As 10 melhores nuvens de GPU sem servidor e 14 GPUs com bom custo-benefício
Computação com GPUs sem servidor pode fornecer serviços de computação facilmente escaláveis para cargas de trabalho de IA. No entanto, seus custos podem ser substanciais para projetos de grande escala. Navegue até as seções de acordo com suas necessidades:
- Encontre os fornecedores mais econômicos por tokens por dólar.
- Compare as tarifas por hora de todos os principais fornecedores.
- Dados de desempenho para inferência e otimização de taxa de transferência
Preço da GPU sem servidor por taxa de transferência
Os provedores de GPUs sem servidor oferecem diferentes níveis de desempenho e preços para cargas de trabalho de IA. Compare as configurações de GPU mais econômicas para suas necessidades de ajuste fino e inferência nas principais plataformas sem servidor:
Cloud GPU Throughput & Prices
Updated on May 6, 2026
Seeweb
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Koyeb
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Calculadora de preços de GPUs sem servidor
Resultados de benchmark de GPU sem servidor
Você pode ler mais sobre nossa metodologia de benchmark para GPUs sem servidor .
10 fornecedores de GPUs sem servidor pré-selecionados
As empresas estão listadas em ordem alfabética porque este é um campo emergente e os dados disponíveis são limitados, com exceção dos patrocinadores, que aparecem no topo da lista com um link para o 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 sem servidor, além de adotar a abordagem "Traga Seu Próprio Contêiner" (BYOC). Alguns dos recursos do RunPod incluem:
- O processo de carregamento envolve soltar um link de contêiner para extrair um pod.
- Um sistema de pagamento e faturamento baseado em crédito.
Baseten Laboratórios
Baseten é uma plataforma de infraestrutura de aprendizado de máquina 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 aprimorar o desempenho computacional.
A versão Baseten também apresenta uma ferramenta de código aberto chamada Truss. Essa ferramenta pode ajudar os desenvolvedores a implantar modelos de IA/ML em cenários do mundo real. Com o Truss, os desenvolvedores podem:
- Empacote e teste o código do modelo, os pesos e as dependências usando um servidor de modelos.
- Desenvolva seu modelo com feedback rápido de um servidor de recarregamento em tempo real, evitando configurações complexas de Docker e Kubernetes.
- Compatível com modelos criados com qualquer framework Python, sejam eles transformers, diffusors, PyTorch, Tensorflow, XGBoost, sklearn ou até mesmo modelos totalmente personalizados.
Nuvem de feixe
O Beam, anteriormente conhecido como Slai, oferece implantação fácil de APIs REST com recursos integrados como autenticação, escalonamento automático, registro de logs e métricas. Os usuários do Beam podem:
- Execute tarefas de treinamento de longa duração baseadas em GPU, escolhendo entre retreinamento automático único ou agendado.
- Implante funções em uma fila de tarefas com novas tentativas automatizadas, retornos de chamada e consultas de status de tarefas.
- Personalize as regras de dimensionamento automático para otimizar o tempo de espera do usuário.
Cerebrium IA
A Cerebrium AI oferece uma seleção diversificada de GPUs, incluindo H100s, A100s e A5000s, com um total de mais de 8 tipos de GPUs 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 do S3.
Fal AI
A FAL AI fornece modelos prontos para uso com endpoints de API para personalização e integração em aplicativos do cliente. Sua plataforma suporta GPUs Serverless, como A100 e T4.
Koyeb
Koyeb é uma plataforma sem servidor projetada para permitir que desenvolvedores implantem aplicativos globalmente com facilidade, sem a necessidade de gerenciar servidores, infraestrutura ou operações. Koyeb oferece GPUs sem servidor com suporte a Docker e escalonamento horizontal para tarefas de IA, como IA generativa, processamento de vídeo e LLMs (Modelos de Aprendizado de Máquina). Sua oferta inclui GPUs H100 e A100 com até 80 GB de vRAM.
Os preços variam de US$ 0,50/hora a US$ 3,30/hora, cobrados por segundo.
