Os 30 principais fornecedores de GPUs em nuvem e suas GPUs em 2026
Realizamos testes comparativos com as 10 GPUs mais comuns em cenários típicos (por exemplo, otimização de um LLM como o Llama 3.2). Com base nessas informações, se você:
- Para saber qual modelo de GPU (por exemplo, H100) você precisa, verifique os modelos oferecidos por cada provedor de nuvem de GPU.
- Não sabe qual modelo usar? Veja as GPUs com melhor custo-benefício.
- Gostaria de ver os principais fornecedores de GPUs em nuvem:
Nuvem | Marcas* | Modelos** | Combinações*** |
|---|---|---|---|
 RunPod | AMD chips como MI300X | 27 | 53 |
 AWS | Chips da AWS como o Trainium | 7 | 19 |
 Azure | Trabalhando em chips próprios | 6 | 14 |
 GCP | Google Unidades de processamento de tensores (TPUs) em nuvem | 8 | 30 |
 OCI | 6 | 17 | |
 Alibaba Cloud | Chips Alibaba como Hanguang 800 | 5 | 6 |
 Nvidia DGX | 23 | 23 | |
 Vast.ai | 25 | 50 | |
 CoreWeave | 13 | 13 | |
 AceCloud | 9 | 17 |
Classificação : Os patrocinadores são destacados e têm seus links exibidos no topo. Em seguida, os provedores de hiperescala são listados por participação no mercado dos EUA. Depois, os provedores são classificados pelo número de planos que oferecem.
* Todos os provedores oferecem GPUs da Nvidia. Além disso, alguns provedores de nuvem oferecem hardware de outros fabricantes de chips de IA , conforme indicado nesta coluna.
** Modelos distintos de GPUs Nvidia oferecidos. Por exemplo, “A100 40 GB” e “A100 80 GB” são contabilizados como modelos separados. Observe que diferentes tipos de interconexão (SXM, PCIe) para o mesmo modelo de GPU são agrupados.
*** São oferecidas diferentes combinações de múltiplas GPUs. Por exemplo, “1 x A100 40 GB” e “2 x A100 40 GB” são contabilizadas como combinações separadas de múltiplas GPUs. Embora os provedores de nuvem possam oferecer várias quantidades de GPUs, nossa análise se concentra em configurações que são potências de 2 (2, 4, 8, 16, 32 GPUs) para uma comparação de eficiência padronizada.
As GPUs podem ser fornecidas sem servidor, como GPUs virtuais ou como GPUs dedicadas (bare metal). Embora a arquitetura sem servidor ofereça a maneira mais fácil de gerenciar cargas de trabalho, a arquitetura bare metal oferece o mais alto nível de controle sobre o hardware. Se você estiver procurando especificamente por essas opções, consulte as seções relevantes:
Ao listar os prós e os contras de cada fornecedor, nos baseamos em nossos testes de benchmark de GPU e em avaliações online.
Quais são os principais fornecedores de GPUs virtuais?
GPUs virtuais (vGPUs) são máquinas virtuais que permitem que vários usuários compartilhem GPUs na nuvem. Elas são a forma mais comum de GPUs em nuvem oferecidas. Os principais provedores incluem:
Hiperescaladores (AWS, Azure, GCP)
Os hiperescaladores têm alguns aspectos em comum:
Prós
Drivers e aplicativos pré-instalados : Configurar uma instância com os drivers corretos é demorado devido às dependências entre o chip da GPU, seus drivers, o sistema operacional e os aplicativos. Por exemplo, se o Ubuntu 25.0 não for compatível com o driver Tesla K80 NVIDIA, você precisará escolher uma versão mais antiga do Ubuntu para que ele funcione corretamente.
Os três principais provedores de hiperescala permitem que os usuários gerenciem imagens de máquinas, o que facilita esse processo. No entanto, os usuários ainda precisam identificar a imagem de máquina correta para o hardware selecionado. Os nomes desses serviços são:
- Imagens de máquina da Amazon (AMI)
- Azure Extensões
- Imagens personalizadas do GCP
Contras
- A aprovação de cota é necessária para quase todas as GPUs. Não espere criar uma conta na nuvem e começar a usar GPUs imediatamente.
- As placas de vídeo mais recentes, como a H100, frequentemente não estão disponíveis sob demanda.
