Melhores 10 Clouds Serverless de GPU e 14 GPUs com Boa Relação Custo-Benefício
A GPU serverless pode fornecer serviços de computação fáceis de escalar para cargas de trabalho de IA. No entanto, seus custos podem ser substanciais para projetos de grande escala. Navegue pelas seções com base em suas necessidades:
- Encontre os provedores mais econômicos por tokens por dólar
- Compare os preços por hora em todos os principais provedores
- Dados de desempenho para throughput de inferência e fine-tuning
Preço da GPU serverless por throughput
Os provedores de GPU serverless oferecem diferentes níveis de desempenho e preços para cargas de trabalho de IA. Compare as configurações de GPU mais econômicas para suas necessidades de fine-tuning e inferência nas principais plataformas serverless:
Taxa de transferência e preços de GPUs na nuvem
Atualizado em 26 Julho 2026
Seeweb
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Runpod
Koyeb
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Beam
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Modal
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Calculadora de preços de GPU serverless
Resultados do benchmark de GPU serverless
Você pode ler mais sobre nossa metodologia de benchmark para GPU serverless.
Lista dos 10 provedores de GPU serverless pré-selecionados
As empresas estão ordenadas alfabeticamente porque este campo é um domínio emergente e há dados limitados disponíveis, exceto para os patrocinadores, que são colocados no topo da lista com um link para seu site.
RunPod
O RunPod oferece endpoints de IA totalmente gerenciados e escaláveis para diversas cargas de trabalho. Os usuários do RunPod podem escolher entre instâncias de GPU e endpoints serverless e empregar uma abordagem Bring Your Own Container (BYOC). Alguns dos recursos do RunPod incluem:
- Processo de carregamento ao soltar um link de container para puxar um pod
- Um sistema de pagamento e cobrança baseado em créditos.
Baseten Labs
A Baseten é uma plataforma de infraestrutura de machine learning que ajuda os usuários a implantar modelos de vários tamanhos e tipos da biblioteca de modelos em escala. Ela utiliza instâncias de GPU como A100, A10 e T4 para melhorar o desempenho computacional.
A Baseten também apresenta uma ferramenta de código aberto chamada Truss. Esta ferramenta pode ajudar os desenvolvedores a implantar modelos de IA/ML em cenários do mundo real. Com o Truss, os desenvolvedores podem:
- Empacotar e testar o código do modelo, os pesos e as dependências usando um servidor de modelos.
- Desenvolver seu modelo com feedback rápido de um servidor de recarga ao vivo, evitando configurações complexas de Docker e Kubernetes.
- Incorporar modelos criados com qualquer framework Python, seja transformers, diffusors, PyTorch, TensorFlow, XGBoost, sklearn ou até mesmo modelos totalmente personalizados.
Beam Cloud
A Beam, anteriormente conhecida como Slai, oferece implantação fácil via REST API com recursos integrados como autenticação, autoescalabilidade, logging e métricas. Os usuários da Beam podem:
- Executar tarefas de treinamento de longa duração baseadas em GPU, escolhendo entre retreinamento automatizado único ou agendado
- Implantar funções em uma fila de tarefas com novas tentativas automatizadas, callbacks e consultas de status da tarefa.
- Personalizar regras de autoescalabilidade para otimizar os tempos de espera dos usuários.
Cerebrium IA
A Cerebrium IA oferece uma seleção diversificada de GPUs, incluindo H100, A100 e A5000, com um total de mais de 8 tipos de GPU disponíveis. A Cerebrium permite que os usuários definam seu ambiente com infraestrutura como código e acessem o código diretamente, sem a necessidade de gerenciar buckets S3.
Fal IA
A FAL IA fornece modelos prontos para uso com endpoints de API para personalização e integração nos aplicativos dos clientes. Sua plataforma oferece suporte a GPUs Serverless, como A100 e T4.
Koyeb
A Koyeb é uma plataforma serverless projetada para permitir que os desenvolvedores implantem facilmente aplicativos globalmente sem gerenciar servidores, infraestrutura ou operações. A Koyeb oferece GPUs serverless com suporte a Docker e escalabilidade horizontal para tarefas de IA, como IA generativa, processamento de vídeo e LLMs. Sua oferta inclui H100 e A100 GPUs com até 80GB de vRAM.