Modal
Modal é uma plataforma de nuvem sem servidor que permite aos desenvolvedores executar código remotamente, definir ambientes de contêineres programaticamente e escalar para milhares de contêineres. Ela oferece suporte à integração de GPUs, serviço de endpoints web, implantação de tarefas agendadas 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, priorizando a configuração baseada em código em vez de YAML.
Para usar o Modal, os desenvolvedores se cadastram em modal.com, instalam o pacote Python Modal via pip install modal e autenticam-se com a configuração do modal. O código é executado em contêineres na nuvem do Modal, abstraindo o gerenciamento de infraestrutura como Kubernetes ou AWS. Atualmente limitado a Python, pode ser expandido para outras linguagens.
IA Mística
A plataforma serverless da Mystic AI é um núcleo de pipeline que hospeda modelos de aprendizado de máquina por meio de uma API de inferência. O núcleo do pipeline pode criar modelos personalizados com mais de 15 opções, como GPT, difusão estável e Whisper. Aqui estão alguns dos recursos do núcleo do pipeline:
- Controle de versão e monitoramento simultâneos do modelo
- Gestão ambiental, incluindo bibliotecas e estruturas.
- Escalabilidade automática em vários provedores de nuvem
- Suporte para inferência online, em lote e em fluxo contínuo.
- Integrações com outras ferramentas de aprendizado de máquina e infraestrutura.
A Mystic AI também oferece uma comunidade ativa no Discord para suporte.
Novita IA
Novita AI é uma plataforma projetada para ajudar desenvolvedores a criar produtos avançados de IA sem a necessidade de conhecimento profundo em aprendizado de máquina. Ela oferece um conjunto abrangente de APIs e ferramentas para a criação de aplicativos em diversos domínios, incluindo tarefas de imagem, vídeo, áudio e modelos de linguagem de grande porte (LLM).
O sistema sem servidor da AI oferece escalonamento automático, implantação com suporte ao DockerHub e monitoramento em tempo real.
Replicate
A plataforma Replicate suporta modelos de aprendizado de máquina personalizados e pré-treinados. A plataforma oferece uma lista de espera para modelos de código aberto e flexibilidade com a opção entre Nvidia T4 e A100. A plataforma também inclui uma biblioteca de código aberto, COG, para facilitar a implantação de modelos.
Seeweb
Seeweb é um provedor de computação em nuvem que oferece soluções de GPU sem servidor para otimizar cargas de trabalho de IA. Essas soluções servem como ponto de partida para desenvolvedores que desejam executar, bifurcar ou pré-treinar modelos populares de forma eficiente em Python. Eles podem aproveitar o Kubernetes para acelerar as implantações.
Principais características:
- O dimensionamento automático ajusta os recursos dinamicamente, reduzindo as inicializações a frio associadas às funções sem servidor.
- Conformidade com o RGPD (Regulamento Geral sobre a Proteção de Dados) através da operação em nuvem europeia e da utilização de uma rede global para um alcance mais amplo.
- Suporte 24 horas por dia, 7 dias por semana, 365 dias por ano, garantindo que os usuários recebam assistência confiável para gerenciar seus modelos de aprendizado de máquina.
As GPUs disponíveis incluem A100, H100, L40S, L4 e RTX A6000.
Quais são outros provedores de nuvem?
Os principais provedores de nuvem, como AWS e Azure, oferecem funcionalidade sem servidor, mas atualmente não suportam GPUs. Outros provedores, como Scaleway ou CoreWeave, oferecem inferência por GPU, mas não oferecem GPUs para computação sem servidor.
Descubra mais sobre os fornecedores de GPUs em nuvem e o mercado de GPUs.
Quais são os benefícios do uso de GPUs em ambientes sem servidor?
Modelos de aprendizado de máquina (LLMs), como o ChatGPT, têm sido um tema em alta no mundo dos negócios desde o ano passado. Consequentemente, o número desses modelos aumentou drasticamente. Os benefícios das GPUs sem servidor ajudam a evitar diversos desafios dos LLMs , como:
- Eficiência de custos: os usuários pagam apenas pelos recursos de GPU que realmente utilizam, tornando-se uma solução com excelente custo-benefício. Em uma configuração de servidor tradicional, espera-se que os usuários paguem pelo provisionamento contínuo de recursos.