- É difícil identificar a capacidade de GPUs . Durante nosso teste de desempenho, pudemos verificar as placas de GPU disponíveis para execução por região. Por exemplo, a calculadora de preços da AWS oferece essa funcionalidade. No entanto, não encontramos dados de capacidade para nenhuma região específica. Portanto, precisamos testar a criação de instâncias em diversas combinações de regiões e tipos de instância para encontrar uma configuração que utilizasse GPUs.
Amazon Web Services (AWS)
A AWS é a maior provedora de plataforma em nuvem e uma das principais fornecedoras de GPUs em nuvem. 1 O Amazon EC2 (Elastic Compute Cloud) oferece instâncias de máquinas virtuais com GPUs, facilitando cálculos acelerados para tarefas de aprendizado profundo.
Atualizações recentes
- A instância AWS EC2 G7e está disponível com GPUs Blackwell (RTX PRO 6000) e é mais adequada para inferência de IA de alto desempenho e cargas de trabalho de computação espacial e científica, com disponibilidade inicial no Leste dos EUA (Norte da Virgínia) e no Leste dos EUA (Ohio).
Prós
Oferece integração perfeita com outras soluções populares da AWS, como:
- Processo de cota descomplicado : Fizemos a solicitação para cada instância de GPU separadamente e recebemos a cota para todos os tipos de GPU na AWS em cerca de um dia após a solicitação, sem necessidade de maiores esclarecimentos.
- O SageMaker é usado para criar, treinar, implantar e dimensionar modelos de aprendizado de máquina. O SageMaker Studio Lab inclui 15 GB de armazenamento persistente e créditos de computação gratuitos.
- Redshift , OpenSearch , Amazon S3 (Simple Storage Service) , Amazon RDS (Relational Database Services) ou outros serviços da AWS podem servir como soluções de armazenamento para dados de treinamento.
Contras
- O desligamento das GPUs levou horas durante nosso teste de desempenho. Outros fornecedores concluem isso em minutos.
- Menos opções de GPU do que alguns fornecedores focados em GPU, como Coreweave.
- Curva de aprendizado acentuada: Como a primeira e maior nuvem, oferece recursos abrangentes que podem tornar a interface do usuário confusa.
Preços
- Instâncias Spot podem oferecer descontos significativos, às vezes até 90% de desconto nos preços sob demanda.
Microsoft Azure
A Microsoft Azure, a segunda maior provedora de nuvem, oferece um serviço de GPU baseado em nuvem, as Máquinas Virtuais da Série N, que utilizam GPUs NVIDIA, assim como outros provedores, para fornecer recursos de computação de alto desempenho. Este serviço é particularmente adequado para aplicações exigentes, como aprendizado profundo, simulações, renderização e treinamento de modelos de IA.
Há rumores de que a empresa Microsoft também começou a produzir seus próprios chips. 2
Prós
- Processo de cota descomplicado : O processo foi semelhante ao da AWS, mas o formulário de solicitação foi mais demorado.
- Uma curva de aprendizado da interface do usuário menos acentuada do que com provedores como a AWS.
Contras
- Alguns usuários consideram que certos recursos avançados do Azure exigem um alto nível de conhecimento técnico para serem configurados e gerenciados com eficácia. 3
Preços
Veja todos os preços de GPUs Azure e compare com outros fornecedores.
Google Plataforma em Nuvem (GCP)
Google A Plataforma de Nuvem (GCP) é a terceira maior plataforma de nuvem.
Atualizações recentes
- Novos ambientes de computação : o GCP introduziu instâncias A3 Ultra com GPUs H200, aprimorando o desempenho de IA. 4
Prós
- Oferece a maior flexibilidade (entre os 3 principais provedores de hiperescala) em combinações de CPU, GPU e armazenamento: podemos selecionar um tamanho de CPU e memória e, em seguida, conectar uma ou mais GPUs à instância. Isso proporciona mais flexibilidade do que escolher tipos de instância específicos, como ocorre com outros provedores de hiperescala.
- Interface de usuário mais fácil de usar em comparação com a AWS.
- Oferece algumas opções de GPU gratuitas para usuários do Kaggle e do Colab.
- Os clientes podem usar mais de 20 produtos gratuitamente, até os limites de uso mensal.
