Migliori 10 Cloud Serverless GPU e 14 GPU Convenienti
Le GPU serverless possono fornire servizi di calcolo facilmente scalabili per carichi di lavoro IA. Tuttavia, i loro costi possono essere significativi per progetti su larga scala. Naviga tra le sezioni in base alle tue esigenze:
- Trova i provider più convenienti per token per dollaro
- Confronta le tariffe orarie tra tutti i principali provider
- Dati sulle prestazioni per il throughput di inferenza e fine-tuning
Prezzo per throughput delle GPU serverless
I provider di GPU serverless offrono diversi livelli di prestazioni e prezzi per i carichi di lavoro IA. Confronta le configurazioni GPU più convenienti per le tue esigenze di fine-tuning e inferenza sulle principali piattaforme serverless:
Throughput e prezzi delle GPU cloud
Aggiornato il 21 Luglio 2026
Seeweb
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Calcolatore di prezzi per GPU serverless
Risultati benchmark delle GPU serverless
Puoi leggere di più sulla nostra metodologia di benchmark per le GPU serverless.
10 provider di GPU serverless selezionati
Le aziende sono ordinate alfabeticamente poiché questo è un dominio emergente e sono disponibili dati limitati, ad eccezione degli sponsor, che sono posizionati in cima alla lista con un link al loro sito web.
RunPod
RunPod offre endpoint IA completamente gestiti e scalabili per carichi di lavoro diversificati. Gli utenti RunPod possono scegliere tra istanze GPU ed endpoint serverless e adottare un approccio Bring Your Own Container (BYOC). Alcune delle funzionalità di RunPod includono:
- Processo di caricamento tramite il rilascio di un link container per avviare un pod
- Un sistema di pagamento e fatturazione basato su crediti.
Baseten Labs
Baseten è una piattaforma di infrastruttura per machine learning che aiuta gli utenti a distribuire modelli di varie dimensioni e tipi dalla libreria di modelli su larga scala. Sfrutta istanze GPU come A100, A10 e T4 per migliorare le prestazioni computazionali.
Baseten introduce anche uno strumento open-source chiamato Truss. Questo strumento può aiutare gli sviluppatori a distribuire modelli IA/ML in scenari reali. Con Truss, gli sviluppatori possono:
- Pacchettizzare e testare il codice del modello, i pesi e le dipendenze utilizzando un server di modelli.
- Sviluppare il proprio modello con un feedback rapido da un server live reload, evitando complesse configurazioni Docker e Kubernetes.
- Ospitare modelli creati con qualsiasi framework Python, che si tratti di transformers, diffusors, PyTorch, TensorFlow, XGBoost, sklearn o persino modelli completamente personalizzati.
Beam Cloud
Beam, precedentemente noto come Slai, fornisce una facile distribuzione di API REST con funzionalità integrate come autenticazione, autoscaling, logging e metriche. Gli utenti di Beam possono:
- Eseguire attività di addestramento a lunga esecuzione basate su GPU, scegliendo tra riaddestramento automatico una tantum o pianificato
- Distribuire funzioni in una coda di attività con tentativi automatici, callback e query sullo stato delle attività.
- Personalizzare le regole di autoscaling per ottimizzare i tempi di attesa degli utenti.
Cerebrium IA
Cerebrium IA offre una selezione diversificata di GPU, tra cui H100, A100 e A5000, con un totale di oltre 8 tipi di GPU disponibili. Cerebrium consente agli utenti di definire il proprio ambiente con infrastruttura come codice e di accedere direttamente al codice, senza dover gestire bucket S3.
Fal IA
FAL IA fornisce modelli pronti all'uso con endpoint API per la personalizzazione e l'integrazione nelle app dei clienti. La loro piattaforma supporta GPU serverless, come A100 e T4.
Koyeb
Koyeb è una piattaforma serverless progettata per consentire agli sviluppatori di distribuire facilmente applicazioni a livello globale senza gestire server, infrastruttura o operazioni. Koyeb offre GPU serverless con supporto Docker e scaling orizzontale per attività IA come IA generativa, elaborazione video e LLM. La sua offerta include H100 e A100 GPU con fino a 80GB di vRAM.
Il suo prezzo varia da $0.50/ora a $3.30/ora, fatturato al secondo.