Seu preço varia de $0,50/h a $3,30/h, cobrado por segundo.
Modal
A Modal é uma plataforma de nuvem serverless que permite que os desenvolvedores executem código remotamente, definam ambientes de container programaticamente e escalem para milhares de containers. Ela oferece suporte à integração de GPU, serviço de endpoints web, implantação de jobs agendados e estruturas de dados distribuídas, como dicionários e filas. A plataforma opera em um modelo de pagamento por segundo e não requer configuração de infraestrutura, concentrando-se na configuração baseada em código em vez de YAML.
Para usar a Modal, os desenvolvedores se inscrevem em modal.com, instalam o pacote Modal Python via pip install modal e autenticam com modal setup. O código é executado em containers na nuvem da Modal, abstraindo o gerenciamento de infraestrutura como Kubernetes ou AWS. Atualmente, limitada ao Python, pode ser expandida para outras linguagens.
Mystic IA
A plataforma serverless da Mystic IA é um núcleo de pipeline que hospeda modelos de ML por meio de uma API de inferência. O núcleo de pipeline pode criar modelos personalizados com mais de 15 opções, como GPT, Stable Diffusion e Whisper. Aqui estão alguns dos recursos do núcleo de pipeline:
- Versionamento e monitoramento simultâneo de modelos
- Gerenciamento de ambiente, incluindo bibliotecas e frameworks
- Autoescalabilidade em vários provedores de nuvem
- Suporte para inferência online, em lote e streaming
- Integrações com outras ferramentas de ML e infraestrutura.
A Mystic IA também fornece uma comunidade ativa no Discord para suporte.
Novita IA
A Novita IA é uma plataforma projetada para ajudar os desenvolvedores a criar produtos de IA avançados sem profundo conhecimento em machine learning. Ela oferece um conjunto abrangente de APIs e ferramentas para criar aplicações em vários domínios, incluindo tarefas de imagem, vídeo, áudio e modelos de linguagem grandes (LLM).
O sistema serverless da Novita IA oferece auto-escalabilidade, implantação com suporte a DockerHub e monitoramento em tempo real.
Replicate
A plataforma da Replicate oferece suporte a modelos de machine learning personalizados e pré-treinados. A plataforma oferece uma lista de espera para modelos de código aberto e flexibilidade com a escolha entre Nvidia T4 e A100. A plataforma também inclui uma biblioteca de código aberto, COG, para facilitar a implantação de modelos.
Seeweb
A Seeweb é uma provedora de computação em nuvem que oferece soluções de GPU serverless para otimizar cargas de trabalho de IA. Essas soluções servem como um ponto de entrada para desenvolvedores que desejam executar, bifurcar ou pré-treinar modelos populares de forma eficiente em Python. Eles podem aproveitar o Kubernetes para agilizar as implantações.
Principais recursos:
- Autoescalabilidade para ajustar recursos dinamicamente, reduzindo os cold starts associados às funções serverless.
- Conformidade com o GDPR ao operar em uma nuvem europeia e usar uma rede global para alcance expandido.
- Suporte 24x7x365, garantindo que os usuários recebam assistência confiável para gerenciar seus modelos de ML.
As GPUs fornecidas incluem A100, H100, L40S, L4 e RTX A6000.
Quais são outros provedores de nuvem?
Os principais provedores de nuvem, como Google, AWS e Azure, oferecem funcionalidade serverless que atualmente não oferece suporte a GPUs. Outros provedores, como Scaleway ou CoreWeave, oferecem inferência com GPU, mas não oferecem GPUs serverless.
Descubra mais sobre provedores de GPU na nuvem e o mercado de GPU.
Quais são os benefícios de uma GPU serverless?
LLMs como o ChatGPT têm sido um tema quente no mundo dos negócios desde o ano passado. Assim, o número desses modelos aumentou drasticamente. Os benefícios das GPUs serverless ajudam a evitar vários desafios dos LLMs, como:
- Eficiência de custos: Os usuários pagam apenas pelos recursos de GPU que realmente usam, tornando-a uma solução econômica. Em uma configuração de servidor tradicional, espera-se que os usuários paguem pelo provisionamento contínuo de recursos.
