Comparação dos 6 Melhores Serviços Gratuitos de Cloud GPU
O melhor tier gratuito de GPU vale cerca de $19 por mês em taxas de aluguel, e oito plataformas oferecem uma GPU real sem cartão de crédito. Seis delas limitam o uso gratuito por mês, e nós precificamos essas com base na taxa sob demanda atual mais barata para cada GPU em nossos dados de preços de cloud GPU.
Cada barra representa o custo de aluguel do mesmo tempo de GPU, calculado como as horas mensais gratuito de GPU de uma plataforma multiplicadas pela taxa horária mais barata para essa GPU.
Por exemplo, as 80 horas-GPU gratuito por mês do Lightning IA custariam cerca de $12 para alugar a mesma GPU sob demanda no provedor mais barato. As cotas que uma plataforma não publica são estimadas.
GPU e memória por plataforma
Limites de uso por plataforma
As plataformas com mais memória tendem a oferecer menos tempo nela.
Três tipos de acesso gratuito a GPU
As plataformas acima fornecem uma GPU sem custo e sem cartão de crédito, seja em um tier permanente ou uma franquia mensal. A troca é por limites de tempo, cotas semanais, hardware compartilhado e uma GPU de gama média, não um paywall. Google Colab, Kaggle, Hugging Face ZeroGPU, Saturn Cloud, Lightning IA, Paperspace Gradient e Intel Tiber IA Cloud funcionam todos dessa forma.
Os hyperscalers anunciam algo diferente. Os "$300" do Google Cloud, "$200" da Azure e os equivalentes da AWS e Oracle são créditos de teste. Eles exigem um cartão de crédito que expira em 30 a 90 dias e bloqueiam o acesso à GPU no próprio teste. Google Cloud e Azure exigem a conversão para uma conta paga e faturável antes de qualquer execução de GPU, e novas contas muitas vezes têm a cota de GPU negada de imediato. Isso serve para um uso intenso de curto prazo quando já se tem um cartão registrado, não para uma GPU gratuito permanente.
Um terceiro grupo abrange programas de startup e pesquisa, como NVIDIA Inception, Nebius IA Lift, DigitalOcean Hatch e as bolsas de pesquisa da Lambda. Eles distribuem de $5.000 a $150.000 em créditos, mas por meio de uma candidatura, e a elegibilidade é limitada a startups constituídas ou pesquisadores afiliados.
Duas alegações que circulam estão erradas. O tier "sempre-gratuito" da Oracle é apenas CPU, então a "GPU A10 gratuito" que algumas listas mencionam não existe. E uma API de inferência gratuito (Groq, Cerebras, Google IA Studio, Cloudflare Workers IA) retorna tokens de um modelo hospedado, não uma GPU para executar código personalizado.
Plataformas de GPU gratuitas
Google Colab
O Google Colaboratory executa notebooks Python no navegador e atribui uma NVIDIA T4 (16 GB de VRAM) em seu tier gratuito.1 A K80 mais antiga foi descontinuada, e as GPUs premium L4 ou A100 são recursos Pro e Pro+. Uma sessão dura até 12 horas, mas desconecta após cerca de 90 minutos ociosa ou quando a aba é fechada, pois a execução em segundo plano é um recurso Pro+. A franquia semanal de GPU não é publicada e varia com a demanda, com estimativas recentes próximas de 15 a 30 horas-GPU, e em horários de pico, uma sessão gratuito pode cair para CPU. Nenhum cartão de crédito é necessário. A RAM do sistema é de cerca de 12,7 GB e o disco é efêmero, então a maioria das pessoas monta o Google Drive para manter os arquivos.
Kaggle
O Kaggle, uma subsidiária do Google, combina notebooks gratuito com dezenas de milhares de datasets públicos. O tier gratuito oferece uma P100 (16 GB) ou duas T4s (32 GB combinados), além de uma TPU v5e-8 que substituiu a v3-8 antiga em 2025.2 A franquia semanal é de cerca de 30 horas-GPU, uma sessão de GPU dura até 12 horas, e uma sessão de TPU até 9.3 O armazenamento é de 20 GB e persistente, sem cartão de crédito.
Hugging Face ZeroGPU
O ZeroGPU tem um objetivo diferente dos demais. Ele existe para publicar uma demonstração de modelo em vez de treinar um, e anexa uma NVIDIA RTX Pro 6000 Blackwell (48 GB por padrão, 96 GB para o tamanho maior) sem cartão de crédito. Uma conta gratuito recebe cerca de 5 minutos de GPU por dia (2 minutos sem login, 40 minutos no PRO), e a GPU é executada dentro das funções @spaces.GPU de um aplicativo Gradio por cerca de 60 segundos por chamada.4 É infraestrutura de inferência e demonstração, portanto não substitui um notebook de treinamento, e o hardware regular do Spaces é somente CPU.
