En İyi 10 Sunucusuz GPU Bulutları ve 14 Uygun Maliyetli GPU'lar

Sunucusuz GPU, yapay zeka iş yükleri için kolayca ölçeklenebilir bilgi işlem hizmetleri sağlayabilir. Ancak, maliyetleri büyük ölçekli projeler için önemli olabilir. İhtiyaçlarınıza göre bölümlere gidin:

• Token başına dolar cinsinden en uygun maliyetli sağlayıcıları bulun
• Tüm büyük sağlayıcılar arasında saatlik ücretleri karşılaştırın
• Çıkarım ve fine-tuning verimi için performans verileri

Sunucusuz GPU Verim Başına Fiyat

Sunucusuz GPU sağlayıcıları, yapay zeka iş yükleri için farklı performans seviyeleri ve fiyatlandırma sunar. Lider sunucusuz platformlardaki fine-tuning ve çıkarım ihtiyaçlarınız için en uygun maliyetli GPU yapılandırmalarını karşılaştırın:

Bulut GPU Verimliliği & Fiyatları

Güncellendi: 26 Temmuz 2026

Makine Öğrenimi Modeli

FinetuningToken/s · Yüksek daha iyiInferenceUSD/1M Token · Düşük daha iyi

GPU AdıBulut

12 / 26 gösteriliyor

Tüm filtreleri temizle

Seeweb

Kod

1xNVIDIA H100

GPU

1 x H100 80 GB

Görüntü/s

13,220

Fiyat/s

$ 2.63

18,095,817Token / $

Seeweb

Kod

1xNVIDIA L4

GPU

1 x L4 24 GB

Görüntü/s

2,032

Fiyat/s

$ 0.48

15,240,000Token / $

Runpod

Kod

1xNVIDIA L4

GPU

1 x L4 24 GB

Görüntü/s

2,032

Fiyat/s

$ 0.48

15,240,000Token / $

Koyeb

Kod

1xNVIDIA H100

GPU

1 x H100 80 GB

Görüntü/s

13,220

Fiyat/s

$ 3.30

14,421,818Token / $

Runpod

Kod

1xNVIDIA H100

GPU

1 x H100 80 GB

Görüntü/s

13,220

Fiyat/s

$ 3.35

14,206,567Token / $

Beam

Kod

1xNVIDIA H100

GPU

1 x H100 80 GB

Görüntü/s

13,220

Fiyat/s

$ 3.50

13,597,714Token / $

Koyeb

Kod

1xNVIDIA A100

GPU

1 x A100 40 GB

Görüntü/s

6,971

Fiyat/s

$ 2.00

12,547,800Token / $

Modal

Kod

1xNVIDIA H100

GPU

1 x H100 80 GB

Görüntü/s

13,220

Fiyat/s

$ 3.95

12,048,608Token / $

Runpod

Kod

1xNVIDIA A100

GPU

1 x A100 40 GB

Görüntü/s

6,971

Fiyat/s

$ 2.17

11,564,793Token / $

Runpod

Kod

1xNVIDIA H200

GPU

1 x H200 141 GB

Görüntü/s

12,994

Fiyat/s

$ 4.46

10,488,430Token / $

Koyeb

Kod

1xNVIDIA L4

GPU

1 x L4 24 GB

Görüntü/s

2,032

Fiyat/s

$ 0.70

10,450,286Token / $

Modal

Kod

1xNVIDIA H200

GPU

1 x H200 141 GB

Görüntü/s

12,994

Fiyat/s

$ 4.54

10,303,612Token / $

Daha Fazla

Filtreler

GPU Adı

A100 B200 H100 H200 L4 L40SNVIDIA A10G T4

Bulut

BeamKoyebModalRunpodSeeweb

Sunucusuz GPU Fiyat Hesaplayıcı

Sunucusuz GPU Benchmark Sonuçları

Sunucusuz GPU için benchmark metodolojimiz hakkında daha fazla bilgi edinebilirsiniz.

