Melhores 10 Nuvens de GPU Serverless e 14 GPUs Econômicas
As GPUs serverless podem 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 para as seções com base nas suas necessidades:
- Encontre os provedores mais econômicos por tokens por dólar
- Compare as tarifas por hora entre todos os principais provedores
- Dados de desempenho para throughput de inferência e fine-tuning
Preço de 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:
Preços e desempenho de GPUs na nuvem
26 ofertas de 5 fornecedores
Seeweb
Melhor preço
Runpod
Beam
Modal
Koyeb
Modal
Beam
Seeweb
Modal
Runpod
Calculadora de preços de GPU serverless
Resultados de benchmark de GPU serverless
Você pode ler mais sobre a metodologia de benchmark para GPU serverless.
Pré-selecionados 10 provedores de GPU serverless
As empresas são classificadas em ordem alfabética porque este campo é um domínio emergente e há dados limitados disponíveis, exceto para os assinantes, que são colocados no topo da lista com um link para o 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 adotar uma abordagem Bring Your Own Container (BYOC). Alguns dos recursos do RunPod incluem:
- Processo de carregamento ao inserir um link de contêiner para puxar um pod
- Um sistema de pagamento e cobrança baseado em créditos.
Baseten Labs
Baseten é uma plataforma de infraestrutura de machine learning que ajuda os usuários a implantar modelos de vários tamanhos e tipos a partir da biblioteca de modelos em escala. Ela utiliza instâncias de GPU como A100, A10 e T4 para melhorar o desempenho computacional.
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:
- Empacotar e testar o código, os pesos e as dependências do modelo usando um servidor de modelos.
- Desenvolver o modelo com feedback rápido de um servidor de recarga ao vivo, evitando configurações complexas de Docker e Kubernetes.
- Acomodar modelos criados com qualquer framework Python, seja transformers, diffusors, PyTorch, TensorFlow, XGBoost, sklearn ou até modelos totalmente personalizados.
Beam Cloud
Beam, anteriormente conhecido como Slai, oferece implantação fácil de API REST com recursos integrados, como autenticação, autoscaling, registro e métricas. Os usuários do 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 das tarefas.
- Personalizar regras de autoscaling 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 oferece modelos prontos para uso com endpoints de API para personalização e integração em aplicativos de clientes. Sua plataforma suporta GPUs serverless, como A100 e T4.
Koyeb
Koyeb é uma plataforma serverless projetada para permitir que os desenvolvedores implantem aplicações globalmente sem gerenciar servidores, infraestrutura ou operações. A Koyeb oferece GPUs serverless com suporte a Docker e escalonamento horizontal para tarefas de IA, como IA generativa, processamento de vídeo e LLMs. Sua oferta inclui H100 e GPUs A100 com até 80GB de vRAM.
Seus preços variam de $0,50/h a $3,30/h, cobrados por segundo.
Modal
Modal é uma plataforma de nuvem serverless que permite aos desenvolvedores executar código remotamente, definir ambientes de contêiner programaticamente e escalar para milhares de contêineres. Ela oferece suporte à integração de GPU, disponibilização 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 exige configuração de infraestrutura, concentrando-se em uma configuração baseada em código em vez de YAML.
Para usar a Modal, os desenvolvedores se cadastram em modal.com, instalam o pacote Python da Modal via pip install modal e se autenticam com modal setup. O código é executado em contêineres na nuvem da Modal, abstraindo o gerenciamento de infraestrutura como Kubernetes ou AWS. Atualmente limitado ao Python, pode ser expandido 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 Pipeline core pode criar modelos personalizados com mais de 15 opções, como GPT, Stable Diffusion e Whisper. Aqui estão alguns dos recursos do Pipeline core:
- Versionamento e monitoramento simultâneos de modelos
- Gerenciamento de ambiente, incluindo bibliotecas e frameworks
- Escalonamento automático em vários provedores de nuvem
- Suporte para inferência online, em lote e em streaming
- Integrações com outras ferramentas de ML e infraestrutura.
A Mystic IA também oferece uma comunidade ativa no Discord para suporte.
Novita IA
A Novita IA é uma plataforma projetada para ajudar os desenvolvedores a criar produtos avançados de IA 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 de grande porte (LLM).
O sistema serverless da Novita IA oferece auto-scaling, implantação com suporte ao DockerHub e monitoramento em tempo real.
Replicate
A plataforma da Replicate oferece suporte a modelos de machine learning personalizados e pré-treinados. A plataforma disponibiliza uma lista de espera para modelos de código aberto e oferece 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
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 ponto de entrada para desenvolvedores que desejam executar, bifurcar ou pré-treinar modelos populares com eficiência em Python. Eles podem aproveitar o Kubernetes para acelerar as implantações
Principais recursos:
- Escalonamento automático para ajustar recursos dinamicamente, reduzindo cold starts associados a funções serverless.
- Conformidade com a GDPR ao operar em uma nuvem europeia e usar uma rede global para alcance ampliado.
- 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 funcionalidades serverless que atualmente não suportam GPUs. Outros provedores, como Scaleway ou CoreWeave, oferecem inferência de GPU, mas não oferecem GPUs serverless.