- Escalabilidade: As arquiteturas sem servidor 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, já que o provedor de nuvem cuida do provisionamento de servidores, do escalonamento e de outros aspectos do gerenciamento da infraestrutura.
- Alocação de recursos sob demanda: A arquitetura de GPU sem servidor 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 de acordo com as necessidades específicas de seus aplicativos. Essa adaptabilidade é particularmente útil para cargas de trabalho com requisitos computacionais variáveis.
- Processamento paralelo aprimorado: a computação em GPU se destaca em tarefas de processamento paralelo. Portanto, arquiteturas de GPU sem servidor podem ser utilizadas em aplicações que exigem computação paralela significativa, como inferência de aprendizado de máquina, processamento de dados e simulações científicas.
Metodologia de benchmark de GPU sem servidor
Preços: Os preços de GPUs para serviços sem servidor são coletados mensalmente de todos os fornecedores.
Desempenho:
- O desempenho de todos os modelos de GPU sem servidor foi medido na plataforma de nuvem Modal.
- O ajuste fino do texto foi medido ajustando o Llama 3.2-1B-Instruct no conjunto de dados FineTune-100k, usando 1 milhão de tokens em 5 épocas. O número de tokens multiplicado pelo número de épocas foi dividido pelo tempo de ajuste fino para obter o número de tokens ajustados por segundo.
- A inferência de texto foi medida em mais de 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.
Notas sobre o desempenho do H200 em comparação com o H100:
- O fato do H200 apresentar desempenho de ajuste fino inferior ao do H100 pode parecer contraintuitivo, considerando sua arquitetura mais recente e maior capacidade de memória (141 GB contra 80 GB). Diversos fatores podem contribuir para esse resultado, incluindo diferenças na utilização da largura de banda da memória, maturidade da otimização do software ou gerenciamento térmico sob cargas de trabalho contínuas.
- Este teste de desempenho utilizou um modelo relativamente pequeno com 1 bilhão de parâmetros, o que pode não aproveitar totalmente a capacidade de memória adicional do H200. A diferença de desempenho pode ser significativamente maior com modelos maiores que utilizem melhor a memória expandida do H200.
- O desempenho também pode variar com base nas características específicas da carga de trabalho, nos tamanhos dos lotes e na pilha de software específica usada durante os testes.
Próximos passos:
- Planejamos expandir nossos benchmarks para incluir modelos maiores (7 bilhões, 13 bilhões e 70 bilhões de parâmetros) para entender melhor como o desempenho se relaciona com o tamanho do modelo e os requisitos de memória.
- Os testes futuros incluirão configurações com múltiplas GPUs e cenários com maior duração de contexto, onde as vantagens arquitetônicas do H200 poderão ser mais evidentes.
Como usar GPUs sem servidor para modelos de aprendizado de máquina
Nos fluxos de trabalho tradicionais de aprendizado de máquina, desenvolvedores e cientistas de dados frequentemente provisionam e gerenciam servidores dedicados ou clusters de GPUs para lidar com as demandas computacionais do treinamento de modelos complexos. O uso de GPUs sem servidor para aprendizado de máquina elimina as complexidades do gerenciamento de infraestrutura.
Siga o guia abaixo para entender como usar GPUs Serverless em modelos de aprendizado de máquina:
- Treinamento de modelos: A GPU sem servidor permite o treinamento eficiente de modelos de aprendizado de máquina, alocando recursos dinamicamente para conjuntos de dados extensos. Os desenvolvedores se beneficiam de recursos sob demanda sem a necessidade de gerenciar servidores dedicados.
- Inferência: GPUs sem servidor são cruciais para a inferência de modelos, permitindo previsões rápidas em novos dados. Ideais para aplicações como reconhecimento de imagem e processamento de linguagem natural, garantem uma execução rápida e eficiente, especialmente durante períodos de demanda variável.