Modal
Modal è una piattaforma cloud serverless che consente agli sviluppatori di eseguire codice in remoto, definire ambienti container in modo programmatico e scalare fino a migliaia di container. Supporta l'integrazione di GPU, la pubblicazione di endpoint web, la pianificazione di job e strutture dati distribuite come dizionari e code. La piattaforma opera su un modello pay-per-second e non richiede configurazione dell'infrastruttura, concentrandosi su una configurazione basata su codice piuttosto che su YAML.
Per utilizzare Modal, gli sviluppatori si registrano su modal.com, installano il pacchetto Python di Modal tramite pip install modal e si autenticano con modal setup. Il codice viene eseguito in container all'interno del cloud di Modal, astraendo la gestione dell'infrastruttura come Kubernetes o AWS. Attualmente limitato a Python, potrebbe espandersi ad altri linguaggi.
Mystic IA
La piattaforma serverless di Mystic IA è un core di pipeline che ospita modelli ML attraverso un'API di inferenza. Il core di pipeline può creare modelli personalizzati con oltre 15 opzioni, come GPT, Stable Diffusion e Whisper. Ecco alcune delle funzionalità del core di pipeline:
- Versionamento e monitoraggio simultaneo dei modelli
- Gestione dell'ambiente, incluse librerie e framework
- Auto-scaling su vari provider cloud
- Supporto per inferenza online, batch e in streaming
- Integrazioni con altri strumenti ML e di infrastruttura.
Mystic IA fornisce anche una comunità Discord attiva per il supporto.
Novita IA
Novita IA è una piattaforma progettata per aiutare gli sviluppatori a creare prodotti IA avanzati senza una profonda competenza in machine learning. Offre una suite completa di API e strumenti per costruire applicazioni in vari domini, inclusi compiti di immagini, video, audio e modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM).
Il sistema serverless di Novita IA offre auto-scaling, distribuzione con supporto DockerHub e monitoraggio in tempo reale.
Replicate
La piattaforma di Replicate supporta modelli di machine learning personalizzati e pre-addestrati. La piattaforma offre una lista d'attesa per modelli open-source e offre flessibilità con una scelta tra Nvidia T4 e A100. La piattaforma include anche una libreria open-source, COG, per facilitare la distribuzione dei modelli.
Seeweb
Seeweb è un provider di cloud computing che offre soluzioni GPU serverless per ottimizzare i carichi di lavoro IA. Queste soluzioni fungono da punto di ingresso per gli sviluppatori che desiderano eseguire, forkare o pre-addestrare modelli popolari in modo efficiente in Python. Possono sfruttare Kubernetes per accelerare le distribuzioni
Caratteristiche principali:
- Autoscaling per regolare dinamicamente le risorse, riducendo gli avvii a freddo associati alle funzioni serverless.
- Conformità GDPR operando in un cloud europeo e utilizzando una rete globale per una portata estesa.
- Supporto 24x7x365 che garantisce agli utenti assistenza affidabile per la gestione dei propri modelli ML.
Le GPU fornite includono A100, H100, L40S, L4 e RTX A6000.
Quali sono gli altri provider cloud?
I principali provider cloud come Google, AWS e Azure offrono funzionalità serverless che al momento non supportano le GPU. Altri provider, come Scaleway o CoreWeave, offrono inferenza GPU ma non offrono GPU serverless.
Scopri di più sui provider di GPU cloud e sul mercato delle GPU.
Quali sono i vantaggi di una GPU serverless?
Gli LLM come ChatGPT sono stati un tema caldo nel mondo degli affari dallo scorso anno. Pertanto, il numero di questi modelli è drasticamente aumentato. I vantaggi delle GPU serverless aiutano a evitare diverse sfide degli LLM, come:
- Efficienza dei costi: Gli utenti pagano solo per le risorse GPU che effettivamente utilizzano, rendendola una soluzione conveniente. In una configurazione server tradizionale, ci si aspetta che gli utenti paghino per il provisioning continuo delle risorse.
- Scalabilità: Le architetture serverless si scalano automaticamente per gestire carichi di lavoro variabili. Quando la domanda di risorse aumenta o diminuisce, l'infrastruttura si adatta dinamicamente senza intervento manuale.