- Escalabilidade: Arquiteturas serverless escalam automaticamente para lidar com cargas de trabalho variáveis. Quando a demanda por recursos aumenta ou diminui, a infraestrutura se ajusta dinamicamente sem intervenção manual.
- Gerenciamento simplificado: Os desenvolvedores podem se concentrar em escrever código para funções ou tarefas específicas, pois o provedor de nuvem gerencia o provisionamento de servidores, a escalabilidade e outro gerenciamento de infraestrutura.
- Alocação de recursos sob demanda: A arquitetura de GPU serverless permite que os aplicativos acessem recursos de GPU sob demanda. Isso ajuda a gerenciar e manter servidores físicos ou virtuais dedicados ao processamento de GPU. Os recursos são alocados dinamicamente com base nos requisitos do aplicativo.
- Flexibilidade: Os desenvolvedores podem aumentar ou diminuir os recursos com base nas necessidades específicas de seus aplicativos. Essa adaptabilidade é particularmente útil para cargas de trabalho com requisitos computacionais variáveis.
- Processamento paralelo aprimorado: A computação de GPU se destaca em tarefas de processamento paralelo. Portanto, arquiteturas de GPU serverless podem ser utilizadas em aplicações que requerem computação paralela significativa, como inferência de machine learning, processamento de dados e simulações científicas.
Metodologia de benchmark de GPU serverless
Preços: Os preços das GPUs serverless são coletados mensalmente de todos os provedores.
Desempenho:
- O desempenho de todos os modelos de GPU serverless foi medido na plataforma de nuvem Modal.
- O fine-tuning de texto foi medido pelo fine-tuning do Llama 3.2-1B-Instruct no dataset FineTune-100k, usando 1M tokens em 5 épocas. O número de tokens multiplicado pelo número de épocas foi dividido pelo tempo de fine-tuning para obter o número de tokens afinados por segundo.
- A inferência de texto foi medida em 1 milhão de tokens, incluindo tokens de entrada e saída. Dividimos o número de tokens pela duração total da inferência para calcular o número médio de tokens por segundo.
Observações sobre o desempenho do H200 vs H100:
- O H200 apresentar desempenho de fine-tuning inferior ao H100 pode parecer contra-intuitivo, dada sua arquitetura mais recente e maior memória (141GB vs 80GB). Vários fatores podem contribuir para esse resultado, incluindo diferenças na utilização da largura de banda da memória, maturidade da otimização de software ou gerenciamento térmico sob cargas de trabalho sustentadas.
- Este benchmark usou um modelo relativamente pequeno de 1B parâmetros, o que pode não aproveitar totalmente a capacidade adicional de memória do H200. A diferença de desempenho pode ser significativamente diferente com modelos maiores que utilizam melhor a memória expandida do H200.
- O desempenho também pode variar com base nas características específicas da carga de trabalho, tamanhos de lote e a pilha de software específica usada durante o teste.
Próximos passos:
- Planejamos expandir nossos benchmarks para incluir modelos maiores (parâmetros de 7B, 13B e 70B) para entender melhor como o desempenho escala com o tamanho do modelo e os requisitos de memória.
- Testes futuros incluirão configurações com várias GPUs e cenários de contexto mais longo, onde as vantagens arquitetônicas do H200 podem ser mais aparentes.
Adicionar como fonte preferencialComo usar GPUs Serverless para modelos de ML
Em fluxos de trabalho tradicionais de machine learning, desenvolvedores e cientistas de dados geralmente provisionam e gerenciam servidores dedicados ou clusters de GPU para lidar com as demandas computacionais do treinamento de modelos complexos. A GPU serverless para machine learning elimina as complexidades do gerenciamento de infraestrutura.
Siga o guia abaixo para entender como usar GPUs Serverless em modelos de ML:
- Treinando modelos: A GPU serverless permite o treinamento eficiente de modelos de machine learning, alocando recursos dinamicamente para conjuntos de dados extensos. Os desenvolvedores se beneficiam de recursos sob demanda sem o incômodo de gerenciar servidores dedicados.
- Inferência: As GPUs serverless são cruciais para a inferência de modelos, permitindo previsões rápidas em novos dados. Ideal para aplicações como reconhecimento de imagem e processamento de linguagem natural, garante execução rápida e eficiente, especialmente durante períodos de demanda variável.
