Лучшие GPU Cloud провайдеры 2025: Цена и Производительность

Обзор облачных GPU-провайдеров: Сравнение на 2025 год

Ландшафт облачных GPU динамичен, появляются новые игроки и развиваются модели ценообразования. В этом руководстве сравниваются несколько известных провайдеров, включая RunPod, Vast.ai, Lambda Labs, Vultr и Paperspace, с учетом их сильных и слабых сторон для различных вариантов использования.

Ключевые факторы при выборе облачного GPU-провайдера

• Доступность GPU: Доступ к новейшим GPU (H100, A100, RTX 4090) имеет решающее значение для требовательных рабочих нагрузок.
• Модель ценообразования: Понимание структуры ценообразования (почасовая оплата, зарезервированные экземпляры, спотовые экземпляры) и выбор наиболее экономичного варианта для ваших моделей использования.
• Производительность: Важна чистая мощность GPU, но пропускная способность сети, скорость хранилища и производительность ЦП также влияют на общую производительность.
• Простота использования: Удобный интерфейс, исчерпывающая документация и полезная поддержка могут сэкономить значительное время и усилия.
• Масштабируемость: Возможность быстро масштабировать ресурсы вверх или вниз необходима для обработки меняющихся рабочих нагрузок.
• Безопасность: Убедитесь, что провайдер предлагает надежные меры безопасности для защиты ваших данных и моделей.
• Предварительно настроенные среды: Доступ к предварительно настроенным средам, таким как контейнеры Docker или блокноты Jupyter, может ускорить разработку.

Сравнение провайдеров

RunPod

RunPod предлагает торговую площадку для сдачи в аренду экземпляров GPU от частных лиц и центров обработки данных. Этот децентрализованный подход может обеспечить доступ к конкурентоспособным ценам и широкому спектру опций GPU.

Преимущества:

• Экономичность: Как правило, более низкие цены по сравнению с традиционными облачными провайдерами.
• Разнообразие GPU: Широкий выбор GPU, включая старые и новые модели.
• Гибкость: Почасовая оплата и варианты оплаты по мере использования.

Недостатки:

• Надежность: Надежность может варьироваться в зависимости от провайдера.
• Безопасность: Безопасность зависит от лица, сдающего GPU в аренду. Внимательно изучите методы обеспечения безопасности.
• Поддержка: Ограниченная прямая поддержка от RunPod; полагается на поддержку сообщества.

Варианты использования:

• Генерация изображений Stable Diffusion
• Эксперименты и прототипирование
• Рабочие нагрузки, чувствительные к стоимости

Цены (Пример - RTX 4090):

Обычно колеблется от 0,50 до 0,80 долларов США в час.

Vast.ai

Vast.ai — еще одна торговая площадка для аренды GPU, аналогичная RunPod. Она ориентирована на предоставление доступных вычислительных ресурсов GPU для AI и машинного обучения.

Преимущества:

• Конкурентоспособные цены: Часто предлагает самые низкие цены на экземпляры GPU.
• Широкий выбор GPU: Доступ к широкому спектру GPU.
• Оплата по мере использования: Гибкая модель ценообразования.

Недостатки:

• Доступность экземпляров: Доступность экземпляров может быть непостоянной.
• Надежность: Как и в случае с RunPod, надежность зависит от индивидуального провайдера.
• Безопасность: Тщательно проверьте методы обеспечения безопасности провайдера.

Варианты использования:

• Обучение моделей
• Вывод
• Пакетная обработка

Цены (Пример - A100):

Обычно колеблется от 1,50 до 3,00 долларов США в час.

Lambda Labs

Lambda Labs предоставляет выделенные GPU-серверы и облачные экземпляры, ориентируясь на глубокое обучение и исследования в области AI. Они предлагают предварительно настроенные среды и оптимизированную производительность.

Преимущества:

• Высокая производительность: Оптимизировано для рабочих нагрузок глубокого обучения.
• Надежная инфраструктура: Более надежная, чем варианты на торговой площадке.
• Выделенное оборудование: Выделенные серверы обеспечивают стабильную производительность.
• Отличная поддержка: Сильная поддержка клиентов.