- Gestione semplificata: Gli sviluppatori possono concentrarsi sulla scrittura del codice per funzioni o compiti specifici, poiché il provider cloud gestisce il provisioning dei server, lo scaling e altre attività di gestione dell'infrastruttura.
- Allocazione delle risorse on-demand: L'architettura GPU serverless consente alle applicazioni di accedere alle risorse GPU on demand. Questo aiuta a gestire e mantenere server fisici o virtuali dedicati all'elaborazione GPU. Le risorse vengono allocate dinamicamente in base ai requisiti dell'applicazione.
- Flessibilità: Gli sviluppatori possono scalare le risorse verso l'alto o verso il basso in base alle esigenze specifiche delle loro applicazioni. Questa adattabilità è particolarmente utile per carichi di lavoro con requisiti computazionali variabili.
- Elaborazione parallela migliorata: Il calcolo su GPU eccelle nelle attività di elaborazione parallela. Pertanto, le architetture GPU serverless possono essere utilizzate in applicazioni che richiedono una significativa computazione parallela, come l'inferenza di machine learning, l'elaborazione dati e le simulazioni scientifiche.
Metodologia di benchmark delle GPU serverless
Prezzi: I prezzi delle GPU serverless vengono rilevati mensilmente da tutti i provider.
Prestazioni:
- Le prestazioni di tutti i modelli di GPU serverless sono state misurate sulla piattaforma cloud Modal.
- Il fine-tuning del testo è stato misurato eseguendo il fine-tuning di Llama 3.2-1B-Instruct sul dataset FineTune-100k, utilizzando 1M token su 5 epoche. Il numero di token moltiplicato per il numero di epoche è stato diviso per il tempo di fine-tuning per ottenere il numero di token sottoposti a fine-tuning al secondo.
- L'inferenza del testo è stata misurata su 1 milione di token, inclusi sia i token di input che di output. Abbiamo diviso il numero di token per la durata totale dell'inferenza per calcolare il numero medio di token al secondo.
Note sulle prestazioni H200 vs H100:
- Il fatto che H200 mostri prestazioni di fine-tuning inferiori rispetto a H100 può sembrare controintuitivo data la sua architettura più recente e la memoria più ampia (141GB vs 80GB). Diversi fattori potrebbero contribuire a questo risultato, tra cui differenze nell'utilizzo della larghezza di banda della memoria, maturità dell'ottimizzazione software o gestione termica sotto carichi di lavoro sostenuti.
- Questo benchmark ha utilizzato un modello relativamente piccolo da 1B parametri, che potrebbe non sfruttare appieno la capacità di memoria aggiuntiva di H200. Il divario prestazionale potrebbe differire significativamente con modelli più grandi che utilizzano meglio la memoria espansa di H200.
- Le prestazioni possono anche variare in base alle caratteristiche specifiche del carico di lavoro, alle dimensioni dei batch e al particolare stack software utilizzato durante i test.
Prossimi passi:
- Prevediamo di espandere i nostri benchmark per includere modelli più grandi (7B, 13B e 70B parametri) per comprendere meglio come le prestazioni scalano con le dimensioni del modello e i requisiti di memoria.
- I test futuri includeranno configurazioni multi-GPU e scenari con lunghezza del contesto più estesa dove i vantaggi architetturali di H200 potrebbero essere più evidenti.
Aggiungi come fonte preferitaCome utilizzare le GPU serverless per i modelli ML
Nei flussi di lavoro tradizionali di machine learning, sviluppatori e data scientist spesso provisioning e gestiscono server dedicati o cluster di GPU per gestire le esigenze computazionali dell'addestramento di modelli complessi. Le GPU serverless per il machine learning eliminano le complessità della gestione dell'infrastruttura.
Segui la guida qui sotto per capire come utilizzare le GPU serverless nei modelli ML:
- Addestramento dei modelli: Le GPU serverless consentono un addestramento efficiente dei modelli di machine learning allocando dinamicamente le risorse per dataset estesi. Gli sviluppatori beneficiano di risorse on-demand senza il fastidio di gestire server dedicati.
- Inferenza: Le GPU serverless sono cruciali per l'inferenza dei modelli, consentendo previsioni rapide su nuovi dati. Ideale per applicazioni come il riconoscimento delle immagini e l'elaborazione del linguaggio naturale, garantisce un'esecuzione veloce ed efficiente, specialmente durante i periodi di domanda variabile.