Contras
- Configurar a combinação ideal de CPU, GPU e armazenamento é mais complexo, já que praticamente qualquer combinação é possível. Os usuários também precisam somar os preços dos diferentes componentes (por exemplo, GPU, armazenamento) para calcular o preço total da instância.
- O processo de cotas exigiu o preenchimento de formulários complexos e levou dias.
Preços
Veja todos os preços de GPUs do GCP em todas as regiões.
NVIDIA DGX Cloud
A NVIDIA é líder em hardware de GPU. A NVIDIA lançou sua oferta de nuvem de GPU, DGX Cloud, alugando espaço em data centers de provedores de nuvem líderes (por exemplo, OCI, Azure e GCP).
A DGX Cloud oferece as plataformas Base™, AI Enterprise e de rede. As instâncias da DGX Cloud foram lançadas com 8 GPUs Tensor Core H100 ou A100 de 80 GB.
Um dos primeiros clientes, a equipe de pesquisa da Amgen, afirma que o treinamento de LLMs de proteínas com BioNeMo é 3 vezes mais rápido e a análise pós-treinamento com RAPIDS é até 100 vezes mais rápida. 5
A oferta é voltada para empresas, com o preço de tabela das instâncias do DGX Cloud a partir de US$ 36.999 por instância por mês no lançamento.
Prós
- Suporte dos engenheiros NVIDIA
- Escalabilidade multi-nó que suporta treinamento em até 256 GPUs, permitindo um treinamento de modelos em larga escala mais rápido.
- Pré-configurado com o software de IA NVIDIA para implantação rápida, reduzindo o tempo de configuração.
Contras
- Esta oferta não é adequada para empresas com necessidades limitadas de GPUs.
- O serviço é fornecido sobre a infraestrutura física dos provedores de nuvem. Portanto, o comprador precisa pagar pelas margens tanto do provedor de nuvem quanto de NVIDIA.
IBM Nuvem
A GPU oferecida pela IBM Cloud suporta um processo flexível de seleção de servidores e integra-se perfeitamente com a arquitetura, os aplicativos e as APIs da IBM Cloud. Isso é possível graças a uma rede globalmente distribuída de data centers interconectados.
Prós
- Integração poderosa com a arquitetura e aplicações em nuvem IBM
- Centros de dados distribuídos globalmente aumentam a proteção de dados.
Contras
- Adoção limitada em comparação com os 3 principais fornecedores.
Oracle Infraestrutura em Nuvem (OCI)
Oracle ampliou sua oferta de GPUs após formalizar sua parceria com NVIDIA.
A Oracle oferece instâncias de GPU nos formatos bare-metal e de máquina virtual para computação rápida, econômica e de alta eficiência. As instâncias Bare-Metal da Oracle permitem que os clientes executem tarefas em ambientes não virtualizados. Essas instâncias estão disponíveis em regiões como Estados Unidos, Alemanha e Reino Unido, com modelos de preços sob demanda e interrompíveis.
Clientes
Oracle atende alguns dos principais provedores de LLM, como Cohere, uma empresa na qual Oracle também investiu.
Prós
- Ampla gama de produtos e serviços em nuvem. Entre os serviços em nuvem das gigantes da tecnologia, apenas a OCI oferece GPUs dedicadas a servidores dedicados (bare metal). 6 Para usuários de clusters de GPU, somente a OCI oferece RoCE v2 para sua tecnologia de cluster entre os serviços de nuvem das gigantes da tecnologia.
- Custo-benefício excelente em comparação com outros grandes provedores de nuvem.
- Oferece um período de teste gratuito e alguns produtos gratuitos para sempre.
Contras
- A interface do usuário foi considerada lenta e pouco intuitiva pelos usuários. 7
- Alguns usuários acham a documentação difícil de entender. 8
- O processo de começar a usar os serviços de computação em nuvem Oracle foi considerado por alguns usuários como burocrático, complicado e demorado.
RunPod
RunPod é uma plataforma de computação em nuvem especializada em serviços acelerados por GPU, sob medida para cargas de trabalho de inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina (ML). Projetada para otimizar o desenvolvimento, o treinamento e a implantação de modelos de IA, a RunPod oferece uma gama de recursos para aprimorar a eficiência e a flexibilidade computacionais.
Atualizações recentes
- Reversão : Runpod introduziu a reversão de versões do GitHub para endpoints Serverless, permitindo que os usuários revertam instantaneamente as implantações para uma versão anterior diretamente do console, sem criar uma nova versão no GitHub ou acionar uma nova reconstrução.