Kısa listeye alınmış 10 sunucusuz GPU sağlayıcısı

Şirketler alfabetik olarak sıralanmıştır, çünkü bu alan yeni gelişen bir alandır ve sınırlı veri mevcuttur; sponsorlar hariç, bu sponsorlar listelerinin en üstünde web sitelerine bir bağlantı ile yer alırlar.

RunPod

RunPod, çeşitli iş yükleri için tam yönetimli ve ölçeklenebilir yapay zeka uç noktaları sunar. RunPod kullanıcıları, GPU örnekleri ve sunucusuz uç noktalar arasında seçim yapabilir ve Kendi Konteynerini Getir (BYOC) yaklaşımını kullanabilir. RunPod'un bazı özellikleri şunlardır:

• Bir pod çekmek için konteyner bağlantısı bırakarak yükleme süreci
• Kredi tabanlı ödeme ve faturalandırma sistemi.

Baseten Labs

Baseten, kullanıcıların model kitaplığından çeşitli boyut ve türdeki modelleri ölçekte dağıtmalarına yardımcı olan bir makine öğrenimi altyapı platformudur. Hesaplama performansını artırmak için A100, A10 ve T4 gibi GPU örneklerinden yararlanır.

Baseten ayrıca Truss adlı açık kaynaklı bir araç sunar. Bu araç, geliştiricilerin yapay zeka/ML modellerini gerçek dünya senaryolarında dağıtmalarına yardımcı olabilir. Truss ile geliştiriciler şunları yapabilir:

• Bir model sunucusu kullanarak model kodunu, ağırlıkları ve bağımlılıkları paketleyip test edin.
• Canlı yeniden yükleme sunucusundan hızlı geri bildirim alarak modellerini geliştirin, karmaşık Docker ve Kubernetes yapılandırmalarından kaçının.
• İster transformers, diffusors, PyTorch, TensorFlow, XGBoost, sklearn veya tamamen özel modeller olsun, herhangi bir Python çerçevesiyle oluşturulmuş modelleri barındırın.

Beam Cloud

Beam, eski adıyla Slai, kimlik doğrulama, otomatik ölçeklendirme, günlüğe kaydetme ve metrikler gibi yerleşik özelliklerle kolay REST API dağıtımı sunar. Beam kullanıcıları şunları yapabilir:

• Tek seferlik veya zamanlanmış otomatik yeniden eğitim arasında seçim yaparak GPU tabanlı uzun süreli eğitim görevlerini yürütün
• Otomatik yeniden denemeler, geri çağırmalar ve görev durumu sorgularıyla işlevleri bir görev kuyruğuna dağıtın.
• Kullanıcı bekleme sürelerini optimize etmek için otomatik ölçeklendirme kurallarını özelleştirin.

Cerebrium AI

Cerebrium AI, H100, A100 ve A5000 dahil olmak üzere çok çeşitli GPU seçenekleri sunar ve toplamda 8'den fazla GPU türü mevcuttur. Cerebrium, kullanıcıların ortamlarını altyapı-kod olarak tanımlamalarına ve S3 bucket'larını yönetme gereksinimi olmadan doğrudan koda erişmelerine olanak tanır.

Fal AI

FAL AI, müşteri uygulamalarına özelleştirme ve entegrasyon için API uç noktalarıyla kullanıma hazır modeller sunar. Platformları, A100 ve T4 gibi Sunucusuz GPU'ları destekler.

Koyeb

Koyeb, geliştiricilerin sunucuları, altyapıyı veya operasyonları yönetmeden uygulamaları küresel ölçekte kolayca dağıtmalarını sağlayan sunucusuz bir platformdur. Koyeb, üretken yapay zeka, video işleme ve LLM'ler gibi yapay zeka görevleri için Docker desteği ve yatay ölçeklendirme ile sunucusuz GPU'lar sunar. Teklifi, H100 ve A100 GPU'larını içerir ve 80GB'a kadar vRAM'e sahiptir.