Saturn Cloud
O tier Hosted Free do Saturn Cloud é o novo participante mais próximo do Colab e Kaggle para notebooks do dia a dia. Ele oferece uma única GPU classe T4 (até 16 GB) em um tier gratuito recorrente, sem cartão de crédito.5 O Saturn não publica mais o valor mensal de horas gratuito, e números anteriores variam de cerca de 30 horas para cima, portanto, trate a franquia como aproximada.
Lightning IA
O Lightning IA fornece uma IDE de nuvem persistente com 15 créditos gratuito por mês, o que equivale a cerca de 80 horas-GPU em máquinas interrompíveis.6 Esse valor é válido para GPUs baratas e diminui rapidamente em uma placa de alta performance. Os Studios gratuitos funcionam continuamente com um reinício manual a cada 4 horas, e o menu de GPU abrange desde T4 e L4 até L40S, A100 e H200 em capacidade interrompível. O armazenamento é de 50 GB, sem cartão de crédito.
Paperspace Gradient
O Paperspace, agora parte da DigitalOcean, mantém um tier de notebook GPU gratuito. Ele executa uma NVIDIA M4000 (8 GB) com desligamento automático após 6 horas, reinícios ilimitados e um notebook gratuito concorrente.7 As instâncias gratuitas não precisam de cartão de crédito, ao contrário das instâncias pagas. Os notebooks do tier gratuito são públicos, portanto, não são adequados para dados sensíveis, e a plataforma independente está sendo integrada à DigitalOcean.
Intel Tiber IA Cloud
Para trabalhos não-NVIDIA, a Intel Tiber IA Cloud executa notebooks JupyterLab e de treinamento gratuito nos aceleradores Intel Gaudi e Intel Data Center GPU Max, sem cartão de crédito.8 A stack é Intel oneAPI e o backend PyTorch XPU em vez de CUDA, então o código exclusivo para CUDA precisa ser portado, e as sessões são em lote e compartilhadas, em vez de sempre ativas.
Amazon SageMaker Studio Lab
O Studio Lab é um serviço de notebook gratuito independente com uma NVIDIA T4 (4 horas por sessão, 4 horas a cada período de 24 horas), 15 GB de armazenamento e sem necessidade de conta AWS ou cartão de crédito. Uma data é importante. A AWS encerra o acesso para novos clientes em 30 de julho de 2026.9 As contas existentes continuam sem data de término anunciada, mas novos usuários devem se registrar antes disso ou escolher outra opção, já que a substituição sugerida pela AWS, o tier gratuito do SageMaker Studio, é um ml.t3.medium somente CPU em vez de uma T4.
Créditos gratuitos e testes
Os créditos de teste são um orçamento temporário, não uma GPU permanente, e cada um exige um cartão e expira. O Google Cloud oferece $300 por 90 dias, mas o teste não faturável não pode anexar uma GPU até que a conta seja convertida para cobrança paga. A Azure oferece $200 por 30 dias, com as famílias de GPU fora da conta gratuito e cota comumente recusada em novas contas. A AWS concede até cerca de $200 ao longo de aproximadamente 6 meses, em um tier sempre-gratuito somente CPU com uma cota de GPU padrão de zero. Os $300 da Oracle por 30 dias alcançam uma GPU, embora seu tier Always Free não o faça. O Modal fica entre estes e um tier gratuito. Ele oferece $30 por mês em créditos recorrentes, sem cartão para começar, em hardware serverless T4 até H100, o que resulta em aproximadamente 50 horas de uma T4 ou menos de 8 horas de uma H100 antes que o orçamento mensal reinicie.10
Bolsas para startups e pesquisa
Startups constituídas e pesquisadores afiliados podem se candidatar a pacotes de $5.000 a $150.000. O NVIDIA Inception encaminha para créditos de parceiros como Nebius IA Lift (até $150 mil) e AWS Activate (até $100 mil), além de DGX Cloud com desconto. O DigitalOcean Hatch oferece até $100 mil para startups em estágio inicial, e as bolsas de pesquisa da Lambda oferecem até $5 mil para equipes de IA afiliadas a universidades. Programas de nuvem da OVHcloud (€100 mil), Scaleway (€36 mil) e Alibaba ($120 mil) funcionam da mesma forma, mediante uma candidatura em vez de uma inscrição.
Limitações das GPUs de nuvem gratuito
O acesso GPU gratuito vem com três restrições reais, e conhecê-las de antemão evita uma tarde perdida.