- Pontos de extremidade de balanceamento de carga : Runpod lançou pontos de extremidade de balanceamento de carga (LB) em versão beta, permitindo que o tráfego seja distribuído entre vários nós de processamento por meio de acesso HTTP direto, em vez de infraestrutura baseada em filas. Os desenvolvedores podem habilitar esse recurso definindo
"endpointType": "LB"emhub.json, oferecendo suporte a APIs REST personalizadas e cargas de trabalho de maior taxa de transferência. - Expansão dos endpoints públicos e integração com o SDK de IA da Vercel : Runpod expandiu seu catálogo de endpoints públicos com modelos adicionais nas categorias de texto , imagem , vídeo e áudio . Também introduziu a integração com o SDK de IA da Vercel por meio do pacote
@runpod/ai-sdk-provider, possibilitando fluxos de trabalho simplificados de streaming e geração em aplicativos TypeScript e JavaScript.
Prós
- Usuários do RunPod mencionam tempos de configuração rápidos, permitindo que iniciem instâncias de GPU em segundos.
- A plataforma oferece uma seleção diversificada de configurações de GPU, incluindo opções de alto desempenho como NVIDIA H100 PCIe e A100 PCIe.
- Os usuários do RunPod consideraram a interface e a CLI intuitivas e fáceis de usar para implantar e gerenciar cargas de trabalho de IA.
- Os usuários mencionam mais de 50 modelos pré-configurados, incluindo frameworks populares como PyTorch e TensorFlow.
Contras
- Embora a plataforma seja fácil de usar, alguns recursos avançados podem exigir um período de aprendizado para que suas capacidades sejam totalmente aproveitadas.
Preços
As instâncias de GPU são cobradas por minuto, sem custos adicionais para entrada ou saída de dados. O preço da GPU começa em:
- US$ 2,39 por hora para GPUs PCIe NVIDIA H100
- US$ 1,64 por hora para GPUs PCIe A100.
- O armazenamento em rede está disponível por US$ 0,05 por GB por mês.
CoreWeave
A CoreWeave é uma provedora de serviços em nuvem especializada em GPUs. NVIDIA é um dos investidores da CoreWeave. A CoreWeave afirma ter 45.000 GPUs e ter sido selecionada como a primeira provedora de serviços em nuvem de nível Elite por NVIDIA. 9
Atualizações recentes
A CoreWeave lançou o ARENA (AI-Ready Native Applications), um laboratório de IA em escala de produção que permite às organizações executar cargas de trabalho reais em infraestrutura construída especificamente para esse fim, que espelha ambientes em produção, permitindo-lhes validar o desempenho, a confiabilidade e o custo antes da implantação em produção completa.
A ARENA substitui os testes tradicionais em ambiente de sandbox ou sintéticos por benchmarks padronizados e avaliações guiadas do mundo real, fornecendo às equipes sinais claros sobre como seus modelos e pipelines se comportarão sob cargas semelhantes às de produção e quais são os principais fatores de custo.
Laboratórios Jarvis
A Jarvis Labs, fundada em 2019 e sediada na Índia, é especializada em viabilizar o treinamento rápido e descomplicado de modelos de aprendizado profundo em instâncias de computação com GPUs. Com seus data centers localizados na Índia, a Jarvis Labs é reconhecida por sua configuração amigável que permite aos usuários iniciar as operações imediatamente.
A Jarvis Labs afirma atender a mais de 10.000 profissionais de IA. 10
Prós
- Não é necessário cartão de crédito para se cadastrar.
- Uma interface simples para iniciantes
Contras
- Embora a Jarvis Labs esteja ganhando impulso, sua adequação para as tarefas de nível empresarial da sua empresa precisa ser validada. Ela parece estar voltada para cargas de trabalho pequenas, já que não oferece instâncias com múltiplas GPUs.
Lambda Laboratórios
Originalmente, a Lambda Labs era uma empresa de hardware que oferecia soluções de hardware para desktops e servidores com GPUs integradas. Desde 2018, a Lambda Labs oferece o Lambda Cloud como uma plataforma de GPUs. Suas máquinas virtuais vêm pré-equipadas com os principais frameworks de aprendizado profundo, drivers CUDA e um notebook Jupyter dedicado. Os usuários podem se conectar a essas instâncias através do terminal web no painel de controle da nuvem ou diretamente usando as chaves SSH fornecidas.