Fiyatlandırması $0,50/saat ile $3,30/saat arasında değişir ve saniye başına faturalandırılır.

Modal

Modal, geliştiricilerin kodu uzaktan çalıştırmasına, konteyner ortamlarını programlı olarak tanımlamasına ve binlerce konteynere ölçeklendirmesine olanak tanıyan sunucusuz bir bulut platformudur. GPU entegrasyonunu, web uç noktası sunmayı, zamanlanmış iş dağıtımını ve sözlükler ve kuyruklar gibi dağıtılmış veri yapılarını destekler. Platform, saniye başına ödeme modeliyle çalışır ve altyapı yapılandırması gerektirmez; YAML yerine kod tabanlı kuruluma odaklanır.

Modal'ı kullanmak için geliştiriciler modal.com'da kaydolur, pip install modal aracılığıyla Modal Python paketini yükler ve modal setup ile kimlik doğrulaması yapar. Kod, Kubernetes veya AWS gibi altyapı yönetimini soyutlayarak Modal'ın bulutundaki konteynerlerde çalışır. Şu anda Python ile sınırlıdır, diğer dillere genişleyebilir.

Mystic AI

Mystic AI'nin sunucusuz platformu, bir çıkarım API'si aracılığıyla ML modellerini barındıran bir işlem hattı çekirdeğidir. İşlem hattı çekirdeği, GPT, Stable Diffusion ve Whisper gibi 15'in üzerinde seçenekle özel modeller oluşturabilir. İşte Pipeline çekirdeğinin bazı özellikleri:

• Eşzamanlı model sürümleme ve izleme
• Kütüphaneler ve çerçeveler dahil ortam yönetimi
• Çeşitli bulut sağlayıcılarında otomatik ölçeklendirme
• Çevrimiçi, toplu ve akış çıkarımı desteği
• Diğer ML ve altyapı araçlarıyla entegrasyonlar.

Mystic AI ayrıca destek için aktif bir Discord topluluğu sağlar.

Novita AI

Novita AI, geliştiricilerin derin makine öğrenimi uzmanlığı olmadan gelişmiş yapay zeka ürünleri oluşturmalarına yardımcı olmak için tasarlanmış bir platformdur. Görüntü, video, ses ve büyük dil modeli (LLM) görevleri dahil olmak üzere çeşitli alanlarda uygulamalar oluşturmak için kapsamlı bir API ve araç paketi sunar.

Novita AI'nin sunucusuz sistemi, otomatik-scaling, DockerHub desteği ile dağıtım ve gerçek zamanlı izleme sunar.

Replicate

Replicate'in platformu, özel ve önceden eğitilmiş makine öğrenimi modellerini destekler. Platform, açık kaynaklı modeller için bir bekleme listesi sunar ve Nvidia T4 ile A100 arasında seçim yapma esnekliği sağlar. Platform ayrıca model dağıtımını kolaylaştırmak için COG adlı açık kaynaklı bir kütüphane içerir.

Seeweb

Seeweb, yapay zeka iş yüklerini optimize etmek için sunucusuz GPU çözümleri sunan bir bulut bilişim sağlayıcısıdır. Bu çözümler, popüler modelleri Python'da verimli bir şekilde çalıştırmak, fork'lamak veya önceden eğitmek isteyen geliştiriciler için bir giriş noktası işlevi görür. Dağıtımları hızlandırmak için Kubernetes'ten yararlanabilirler.

Temel özellikler:

• Kaynakları dinamik olarak ayarlamak için otomatik ölçeklendirme, sunucusuz işlevlerle ilişkili soğuk başlatmaları azaltır.
• Avrupa bulutunda çalışarak ve genişletilmiş erişim için küresel bir ağ kullanarak GDPR uyumluluğu.
• Kullanıcıların ML modellerini yönetmek için güvenilir yardım almasını sağlayan 7/24/365 destek.