- Processamento em tempo real: Aplicações que exigem isso, como análise de vídeo, aproveitam a GPU sem servidor. O dimensionamento dinâmico de recursos permite o processamento rápido de fluxos de dados recebidos, tornando-o adequado para aplicações em tempo real em diversos domínios.
- Processamento em lote: GPUs sem servidor lidam com o processamento de dados em larga escala em fluxos de trabalho de aprendizado de máquina. Isso é essencial para o pré-processamento de dados, extração de recursos e outras operações de aprendizado de máquina orientadas a lotes.
- Fluxos de trabalho de aprendizado de máquina orientados a eventos: as arquiteturas sem servidor são orientadas a eventos, respondendo a gatilhos ou eventos, como atualizar um modelo quando novos dados ficam disponíveis ou retreiná-lo em resposta a eventos específicos.
- Arquiteturas híbridas: Alguns fluxos de trabalho de aprendizado de máquina combinam recursos de computação tradicionais e sem servidor. Por exemplo, o treinamento de modelos que exige muito da GPU migra para um ambiente sem servidor para inferência de IA, otimizando a utilização de recursos.
Perguntas frequentes
A inferência em GPU é o processo de usar Unidades de Processamento Gráfico (GPUs) para fazer previsões ou inferências a partir de um modelo de aprendizado de máquina pré-treinado. A GPU acelera as tarefas computacionais necessárias para processar os dados de entrada usando o modelo treinado, resultando em previsões mais rápidas e eficientes. Os recursos 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 por GPU é particularmente valiosa para aplicações como reconhecimento de imagem, processamento de linguagem natural e outras tarefas de aprendizado de máquina que exigem previsões ou classificações em tempo real ou quase em tempo real.
Computação com GPU sem servidor (serverless GPU) é um modelo no qual os desenvolvedores executam aplicativos sem gerenciar a infraestrutura de servidores subjacente. Os recursos de GPU são provisionados dinamicamente conforme a necessidade. Nesse ambiente, os desenvolvedores se concentram na codificação de funções específicas, enquanto o provedor de nuvem cuida da infraestrutura, incluindo o escalonamento do servidor.
Apesar do termo "serverless" sugerir a ausência de servidores, eles ainda existem, mas são abstraídos dos desenvolvedores. Na computação com GPUs, essa arquitetura permite o acesso sob demanda à GPU sem a necessidade de gerenciamento de servidores físicos ou virtuais.
A computação em GPU sem servidor é comumente usada para tarefas que exigem processamento paralelo significativo, como aprendizado de máquina, processamento de dados e simulações científicas. Os provedores de nuvem que oferecem recursos de GPU sem servidor automatizam a alocação e o dimensionamento de recursos de GPU com base na demanda do aplicativo.
Essa arquitetura oferece benefícios como eficiência de custos e escalabilidade, já que a infraestrutura se ajusta dinamicamente a diferentes cargas de trabalho. Ela permite que os desenvolvedores se concentrem mais no código e menos no gerenciamento da infraestrutura subjacente.
Estima-se que o projeto Megatron-Turing, de NVIDIA e Microsoft, custe aproximadamente US$ 100 milhões. 4 Esses custos de sistema impedem que as empresas adotem modelos de linguagem de grande escala (LLMs), apesar de seus benefícios.
A L40S (NVIDIA) é uma versão mais poderosa e otimizada para IA da GPU L40. Embora ambas utilizem a arquitetura Ada Lovelace, a L40S oferece desempenho significativamente superior para treinamento e inferência de IA, devido aos recursos aprimorados do núcleo tensor e ao suporte à precisão FP8.
O L40 é mais adequado para tarefas gráficas, renderização e cargas de trabalho de uso geral, enquanto o L40S é ideal para tarefas de IA com uso intensivo de computação em centros de dados.
Leitura complementar
Descubra mais sobre GPUs:
- GPUs na nuvem para aprendizado profundo: disponibilidade, preço e desempenho.
- Os 10 principais fornecedores de GPUs na nuvem
Fontes externas
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