A Lambda Labs afirma ser utilizada por mais de 10.000 equipes de pesquisa e possui uma oferta focada exclusivamente em GPUs.
Paperspace CORE da DigitalOcean
Paperspace é uma plataforma de computação em nuvem que oferece máquinas virtuais aceleradas por GPU para desenvolver, treinar e implantar modelos de aprendizado de máquina.
A Paperspace afirma ter atendido 650.000 usuários. 11
Prós
- Oferece uma ampla gama de GPUs em comparação com outros fornecedores.
- Os usuários consideram os preços justos em relação à capacidade de processamento oferecida.
- Os usuários consideram o atendimento ao cliente amigável e ágil.
Contras
- Alguns usuários reclamam da disponibilidade de máquinas, tanto em relação às máquinas virtuais gratuitas quanto à indisponibilidade de tipos específicos de máquinas em todas as regiões. 12
- A interface integrada do Jupyter é criticada por carecer de alguns atalhos de teclado, embora seja oferecida uma interface nativa para Jupyter Notebook.
- Tempos de carregamento ou criação mais longos para máquinas
- A taxa de assinatura mensal, além dos custos da máquina, pode ser uma desvantagem, e o treinamento com múltiplas GPUs pode ser caro.
O que é uma GPU sem servidor?
A computação com GPUs sem servidor permite que os usuários acessem recursos de GPU poderosos sem precisar gerenciar servidores, com os provedores cuidando do provisionamento, escalonamento e manutenção. Essa abordagem oferece preços de pagamento conforme o uso, frequentemente com funcionalidade de escalonamento para zero que elimina custos ociosos, tornando-a ideal para cargas de trabalho esporádicas ou imprevisíveis.
As GPUs sem servidor são amplamente utilizadas para tarefas de IA, incluindo o treinamento de modelos de aprendizado profundo, a execução de aplicativos de IA generativa e a realização de inferência em lote, oferecendo vantagens significativas em termos de simplicidade e economia de custos em comparação com as configurações tradicionais em nuvem.
Explore os fornecedores de GPUs sem servidor em GPUs sem servidor .
O que são fornecedores de GPUs bare-metal?
Os fornecedores de GPUs bare-metal oferecem servidores físicos dedicados com GPUs, sem virtualização, proporcionando acesso direto ao hardware para máximo desempenho e latência mínima.
Essas soluções são ideais para cargas de trabalho computacionalmente intensivas, como inteligência artificial (IA), aprendizado de máquina (ML), aprendizado profundo, renderização gráfica, simulações científicas e computação de alto desempenho (HPC).
Ao eliminar a camada de virtualização, as GPUs bare-metal garantem desempenho consistente, latência reduzida e utilização total dos recursos da GPU, tornando-as a escolha preferida para empresas e startups com necessidades computacionais exigentes.
Quais provedores de nuvem com GPUs estão sediados na Europa?
As empresas europeias podem preferir manter seus dados na Europa por um período determinado.
- Conformidade com o RGPD e segurança de dados
- Oferecendo serviços de inferência de IA mais rápidos para usuários europeus.
Isso é possível com alguns dos provedores de nuvem globais, mas também existem provedores de GPU em nuvem com sede na Europa.
Seeweb
Seeweb é um provedor de nuvem pública com sede na Itália que opera com energia 100% renovável. Seeweb oferece suporte a IaC via Terraform e disponibiliza 5 modelos diferentes de GPUs.
Datacrunch.io
A Datacrunch fornece os modelos A100, H100 RTX6000 e V100 da Nvidia em grupos de 1, 2, 4 ou 8 unidades. A empresa está sediada em Helsinque, Finlândia, e utiliza energia 100% renovável.
OVHcloud
A OVHcloud é uma provedora de nuvem pública com sede na França. Ela começou a oferecer GPUs da Nvidia em 2023 e planeja expandir seu portfólio. 13
Scaleway
A Scaleway oferece instâncias H100, opera em 3 regiões europeias (Paris, Amsterdã, Varsóvia) e funciona com energia 100% renovável. Para usuários de grande porte, o supercomputador Nabu 2023, com suas 1.016 GPUs Nvidia H100 Tensor Core, está disponível.