- Processamento em tempo real: Aplicações que o exigem, como análise de vídeo, aproveitam a GPU Serverless. O escalonamento dinâmico de recursos permite o processamento rápido de fluxos de dados recebidos, tornando-a adequada para aplicações em tempo real em vários domínios.
- Processamento em lote: As GPUs serverless lidam com processamento de dados em grande escala em fluxos de trabalho de ML. Isso é essencial para pré-processamento de dados, extração de recursos e outras operações de machine learning orientadas a lotes.
- Fluxos de trabalho de ML orientados a eventos: Arquiteturas serverless são orientadas a eventos, respondendo a gatilhos ou eventos, como atualizar um modelo quando novos dados se tornam disponíveis ou treiná-lo novamente em resposta a eventos específicos.
- Arquiteturas híbridas: Alguns fluxos de trabalho de ML combinam recursos de computação serverless e tradicionais. Por exemplo, o treinamento intensivo de GPU do modelo transita para um ambiente serverless para inferência de IA, otimizando a utilização de recursos.
Perguntas frequentes
A inferência de GPU é o processo de usar Unidades de Processamento Gráfico (GPUs) para fazer previsões ou inferências a partir de um modelo de machine learning pré-treinado. A GPU acelera as tarefas computacionais necessárias para processar dados de entrada usando o modelo treinado, resultando em previsões mais rápidas e eficientes. As capacidades de processamento paralelo das GPUs aumentam a velocidade e a eficiência dessas tarefas de inferência em comparação com as abordagens tradicionais baseadas em CPU.
A inferência de GPU é particularmente valiosa para aplicações como reconhecimento de imagem, processamento de linguagem natural e outras tarefas de machine learning que exigem previsões ou classificações em tempo real ou quase em tempo real.
A GPU serverless é um modelo de computação no qual os desenvolvedores executam aplicativos sem gerenciar a infraestrutura de servidor subjacente. Os recursos de GPU são provisionados dinamicamente conforme necessário. Nesse ambiente, os desenvolvedores se concentram em codificar funções específicas enquanto o provedor de nuvem cuida da infraestrutura, incluindo o escalonamento de servidores.
Apesar de o termo “serverless” sugerir ausência de servidores, eles ainda existem, mas são abstraídos dos desenvolvedores. Na computação de GPU, essa arquitetura permite o acesso sob demanda a GPU sem a necessidade de gerenciamento de servidor físico ou virtual.
A computação de GPU serverless é comumente usada para tarefas que exigem processamento paralelo significativo, como machine learning, processamento de dados e simulações científicas. Os provedores de nuvem que oferecem recursos de GPU serverless automatizam a alocação e o escalonamento de recursos de GPU com base na demanda do aplicativo.
Essa arquitetura oferece benefícios como eficiência de custos e escalabilidade, pois a infraestrutura se ajusta dinamicamente a cargas de trabalho variáveis. Ela permite que os desenvolvedores se concentrem mais no código e menos no gerenciamento da infraestrutura subjacente.
O Megatron-Turing da NVIDIA e da Microsoft é estimado em aproximadamente $100 milhões para o projeto inteiro.4 Esses custos do sistema impedem que as empresas adotem modelos de linguagem grandes (LLMs), apesar de seus benefícios.
A NVIDIA L40S é uma versão mais poderosa e otimizada para IA da GPU L40. Embora ambas usem a arquitetura Ada Lovelace, a L40S oferece desempenho significativamente maior para treinamento e inferência de IA, devido aos recursos aprimorados do tensor core e suporte à precisão FP8.
A L40 é mais adequada para gráficos, renderização e cargas de trabalho de uso geral, enquanto a L40S é ideal para tarefas de IA com uso intensivo de computação em data centers.
Leitura adicional
Descubra mais sobre GPU:
- GPUs na nuvem para Deep Learning: Disponibilidade e Preço / Desempenho
- Principais 60+ Provedores de GPU na Nuvem em 2026
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@misc{dilmegani2026,
author = {Dilmegani, Cem},
title = {{Melhores 10 Clouds Serverless de GPU e 14 GPUs com Boa Relação Custo-Benefício}},
year = {2026},
month = apr,
howpublished = {\url{https://aimultiple.com/serverless-gpu}},
note = {AIMultiple. Acessado em 15 Abril 2026}
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