Недостатки:

• Более высокие цены: Дороже, чем RunPod или Vast.ai.
• Ограниченный выбор GPU: Меньше вариантов GPU по сравнению с торговыми площадками.

Варианты использования:

• Крупномасштабное обучение моделей
• Исследования и разработки
• Развертывание в производство

Цены (Пример - A100):

Облачные экземпляры: ~4,00–6,00 долларов США в час. Выделенные серверы: Более высокая первоначальная стоимость, более низкая почасовая ставка.

Vultr

Vultr — это облачный провайдер общего назначения, который предлагает экземпляры GPU. Хотя он и не специализируется на AI, он предоставляет надежную и масштабируемую инфраструктуру.

Преимущества:

• Глобальная доступность: Центры обработки данных в нескольких местах.
• Масштабируемость: Легко масштабировать ресурсы вверх или вниз.
• Надежность: Стабильная и надежная инфраструктура.

Недостатки:

• Ограниченные варианты GPU: Меньше вариантов GPU по сравнению со специализированными провайдерами.
• Производительность: Может быть не оптимизирована для рабочих нагрузок AI.
• Более высокие цены: Может быть дороже, чем варианты на торговой площадке.

Варианты использования:

• Вычисления общего назначения на GPU
• Веб-приложения с ускорением GPU
• ML-проекты меньшего масштаба

Цены (Пример - RTX 4000):

~1,50–2,50 долларов США в час.

Paperspace

Paperspace предлагает комплексную платформу для машинного обучения, включая экземпляры GPU, управляемые блокноты и инструменты развертывания. Они известны своим удобным интерфейсом и интегрированным рабочим процессом.

Преимущества:

• Простота использования: Удобный интерфейс и интегрированные инструменты.
• Управляемые блокноты: Предоставляет управляемые блокноты Jupyter.
• Инструменты развертывания: Упрощает развертывание моделей.

Недостатки:

• Цены: Может быть дороже, чем варианты на торговой площадке.
• Ограниченная настройка: Меньше контроля над базовой инфраструктурой.

Варианты использования:

• Разработка и развертывание машинного обучения
• Совместные проекты
• Образовательные цели

Цены (Пример - RTX 4000):

~1,25–2,00 долларов США в час (в зависимости от типа экземпляра и региона).

Таблица сравнения функций

Эталонные тесты производительности в реальных условиях (Пример)

Трудно предоставить окончательные эталонные тесты, которые применимы повсеместно, поскольку производительность может варьироваться в зависимости от конкретных рабочих нагрузок, конфигураций программного обеспечения и версий драйверов. Однако вот общее представление, основанное на распространенных задачах:

• Генерация изображений Stable Diffusion (Итераций/Секунду): RTX 4090 на RunPod или Vast.ai может достигать аналогичной производительности экземпляру Lambda Labs с той же картой, но стабильность производительности может быть выше на Lambda Labs.
• Вывод LLM (Токенов/Секунду): Lambda Labs, с ее оптимизированной инфраструктурой, может предлагать немного более высокую скорость вывода по сравнению с RunPod или Vast.ai, особенно для очень больших моделей.
• Обучение модели (Время сходимости): Для крупномасштабного обучения выделенные серверы и оптимизированные конфигурации Lambda Labs часто приводят к более быстрому времени сходимости по сравнению с другими вариантами.

Рекомендация: Всегда тестируйте свою конкретную рабочую нагрузку на разных провайдерах, чтобы определить наилучшее соотношение цены и производительности.

Рекомендации по победителям

• Для пользователей, заботящихся о стоимости: RunPod и Vast.ai предлагают самые доступные варианты, особенно для экспериментов и некритичных рабочих нагрузок.
• Для высокопроизводительных вычислений: Lambda Labs — предпочтительный выбор для требовательных рабочих нагрузок, требующих новейших GPU и оптимизированной инфраструктуры.
• Для простоты использования и управляемых сервисов: Paperspace предоставляет удобную платформу с интегрированными инструментами для разработки и развертывания машинного обучения.
• Для вычислений общего назначения на GPU: Vultr предлагает надежную и масштабируемую инфраструктуру для различных приложений с ускорением GPU.