Quais são os próximos provedores de nuvem com GPUs?
Esses fornecedores têm alcance ou escopo limitados, ou lançaram suas ofertas recentemente. Portanto, não foram incluídos entre os 10 melhores:
Alibaba Cloud
A oferta da Alibaba pode ser atraente para empresas que operam na China. Ela também está disponível em 20 regiões, incluindo Austrália, Dubai, Alemanha, Índia, Japão, Singapura, Estados Unidos e Reino Unido.
No entanto, uma organização dos EUA ou da UE com acesso a dados ultrassecretos em áreas como Estado, defesa ou telecomunicações pode não preferir trabalhar com um provedor de serviços em nuvem com sede na China.
Cirrascale
A Cirrascale é especializada no fornecimento de uma gama de hardware de IA para equipes de pesquisa. Embora seja uma das menores equipes nesse domínio, com cerca de 20 funcionários, oferece hardware de IA de 4 fabricantes diferentes. 14
Parque de Voltagem
A Voltage Park é uma organização sem fins lucrativos que investiu fundos, incluindo cerca de 500 milhões de dólares com NVIDIA, para instalar 24.000 GPUs H100 na nuvem. 15 Oferece aluguel de GPUs a preços baixos para empresas focadas em IA, como a Character AI.
Identifique as GPUs em nuvem mais econômicas.
Passe o cursor sobre cada ponto para ver as GPUs em nuvem com melhor custo-benefício:
Realizamos testes de desempenho em todas as GPUs em nuvem da AWS com tarefas comuns relacionadas a texto e imagem. Presumimos que o desempenho da mesma GPU seria o mesmo em todas as nuvens.
Como iniciar a instância correta para suas necessidades de GPU na nuvem
Tomar as decisões certas ao configurar uma instância de GPU na nuvem é essencial para agilizar a configuração inicial. Sem atenção cuidadosa à compatibilidade entre o modelo, o sistema operacional e a GPU, esse processo pode levar horas, aumentando significativamente os custos, já que os provedores de GPU cobram por hora. Seguindo estas etapas, você pode evitar atrasos desnecessários e garantir a eficiência de custos para o seu projeto:
- Selecione o modelo: Escolha o modelo que você planeja usar (por exemplo, YOLOv9).
- Identifique suas dependências: A escolha do modelo influencia diretamente a estrutura e as bibliotecas (por exemplo, PyTorch, TensorFlow) necessárias para construir e implantar sua solução.
- Identifique a versão apropriada do CUDA: O CUDA é necessário para executar NVIDIA GPUs de forma eficiente. Por exemplo, a versão do PyTorch necessária determina uma versão específica do CUDA.
- Utilize nosso benchmark para escolher a GPU com melhor custo-benefício: Aproveite os dados do benchmark para selecionar a GPU que oferece o melhor equilíbrio entre preço e desempenho para sua carga de trabalho específica.
- Verifique se a GPU está disponível na sua região preferida: os provedores de nuvem geralmente têm estoques de hardware diferentes em cada região, e algumas GPUs podem não estar disponíveis em determinadas regiões . Verificar se a GPU está disponível ajuda a evitar atrasos na implantação. No entanto, mesmo que uma GPU esteja disponível, ela pode não estar disponível quando você a solicitar, pois pode estar sobrecarregada. Você pode verificar as GPUs disponíveis por região em:
- Escolha o sistema operacional correto: Ao selecionar sua configuração no provedor de nuvem, você precisará escolher o sistema operacional (SO) e sua versão. O SO precisa ser compatível com a versão CUDA e os drivers de GPU necessários.
- Implante os drivers e dependências ou escolha um sistema onde eles já estejam pré-carregados: Você pode instalar manualmente os drivers e dependências necessários ou usar ambientes pré-configurados fornecidos por provedores de nuvem, como as extensões do Azure ou as AMIs da AWS, para simplificar o processo de configuração.
Perguntas frequentes
Uma plataforma de GPU em nuvem é um serviço oferecido por provedores de GPU em nuvem que permite aos usuários acessar e utilizar a tecnologia de GPU remotamente. Em vez de instalar GPUs físicas em máquinas locais, os usuários podem aproveitar o poder das GPUs em nuvem hospedadas em plataformas de GPU em nuvem eficientes. Essas plataformas, como GPUs em nuvem e instâncias de GPU, exploram os recursos de alto desempenho das GPUs, incluindo a série Tesla, tornando-as acessíveis aos usuários por meio da nuvem.