Sunulan GPU'lar A100, H100, L40S, L4 ve RTX A6000'i içerir.

Diğer bulut sağlayıcılar nelerdir?

Google, AWS ve Azure gibi önde gelen bulut sağlayıcıları şu anda GPU'ları desteklemeyen sunucusuz işlevsellik sunar. Scaleway veya CoreWeave gibi diğer sağlayıcılar GPU çıkarımı sunar ancak sunucusuz GPU'lar sunmaz.

Bulut GPU sağlayıcıları ve GPU piyasası hakkında daha fazla bilgi edinin.

Sunucusuz GPU'nun faydaları nelerdir?

ChatGPT gibi LLM'ler geçen yıldan beri iş dünyasında sıcak bir konu olmuştur. Dolayısıyla bu modellerin sayısı önemli ölçüde artmıştır. Sunucusuz GPU'ların faydaları, aşağıdakiler gibi çeşitli LLM zorluklarından kaçınmaya yardımcı olur:

1. Maliyet verimliliği: Kullanıcılar yalnızca gerçekten kullandıkları GPU kaynakları için ödeme yapar, bu da uygun maliyetli bir çözüm sağlar. Geleneksel bir sunucu kurulumunda, kullanıcıların devam eden kaynak sağlama için ödeme yapması beklenir.
2. Ölçeklenebilirlik: Sunucusuz mimariler, değişen iş yüklerini yönetmek için otomatik olarak ölçeklenir. Kaynak talebi arttığında veya azaldığında, altyapı manuel müdahale olmadan dinamik olarak ayarlanır.
3. Basitleştirilmiş yönetim: Geliştiriciler, sunucu sağlama, ölçeklendirme ve diğer altyapı yönetimini bulut sağlayıcısı üstlendiği için belirli işlevler veya görevler için kod yazmaya odaklanabilir.
4. İsteğe bağlı kaynak tahsisi: Sunucusuz GPU mimarisi, uygulamaların GPU kaynaklarına isteğe bağlı olarak erişmesini sağlar. Bu, GPU işlemeye ayrılmış fiziksel veya sanal sunucuların yönetilmesine ve bakımına yardımcı olur. Kaynaklar, uygulama gereksinimlerine göre dinamik olarak tahsis edilir.
5. Esneklik: Geliştiriciler, uygulamalarının özel ihtiyaçlarına göre kaynakları artırabilir veya azaltabilir. Bu uyarlanabilirlik, değişen hesaplama gereksinimlerine sahip iş yükleri için özellikle yararlıdır.
6. Gelişmiş paralel işlem: GPU hesaplama, paralel işlem görevlerinde üstündür. Bu nedenle, sunucusuz GPU mimarileri, makine öğrenimi çıkarımı, veri işleme ve bilimsel simülasyonlar gibi önemli paralel hesaplama gerektiren uygulamalarda kullanılabilir.

Sunucusuz GPU Benchmark Metodolojisi

Fiyatlar: Sunucusuz GPU fiyatları tüm sağlayıcılardan aylık olarak taranır.

Performans:

• Tüm sunucusuz GPU modellerinin performansı Modal bulut platformunda ölçülmüştür.
• Metin fine-tuning, FineTune-100k veri kümesinde Llama 3.2-1B-Instruct modeli fine-tuning yapılarak, 5 epoch boyunca 1M token kullanılarak ölçülmüştür. Saniye başına fine-tuning yapılan token sayısını elde etmek için token sayısı epoch sayısıyla çarpılıp fine-tuning süresine bölünmüştür.
• Metin çıkarımı, hem girdi hem çıktı token'ları dahil olmak üzere 1 milyon token üzerinden ölçülmüştür. Saniye başına ortalama token sayısını hesaplamak için token sayısı toplam çıkarım süresine bölünmüştür.