- Elaborazione in tempo reale: Le applicazioni che la richiedono, come l'analisi video, sfruttano le GPU serverless. Lo scaling dinamico delle risorse consente l'elaborazione rapida dei flussi di dati in ingresso, rendendolo adatto per applicazioni in tempo reale in vari domini.
- Elaborazione batch: Le GPU serverless gestiscono l'elaborazione dati su larga scala nei flussi di lavoro ML. Questo è essenziale per la pre-elaborazione dei dati, l'estrazione di feature e altre operazioni di machine learning orientate ai batch.
- Flussi di lavoro ML guidati da eventi: Le architetture serverless sono guidate da eventi, rispondendo a trigger o eventi, come l'aggiornamento di un modello quando nuovi dati diventano disponibili o il suo riaddestramento in risposta a eventi specifici.
- Architetture ibride: Alcuni flussi di lavoro ML combinano risorse di calcolo serverless e tradizionali. Ad esempio, l'addestramento dei modelli ad alta intensità di GPU passa a un ambiente serverless per l'inferenza IA, ottimizzando l'utilizzo delle risorse.
FAQ
L'inferenza GPU è il processo di utilizzo delle Graphics Processing Unit (GPU) per fare previsioni o inferenze da un modello di machine learning pre-addestrato. La GPU accelera i compiti computazionali richiesti per elaborare i dati di input utilizzando il modello addestrato, producendo previsioni più veloci ed efficienti. Le capacità di elaborazione parallela delle GPU migliorano la velocità e l'efficienza di questi compiti di inferenza rispetto agli approcci tradizionali basati su CPU.
L'inferenza GPU è particolarmente preziosa per applicazioni come il riconoscimento delle immagini, l'elaborazione del linguaggio naturale e altri compiti di machine learning che richiedono previsioni o classificazioni in tempo reale o quasi in tempo reale.
La GPU serverless è un modello di calcolo in cui gli sviluppatori eseguono applicazioni senza gestire l'infrastruttura server sottostante. Le risorse GPU vengono provisionate dinamicamente secondo necessità. In questo ambiente, gli sviluppatori si concentrano sulla codifica di funzioni specifiche mentre il provider cloud gestisce l'infrastruttura, incluso lo scaling dei server.
Nonostante il termine "serverless" suggerisca un'assenza di server, essi esistono ancora ma sono astratti dagli sviluppatori. Nel calcolo su GPU, questa architettura consente l'accesso on-demand alle GPU senza la necessità di gestire server fisici o virtuali.
Il calcolo su GPU serverless è comunemente utilizzato per compiti che richiedono un'elaborazione parallela significativa, come il machine learning, l'elaborazione dati e le simulazioni scientifiche. I provider cloud che offrono capacità di GPU serverless automatizzano l'allocazione e lo scaling delle risorse GPU in base alla domanda dell'applicazione.
Questa architettura offre vantaggi come l'efficienza dei costi e la scalabilità, poiché l'infrastruttura si adatta dinamicamente ai carichi di lavoro variabili. Consente agli sviluppatori di concentrarsi maggiormente sul codice e meno sulla gestione dell'infrastruttura sottostante.
Si stima che Megatron-Turing di NVIDIA e Microsoft costi circa $100 milioni per l'intero progetto.4 Tali costi di sistema impediscono alle aziende di adottare i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) nonostante i loro vantaggi.
La NVIDIA L40S è una versione più potente e ottimizzata per l'IA della GPU L40. Sebbene entrambe utilizzino l'architettura Ada Lovelace, la L40S offre prestazioni significativamente superiori per l'addestramento e l'inferenza IA, grazie alle capacità avanzate dei tensor core e al supporto per la precisione FP8.
La L40 è più adatta per grafica, rendering e carichi di lavoro generici, mentre la L40S è ideale per compiti IA ad alta intensità computazionale nei data center.
Ulteriori letture
Scopri di più sulle GPU:
- GPU Cloud per il Deep Learning: Disponibilità e Prezzo/Prestazioni
- Oltre 60 Provider di GPU Cloud nel 2026
Fonti esterne
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}Collegamenti di riferimento
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