Modelos de GPU

Esta página ajuda você a comparar as especificações técnicas e os preços de modelos individuais. Para uma visão geral mais ampla do mercado com base no desempenho por dólar, você pode explorar nosso abrangente benchmark de GPUs em nuvem , que compara diferentes provedores e modelos de preços para diversas cargas de trabalho de IA.

Uma instância de GPU na nuvem, foco desta página, consiste no aluguel de um servidor virtual com uma GPU dedicada por hora. Isso proporciona acesso contínuo ao hardware, sendo ideal para tarefas de longa duração, como treinamento de modelos ou cargas de trabalho previsíveis. Você pode explorar uma comparação mais abrangente de provedores em nosso benchmark principal de GPUs na nuvem .

Uma GPU sem servidor é um modelo diferente, no qual você paga por segundo apenas pelo tempo real de execução do seu código, sem precisar gerenciar servidores. Isso é extremamente econômico para tarefas com tráfego variável, como APIs de inferência. Se esse modelo atender às suas necessidades, você pode comparar provedores em nosso benchmark dedicado a GPUs sem servidor .

Embora a NVIDIA seja a líder de mercado atual, empresas como AMD e Intel são fortes concorrentes, e provedores de nuvem como AWS e Google também produzem seus próprios chips personalizados. Você pode saber mais sobre os principais fabricantes de chips de IA e o panorama geral do setor em nosso relatório detalhado.

A decisão depende de fatores como a experiência da sua equipe, a previsibilidade da carga de trabalho e o orçamento a longo prazo. Nosso guia sobre comprar ou alugar GPUs explora os prós e os contras de cada abordagem para ajudá-lo a tomar a decisão estratégica certa para o seu negócio.

Esta pontuação mede a relação custo-benefício de uma GPU. Ela indica quantos milhões (M) de tokens ou imagens você obtém para cada dólar americano gasto, combinando velocidade e preço em um único valor de desempenho por dólar. Para todos os benchmarks nesta página, uma pontuação mais alta é sempre melhor, pois significa que você obtém mais desempenho pelo seu dinheiro.

A inferência mede a eficiência do uso de um modelo pré-treinado para gerar novo conteúdo (como texto ou imagens). Uma alta pontuação de inferência é crucial para a execução fluida e acessível de aplicações como chatbots ou geradores de arte com IA.

O treinamento (ou ajuste fino) mede a eficiência na personalização de um modelo existente com seus próprios dados. Uma alta pontuação de treinamento é importante se você precisar criar modelos especializados de forma rápida e econômica.

Benchmarks de texto (medidos em tokens/$): Essas pontuações são relevantes para cargas de trabalho baseadas em linguagem. Escolha uma GPU com altas pontuações de texto para tarefas como executar grandes modelos de linguagem (LLMs), criação de conteúdo e geração de código.

Benchmarks de imagem (medidos em imagens/$): Essas pontuações são relevantes para cargas de trabalho visuais. Escolha uma GPU com altas pontuações de imagem para tarefas como geração de arte com IA, reconhecimento de objetos ou criação de dados de imagem sintéticos.