilizzando 1M token per 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 sottoposti a fine-tuning al secondo.
- L'inferenza testuale è stata misurata su 1 milione di token, inclusi sia token di input sia token 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 H200 mostri prestazioni di fine-tuning inferiori rispetto a H100 può sembrare controintuitivo data la sua architettura più recente e la memoria più ampia (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 con un numero relativamente piccolo di parametri (1B), che potrebbe non sfruttare appieno la capacità di memoria aggiuntiva dell'H200. Il divario prestazionale potrebbe differire in modo significativo con modelli più grandi che utilizzano meglio la memoria espansa dell'H200.
- Le prestazioni possono variare anche in base alle caratteristiche specifiche del carico di lavoro, alle dimensioni dei batch e allo stack software specifico utilizzato durante i test.
Prossimi passi:
- Prevediamo di estendere i nostri benchmark per includere modelli più grandi (7B, 13B e 70B parametri) per comprendere meglio come le prestazioni scalano con le dimensioni del modello e i requisiti di memoria.
- I test futuri includeranno configurazioni multi-GPU e scenari con lunghezze di contesto più elevate, dove i vantaggi architetturali dell'H200 potrebbero essere più evidenti.
Aggiungi come fonte preferitaCome utilizzare le GPU serverless per i modelli ML
Nei flussi di lavoro tradizionali di machine learning, sviluppatori e data scientist spesso provvisionano e gestiscono server dedicati o cluster di GPU per gestire le esigenze computazionali dell'addestramento di modelli complessi. Le GPU serverless per il machine learning eliminano le complessità della gestione dell'infrastruttura.
Segui la guida qui sotto per capire come utilizzare le GPU serverless nei modelli ML:
- Addestramento dei modelli: Le GPU serverless consentono un addestramento efficiente dei modelli di machine learning allocando dinamicamente le risorse per dataset estesi. Gli sviluppatori beneficiano di risorse on demand senza il fastidio di gestire server dedicati.
- Inferenza: Le GPU serverless sono cruciali per l'inferenza dei modelli, consentendo previsioni rapide su nuovi dati. Ideali per applicazioni come il riconoscimento delle immagini e l'elaborazione del linguaggio naturale, garantiscono un'esecuzione rapida ed efficiente, soprattutto nei periodi di domanda variabile.
- Elaborazione in tempo reale: Le applicazioni che lo richiedono, come l'analisi video, sfruttano le GPU serverless. La scalabilità dinamica delle risorse consente la rapida elaborazione dei flussi di dati in ingresso, rendendole adatte alle applicazioni in tempo reale in tutti i settori.
- Elaborazione batch: Le GPU serverless gestiscono l'elaborazione dei dati su larga scala nei flussi di lavoro ML. Ciò è essenziale per la pre-elaborazione dei dati, l'estrazione di caratteristiche e altre operazioni di machine learning orientate ai batch.
- Flussi di lavoro ML guidati dagli eventi: Le architetture serverless sono guidate dagli eventi e rispondono a trigger o eventi, come l'aggiornamento di un modello quando diventano disponibili nuovi dati o il riaddestramento in risposta a eventi specifici.
- Architetture ibride: Alcuni flussi di lavoro ML combinano risorse di calcolo serverless e tradizionali. Ad esempio, l'addestramento di modelli ad alta intensità di GPU passa a un ambiente serverless per l'inferenza IA, ottimizzando l'utilizzo delle risorse.
FAQ
L'inferenza su GPU è il processo di utilizzo delle unità di elaborazione grafica (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, producendo 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 su 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 provisioning 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 del server.
Nonostante il termine “serverless” suggerisca l'assenza di server, essi esistono ancora ma sono astratti dagli sviluppatori. Nel calcolo su GPU, questa architettura consente l'accesso on-demand alle GPU senza la necessità di gestire server fisici o virtuali.
Il calcolo con GPU serverless è comunemente utilizzato per attività che richiedono un'elaborazione parallela significativa, come machine learning, elaborazione dati e simulazioni scientifiche. I provider cloud che offrono funzionalità di GPU serverless automatizzano l'allocazione e la scalabilità delle risorse GPU in base alla domanda delle applicazioni.
Questa architettura offre vantaggi come l'efficienza dei costi e la 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.
Si stima che Megatron-Turing di NVIDIA e Microsoft costi circa $100 milioni per l'intero progetto.4 Tali costi di sistema impediscono alle aziende 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 più elevate per l'addestramento e l'inferenza IA, grazie alle capacità avanzate dei tensor core e al supporto per la precisione FP8.
La L40 è più adatta a carichi di lavoro grafici, di rendering e generici, mentre la L40S è ideale per attività IA ad alta intensità di calcolo nei data center.
Ulteriori letture
Scopri di più sulle GPU:
- Cloud GPU per il deep learning: disponibilità e prezzo/prestazioni
- I migliori 60+ provider di GPU cloud nel 2026
Fonti esterne
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Registro delle modifiche
7 aggiornamenti- 2025
Espansa la sezione "Fornitore più economico per ogni GPU serverless".
Aggiunta la metodologia di benchmark GPU Serverless alla sezione metodologia.
Aggiunta la sezione Calcolatore prezzi GPU Serverless.
Aggiunto RunPod alla sezione 'I 10 migliori fornitori di GPU serverless'.
- 2024
Aggiunto Novita AI all'elenco dei fornitori di GPU serverless.
Aggiunto Koyeb all'elenco dei fornitori di GPU serverless.
Sostituito Banana Dev con Seeweb nella sezione "I 10 migliori fornitori di GPU serverless".
Collegamenti di riferimento
Il lavoro di Cem presso AIMultiple è stato citato da importanti testate internazionali tra cui Business Insider, Forbes, Morning Brew e Washington Post, da aziende globali come Deloitte e HPE, da ONG come il World Economic Forum e da organizzazioni sovranazionali come la Commissione europea. [1], [2], [3], [4], [5]
Nel corso della sua carriera, Cem ha lavorato come consulente tecnologico, acquirente tecnologico e imprenditore tecnologico. Ha consigliato le aziende sulle loro decisioni tecnologiche presso McKinsey & Company e Altman Solon per più di un decennio. Ha inoltre pubblicato un report McKinsey sulla digitalizzazione.
Ha guidato la strategia tecnologica e gli approvvigionamenti di una società di telecomunicazioni rispondendo direttamente al CEO. Ha inoltre guidato la crescita commerciale dell'azienda deep tech Hypatos, che ha raggiunto ricavi ricorrenti annuali a 7 cifre e una valutazione a 9 cifre partendo da zero in 2 anni. Il lavoro di Cem in Hypatos è stato ripreso da importanti testate tecnologiche come TechCrunch e Business Insider.
Cem interviene regolarmente a conferenze tecnologiche internazionali. Si è laureato come ingegnere informatico presso l'Università di Bogazici e possiede un MBA della Columbia Business School.
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