Saiba mais sobre provedores de GPU em nuvem e o mercado de GPU.
Quais são os benefícios de uma GPU serverless?
Os LLMs como o ChatGPT têm sido um assunto 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 de LLM, como:
- Eficiência de custo: Os usuários pagam apenas pelos recursos de GPU que realmente usam, o que a torna uma solução econômica. Em uma configuração de servidor tradicional, espera-se que os usuários paguem pelo provisionamento contínuo de recursos.
- Escalabilidade: As 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 cuida do provisionamento de servidores, do escalonamento e de outras tarefas de gerenciamento de infraestrutura.
- Alocação de recursos sob demanda: A arquitetura de GPU serverless permite que as aplicações 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 da aplicação.
- Flexibilidade: Os desenvolvedores podem aumentar ou reduzir recursos com base nas necessidades específicas de suas aplicações. 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, as arquiteturas de GPU serverless podem ser utilizadas em aplicações que exigem computação paralela significativa, como inferência de machine learning, processamento de dados e simulações científicas.
Metodologia de benchmark de GPU serverless
Preços: Os preços de GPU 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 por meio do 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 ajustados por segundo.
- A inferência de texto foi medida ao longo 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 de desempenho do H200 vs H100:
- O H200 apresentar desempenho de fine-tuning inferior ao H100 pode parecer contraintuitivo, dada sua arquitetura mais recente e memória maior (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 de parâmetros 1B relativamente pequeno, que pode não aproveitar totalmente a capacidade de memória adicional do H200. A diferença de desempenho pode variar significativamente 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, nos tamanhos de lote e na pilha de software específica usada durante os testes.
Próximos passos:
- Planejamos expandir nossos benchmarks para incluir modelos maiores (7B, 13B e 70B parâmetros) para entender melhor como o desempenho escala com o tamanho do modelo e os requisitos de memória.
- Os testes futuros incluirão configurações multi-GPU e cenários de comprimento de contexto mais longo, nos quais as vantagens arquiteturais do H200 podem ser mais evidentes.
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:
- Treinamento de modelos: A GPU serverless permite o treinamento eficiente de modelos de machine learning ao alocar dinamicamente recursos para datasets 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 sobre novos dados. Ideais para aplicações como reconhecimento de imagens e processamento de linguagem natural, garantem 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 larga escala em fluxos de trabalho de ML. Isso é essencial para o pré-processamento de dados, extração de recursos e outras operações de machine learning orientadas a lote.
- Fluxos de trabalho de ML orientados a eventos: As arquiteturas serverless 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 ML combinam recursos de computação serverless e tradicionais. Por exemplo, o treinamento de modelos com uso intensivo de GPU faz a transição 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 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 de GPU é particularmente valiosa para aplicações como reconhecimento de imagens, 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 aplicações 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 acesso sob demanda à GPU sem a necessidade de gerenciamento de servidores físicos ou virtuais.
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 da aplicação.
Essa arquitetura oferece benefícios como eficiência de custo e escalabilidade, pois a infraestrutura se ajusta dinamicamente às 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 tem um custo estimado de aproximadamente $100 milhões para todo o projeto.4 Esses custos de sistema impedem que as empresas adotem modelos de linguagem de grande porte (LLMs) apesar de seus benefícios.
A NVIDIA L40S é uma versão mais potente 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 de tensor cores e ao suporte à precisão FP8.
A L40 é mais adequada para cargas de trabalho de gráficos, renderização e 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 de nuvem para deep learning: Disponibilidade & Preço/Desempenho
- Principais 60+ provedores de GPU em nuvem em 2026
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Registro de alterações
7 atualizações- 2025
Expandida a seção "Provedor de menor custo para cada GPU sem servidor".
Adicionada a metodologia de benchmark de GPU Serverless à seção de metodologia.
Adicionada a seção Calculadora de Preços de GPU Serverless.
Adicionado RunPod à seção 'Top 10 provedores de GPU sem servidor'.
- 2024
Adicionado Novita AI à lista de provedores de GPU sem servidor.
Adicionado Koyeb à lista de provedores de GPU sem servidor.
Substituído Banana Dev por Seeweb na seção "Top 10 provedores de GPU sem servidor".
Links de referência
O trabalho de Cem na AIMultiple foi citado por publicações globais líderes, incluindo Business Insider, Forbes, Morning Brew e Washington Post, por empresas globais como Deloitte e HPE, ONGs como o World Economic Forum e organizações supranacionais como a European Commission. [1], [2], [3], [4], [5]
Ao longo de sua carreira, Cem atuou como consultor de tecnologia, comprador de tecnologia e empreendedor de tecnologia. Ele aconselhou empresas sobre 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 as compras de uma operadora de telecomunicações, reportando-se ao CEO. Ele também liderou o crescimento comercial da empresa de deep tech Hypatos, que atingiu 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 líderes como TechCrunch e Business Insider.
Cem fala regularmente em conferências internacionais de tecnologia. Ele se formou como engenheiro da computação pela Bogazici University e possui um MBA pela Columbia Business School.
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