Os serviços de GPU em nuvem são essenciais para indivíduos e empresas que necessitam de imensa capacidade computacional sem o custo de capital da compra e manutenção de GPUs físicas. À medida que a demanda por computação de alto desempenho aumenta em áreas como inteligência artificial, aprendizado profundo e renderização gráfica, uma plataforma de GPU em nuvem eficiente pode oferecer soluções escaláveis e econômicas.
Além disso, com o surgimento das melhores plataformas de GPU em nuvem, os usuários agora podem alugar poder computacional de GPU sob demanda, tornando-o adequado para tarefas ou projetos intensivos de curto prazo. Dessa forma, os usuários podem aproveitar os recursos de ponta de serviços como GPUs em nuvem ou instâncias de GPU sem precisar fazer um investimento significativo em hardware.
A segurança é uma prioridade máxima para qualquer provedor de GPUs em nuvem. As melhores plataformas de GPUs em nuvem implementam medidas de segurança rigorosas para garantir que os dados e aplicativos dos usuários permaneçam protegidos. Isso inclui criptografia de dados em trânsito e em repouso, controles de acesso seguros, auditorias de segurança regulares e muito mais. Provedores de serviços como instâncias de GPU e GPUs em nuvem investem fortemente na manutenção da integridade e confidencialidade dos dados do usuário.
Assim como em qualquer serviço em nuvem, embora o provedor tome medidas para proteger a infraestrutura, os usuários também devem seguir as melhores práticas de gerenciamento de dados e controle de acesso para garantir a segurança ideal.
Os provedores de nuvem alocam cotas específicas para instâncias de GPU, que podem variar de acordo com o tipo e a região. Para solicitar um aumento de cota, os desenvolvedores devem especificar o tipo de instância (por exemplo, P3XL) e a região (por exemplo, Oregon). Os provedores geralmente avaliam o uso pretendido pelo desenvolvedor e os padrões de consumo atuais antes de aprovar um ajuste de cota, garantindo que os recursos sejam alocados de forma eficiente. O procedimento e o tempo de processamento para aumentos de cota variam de acordo com o provedor.
A escassez de GPUs ocorre quando a demanda por unidades de processamento gráfico excede em muito a oferta, impulsionada pelo crescimento em jogos, mineração de criptomoedas e cargas de trabalho de IA. Gargalos na fabricação, interrupções na cadeia de suprimentos e especulação têm limitado ainda mais a disponibilidade, causando preços mais altos e atrasos.
Os provedores de GPUs em nuvem dependem de GPUs físicas para oferecer serviços de GPU virtual. A escassez limita sua capacidade, levando a restrições de disponibilidade e custos mais altos para os usuários. No entanto, as GPUs em nuvem oferecem uma alternativa à aquisição de hardware, ajudando os usuários a acessar poder de GPU apesar da escassez.
Para mitigar a escassez, os usuários adotam estratégias multicloud e ferramentas de automação para otimizar o acesso a GPUs em diferentes provedores. Enquanto isso, fabricantes e plataformas de nuvem inovam para melhorar a eficiência das GPUs e expandir a oferta, visando amenizar a escassez ao longo do tempo.
A Computação Confidencial (NVIDIA) é uma tecnologia de segurança baseada em hardware que protege modelos de IA e dados enquanto são processados ativamente em GPUs NVIDIA Hopper e Blackwell. Ela cria um ambiente de execução confiável que criptografa os dados em uso, impedindo o acesso não autorizado, mesmo por operadores ou administradores de nuvem.
Para os provedores de GPUs em nuvem, isso significa que eles podem oferecer aos clientes fortes garantias de privacidade de dados e confidencialidade de modelos em infraestrutura compartilhada, atender à conformidade regulatória e atrair usuários preocupados com a segurança sem sacrificar o desempenho. Essa tecnologia permite cargas de trabalho de IA seguras em escala em nuvens públicas, híbridas e de borda, tornando-se um diferencial crítico para provedores de nuvem que dependem de GPUs.
Links de referência
Comentários 4
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Seu endereço de e-mail não será publicado. Todos os campos são obrigatórios.
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