H200 vs H100 Performans Notları:

• H200'ün H100'den daha düşük fine-tuning performansı göstermesi, daha yeni mimarisi ve daha büyük belleği (141GB'a karşı 80GB) göz önüne alındığında sezgisel olarak çelişkili görünebilir. Bellek bant genişliği kullanımındaki farklılıklar, yazılım optimizasyonu olgunluğu veya sürekli iş yükleri altında termal yönetim gibi çeşitli faktörler bu sonuca katkıda bulunabilir.
• Bu benchmark, nispeten küçük 1B parametreli bir model kullandı ve bu, H200'ün ek bellek kapasitesinden tam olarak yararlanamayabilir. Performans farkı, H200'ün genişletilmiş belleğinden daha iyi yararlanan daha büyük modellerle önemli ölçüde farklılık gösterebilir.
• Performans ayrıca belirli iş yükü özelliklerine, toplu iş boyutlarına ve test sırasında kullanılan belirli yazılım yığınına bağlı olarak değişebilir.

Sonraki Adımlar:

• Modeller (7B, 13B ve 70B parametreli) daha büyük modelleri içerecek şekilde benchmark'larımızı genişletmeyi planlıyoruz, böylece performansın model boyutu ve bellek gereksinimleriyle nasıl ölçeklendiğini daha iyi anlayabiliriz.
• Gelecekteki testler, H200'ün mimari avantajlarının daha belirgin olabileceği çoklu GPU kurulumlarını ve daha uzun bağlam uzunluğu senaryolarını içerecektir.

Kıyaslamalarımızı ve veri odaklı içgörülerimizi kaçırmayın. Düğme Google'ı açar; AIMultiple'ı seçmeniz, Google arama sonuçlarında AIMultiple'ı daha sık görmek istediğinizi onaylar.

Tercih edilen kaynak olarak ekle

ML Modelleri İçin Sunucusuz GPU'lar Nasıl Kullanılır

Geleneksel makine öğrenimi iş akışlarında, geliştiriciler ve veri bilimciler, karmaşık modelleri eğitmenin hesaplama taleplerini karşılamak için genellikle özel sunucular veya GPU kümeleri sağlar ve yönetir. Makine öğrenimi için Sunucusuz GPU, altyapı yönetiminin karmaşıklıklarını ortadan kaldırır.

ML modellerinde Sunucusuz GPU'ları nasıl kullanacağınızı anlamak için lütfen aşağıdaki kılavuzu izleyin:

1. Modellerin eğitimi: Sunucusuz GPU, kapsamlı veri kümeleri için kaynakları dinamik olarak tahsis ederek verimli makine öğrenimi modeli eğitimi sağlar. Geliştiriciler, özel sunucuları yönetme zahmeti olmadan isteğe bağlı kaynaklardan yararlanır.
2. Çıkarım: Sunucusuz GPU'lar, yeni veriler üzerinde hızlı tahminler yapılmasını sağlayarak model çıkarımı için çok önemlidir. Görüntü tanıma ve doğal dil işleme gibi uygulamalar için idealdir; özellikle değişken talep dönemlerinde hızlı ve verimli yürütme sağlar.
3. Gerçek zamanlı işlem: Video analizi gibi bunu gerektiren uygulamalar Sunucusuz GPU'dan yararlanır. Dinamik kaynak ölçeklendirme, gelen veri akışlarının hızlı bir şekilde işlenmesini sağlayarak, bunu alanlar arası gerçek zamanlı uygulamalar için uygun hale getirir.
4. Toplu işlem: Sunucusuz GPU'lar, ML iş akışlarında büyük ölçekli veri işlemeyi gerçekleştirir. Bu, veri ön işleme, özellik çıkarma ve diğer toplu işlem odaklı makine öğrenimi işlemleri için gereklidir.
5. Olay güdümlü ML iş akışları: Sunucusuz mimariler olay güdümlüdür; yeni veriler kullanılabilir olduğunda bir modeli güncelleme veya belirli olaylara yanıt olarak yeniden eğitme gibi tetikleyicilere veya olaylara yanıt verir.
6. Hibrit mimariler: Bazı ML iş akışları, sunucusuz ve geleneksel bilgi işlem kaynaklarını birleştirir. Örneğin, GPU yoğun model eğitimi, kaynak kullanımını optimize ederek yapay zeka çıkarımı için sunucusuz bir ortama geçiş yapar.