A primeira é o tempo. Todo tier gratuito limita a duração de uma única sessão, e a maioria adiciona uma cota semanal ou mensal por cima, então um trabalho de treinamento longo pode parar quando a cota reinicia, em vez de quando o modelo está pronto. Sessões ociosas também se desconectam sozinhas após uma curta janela de inatividade, o que torna execuções não supervisionadas durante a noite não confiáveis, porque a execução em segundo plano é um recurso pago em quase todas as plataformas.
A segunda é o hardware compartilhado. Uma GPU gratuito é agrupada entre muitos usuários, então uma execução compete por ela. O throughput cai durante horários de pico, as sessões esperam em uma fila e a GPU não é garantida sob demanda. O Google Colab, por exemplo, pode dar a uma sessão gratuito uma CPU em vez de uma GPU quando a demanda está alta.
A terceira é o teto no tamanho do modelo. Os tiers gratuitos oferecem uma GPU de gama média, uma única T4, P100 ou M4000 com 8 a 16 GB de memória, que não pode conter um modelo grande em precisão total. Executar ou fazer o fine-tuning de um significa quantizar os pesos, fazer checkpoint dos gradientes ou fragmentar entre a memória limitada. Os limites de armazenamento e o acesso restrito à rede de saída são versões menores do mesmo problema.
Melhores práticas para GPUs de nuvem gratuito
Alguns hábitos ajudam a esticar um tier gratuito. Salvar o trabalho com frequência, monitorar a cota restante e manter uma sessão ativa durante um trabalho ajudam, já que uma desconexão por inatividade perde o estado na memória. Preparar e depurar o código localmente antes de gastar tempo de GPU, carregar dados de forma eficiente e tratar erros evita que uma falha perto do limite de tempo custe toda a execução. Escolher a plataforma pela tarefa e verificar o suporte do framework e da comunidade vem antes de se comprometer com uma.
Adicionar como fonte preferencialQuando migrar para serviços pagos
Uma GPU paga faz sentido quando o trabalho precisa de acesso garantido, uma placa maior do que a oferecida pelos tiers gratuito, colaboração em equipe ou uma sessão mais longa do que uma janela gratuito permite. Nossos guias para provedores de cloud GPU e preços de cloud GPU comparam opções e custos pagos.
GPU gratuita por caso de uso
Para encerrar, o caminho mais curto de uma tarefa para uma plataforma:
Para acesso consistente e garantido à GPU, nenhuma destas se encaixa, e as opções pagas acima são a resposta.
Leitura adicional
Perguntas frequentes
Os tiers gratuito permanentes, Google Colab, Kaggle, Hugging Face ZeroGPU, Saturn Cloud, Lightning IA, Paperspace Gradient e Intel Tiber IA Cloud, não precisam de cartão. Os créditos de teste do Google Cloud, Azure, AWS e Oracle exigem um.
Modelos pequenos e fine-tuning, sim. Os tiers gratuitos oferecem uma GPU de gama média, uma T4, P100 ou M4000 com 8 a 16 GB de VRAM, sob limites de sessão e cota semanal, então modelos grandes precisam de quantização, fragmentação ou uma GPU paga.
É gratuito por enquanto, mas a AWS encerra novas inscrições em 30 de julho de 2026. As contas existentes continuam, e novos usuários devem escolher outra opção ou registrar-se antes do prazo.
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@misc{dilmegani2026,
author = {Dilmegani, Cem and Sarı, Ekrem},
title = {{Comparação dos 6 Melhores Serviços Gratuitos de Cloud GPU}},
year = {2026},
month = jul,
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note = {AIMultiple. Acessado em 23 Julho 2026}
}Links de referência
O trabalho de Cem foi citado por publicações globais de destaque, incluindo Business Insider, Forbes, Washington Post, empresas globais como Deloitte, HPE e ONGs como o Fórum Econômico Mundial e organizações supranacionais como a Comissão Europeia.
Ao longo de sua carreira, Cem atuou como consultor de tecnologia, comprador de tecnologia e empreendedor de tecnologia. Ele aconselhou empresas em suas decisões de tecnologia na McKinsey & Company e na Altman Solon por mais de uma década. Ele também publicou um relatório da McKinsey sobre digitalização.
Ele liderou a estratégia de tecnologia e aquisições de uma empresa de telecomunicações, reportando-se ao CEO. Ele também liderou o crescimento comercial da empresa de tecnologia profunda Hypatos, que alcançou uma receita recorrente anual de 7 dígitos e uma avaliação de 9 dígitos partindo do zero em 2 anos. O trabalho de Cem na Hypatos foi coberto por publicações de tecnologia de destaque como TechCrunch e Business Insider.
Cem fala regularmente em conferências internacionais de tecnologia. Ele se formou na Universidade Bogazici como engenheiro de computação e possui um MBA pela Columbia Business School.
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