SSS'ler

Daha fazla bilgi

GPU hakkında daha fazlasını keşfedin:

• Derin Öğrenme için Bulut GPU'lar: Kullanılabilirlik ve Fiyat / Performans
• 2026'da En İyi 60+ Bulut GPU Sağlayıcısı

Harici kaynaklar

Bu benchmarkı kaynak gösterin

Yayınlayacağınız yere uygun formatı seçin. Bağlantılı sürümü CMS'inize yapıştırmak, geri bağlantıyı korur.

@misc{dilmegani2026,
  author = {Dilmegani, Cem},
  title  = {{En İyi 10 Sunucusuz GPU Bulutları ve 14 Uygun Maliyetli GPU'lar}},
  year   = {2026},
  month  = apr,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/serverless-gpu}},
  note   = {AIMultiple. Erişim tarihi: 15 Nisan 2026}
}

Referans Linkleri

1.

Serverless GPU Infrastructure for Real-Time AI | Cerebrium

Cerebrium

2.

Modal: High-performance AI infrastructure

3.

GPU Cloud - High-Performance GPUs for AI | Novita AI

4.

Why Large Language Models Will Not Understand Human Language – jeremy hadfield

Cem Dilmegani

Baş Analist

Takip Et

Cem, 2017'den beri AIMultiple'da baş analist olarak görev yapmaktadır. AIMultiple, her ay Fortune 500 şirketlerinin %55'i de dahil olmak üzere yüz binlerce işletmeye (benzer Web'e göre) bilgi sağlamaktadır. Cem'in çalışmaları, Business Insider, Forbes, Washington Post gibi önde gelen küresel yayınlar, Deloitte, HPE gibi küresel firmalar, Dünya Ekonomik Forumu gibi STK'lar ve Avrupa Komisyonu gibi uluslararası kuruluşlar tarafından alıntılanmıştır. AIMultiple'ı referans gösteren daha fazla saygın şirket ve kaynağı görebilirsiniz. Kariyeri boyunca Cem, teknoloji danışmanı, teknoloji alıcısı ve teknoloji girişimcisi olarak görev yapmıştır. On yıldan fazla bir süre McKinsey & Company ve Altman Solon'da işletmelere teknoloji kararları konusunda danışmanlık yapmıştır. Ayrıca dijitalleşme üzerine bir McKinsey raporu yayınlamıştır. Bir telekom şirketinin CEO'suna bağlı olarak teknoloji stratejisi ve tedarikini yönetmiştir. Ayrıca, 2 yıl içinde sıfırdan 7 haneli yıllık yinelenen gelire ve 9 haneli değerlemeye ulaşan derin teknoloji şirketi Hypatos'un ticari büyümesini yönetmiştir. Cem'in Hypatos'taki çalışmaları TechCrunch ve Business Insider gibi önde gelen teknoloji yayınlarında yer aldı. Cem düzenli olarak uluslararası teknoloji konferanslarında konuşmacı olarak yer almaktadır. Boğaziçi Üniversitesi'nden bilgisayar mühendisliği diplomasına ve Columbia Business School'dan MBA derecesine sahiptir.

Tam Profili Görüntüle

Yorum yapan ilk kişi olun

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Tüm alanlar gereklidir. Yorumlar orijinal dilinde bırakılır.

Ad

E-posta Adresi

Yorum

0/450

Yorumu Gönder