1. Ajustar el modelo en VRAM
Los pesos del modelo son solo la línea base. Deja espacio para el framework, las activaciones, la caché KV y el tamaño de lote que realmente necesitas.
Financiación de espacio de trabajo solo con criptomonedas
Paga por el alquiler de GPU en la nube con criptomonedas.
Elija la GPU y estime su tiempo de ejecución primero, luego financie el espacio de trabajo a través del pago criptográfico alojado. Use solo el activo y la red blockchain mostrados en la factura en vivo.
Memoria GPU de 24–288 GBDesde $0.16 por GPU-horaRegiones de París y FráncfortFinanciación de espacio de trabajo solo con criptomonedas
Especificaciones y tarifas de GPU
Compara el hardware que cambia el resultado.
La VRAM responde a "¿caberá?". El ancho de banda de memoria y la precisión soportada ayudan a explicar el rendimiento. La única prueba de rendimiento fiable sigue siendo tu modelo, lote, framework y objetivo de salida.
2. Verificar el ancho de banda de memoria
La decodificación de LLM y otros trabajos limitados por memoria pueden beneficiarse cuando los pesos y la caché se mueven más rápido. La capacidad por sí sola no predice el rendimiento.
3. Igualar la precisión
Los picos FP16, BF16, FP8 y FP4 miden diferentes modos de operación. Usa la precisión que tu modelo y tu pila de software puedan ejecutar de manera segura.
4. Precio del trabajo completado
La GPU más barata por hora no siempre es el resultado más barato. Mide el tiempo de ejecución, las salidas aceptadas, el almacenamiento y el costo de reintento juntos.
| GPU | Memoria | Ancho de banda de memoria | Métrica máxima oficial | Bajo demanda | Idoneidad de decisión | Fuente |
|---|---|---|---|---|---|---|
| RTX A5000Ampere | 24 GB GDDR6 ECC | 768 GB/s | 222.2 TFLOPS Tensor* Pico Tensor efectivo con dispersión | 0,16 US$/hr3,84 US$/24h | LoRA de bajo coste, difusión y desarrollo CUDA general. | Hoja de datos de NVIDIA RTX A5000 |
| RTX 4090Ada | 24 GB GDDR6X | 1,008 GB/s | 1,321 AI TOPS* Pico de IA del proveedor Ada con dispersión | 0,34 US$/hr8,16 US$/24h | Excelente relación precio/rendimiento para imagen, video e inferencia de 24 GB. | Arquitectura NVIDIA Ada |
| RTX 5090Blackwell | 32 GB GDDR7 | 1,792 GB/s | 3,352 AI TOPS* Pico de IA del proveedor Blackwell con dispersión | 0,69 US$/hr16,56 US$/24h | Generación rápida de una sola GPU con 32 GB y soporte nativo FP4. | Especificaciones de NVIDIA RTX 5090 |
| L40SAda | 48 GB GDDR6 ECC | 864 GB/s | 1,466 TFLOPS FP8* Pico Tensor Ada con dispersión | 0,79 US$/hr18,96 US$/24h | 48 GB ECC para inferencia, ajuste fino, renderizado y video. | Especificaciones de NVIDIA L40S |
| A100 80GBAmpere | 80 GB HBM2e | 1.94–2.04 TB/s | 312 TFLOPS FP16/BF16 624 TFLOPS con dispersión | 1,19 US$/hr28,56 US$/24h | Plataforma madura de 80 GB para entrenamiento, ajuste fino y HPC. | Especificaciones de NVIDIA A100 |
| H100 NVLHopper | 94 GB HBM3 | 3.9 TB/s | 1,671 TFLOPS FP16/BF16* Pico Tensor de Hopper con dispersión | 2,59 US$/hr62,16 US$/24h | 94 GB por GPU y NVLink para inferencia LLM de alto rendimiento. | Especificaciones de NVIDIA H100 |
| H100 SXMHopper | 80 GB HBM3 | 3.35 TB/s | 1,979 TFLOPS FP16/BF16* Pico Tensor de Hopper con dispersión | 2,69 US$/hr64,56 US$/24h | Entrenamiento de alto rendimiento e inferencia FP8 con NVLink de 900 GB/s. | Especificaciones de NVIDIA H100 |
| H200 SXMHopper | 141 GB HBM3e | 4.8 TB/s | 1,979 TFLOPS FP16/BF16* Pico Tensor de Hopper con dispersión | 3,59 US$/hr86,16 US$/24h | 141 GB y mayor ancho de banda para inferencia de contexto largo y modelos grandes. | Especificaciones de NVIDIA H200 |
| B200Blackwell | 180 GB HBM3e | Hasta 8 TB/s | 9 PFLOPS FP4 denso† Equivalente por GPU del total HGX | 5,98 US$/hr143,52 US$/24h | 180 GB para entrenamiento de frontera e inferencia de baja precisión. | Especificaciones de NVIDIA HGX B200 |
| B300Blackwell Ultra | 288 GB HBM3e | Hasta 8 TB/s | 13.5 PFLOPS FP4 denso† Equivalente por GPU del total HGX | 6,94 US$/hr166,56 US$/24h | 288 GB para razonamiento de frontera, contexto muy largo y lotes grandes. | Especificaciones de NVIDIA HGX B300 |
Las cifras máximas provienen de NVIDIA y no son puntuaciones de referencia entre GPU. * La cifra del proveedor incluye sparsity. † Equivalente por GPU calculado a partir del total oficial de ocho GPU HGX. Diferentes precisiones, modos de sparsity y factores de forma no son directamente intercambiables.
Tarifas de catálogo revisadas 1 de septiembre de 2026. Regions: UE Oeste · París · UE Central · Fráncfort
Planificación de memoria de modelos
Estima la memoria de pesos antes de elegir VRAM.
Una primera aproximación útil es el recuento de parámetros multiplicado por bytes por peso: 2 bytes para FP16/BF16, 1 para INT8 y aproximadamente 0.5 para pesos de 4 bits.
Estas son estimaciones de pesos brutos, no requisitos completos de runtime. La caché KV crece con el contexto y el tamaño del lote; el entrenamiento también necesita activaciones, gradientes y estado del optimizador.
Clase de parámetros
Clase 7B
- FP16 / BF16
- ≈14 GB
- INT8
- ≈7 GB
- Pesos de 4 bits
- ≈3.5 GB
Las GPU de 24 GB suelen proporcionar margen práctico para inferencia.
Clase de parámetros
Clase 13B
- FP16 / BF16
- ≈26 GB
- INT8
- ≈13 GB
- Pesos de 4 bits
- ≈6.5 GB
32–48 GB da margen para sobrecarga de ejecución y contexto más largo.
Clase de parámetros
Clase 70B
- FP16 / BF16
- ≈140 GB
- INT8
- ≈70 GB
- Pesos de 4 bits
- ≈35 GB
48 GB es un mínimo ajustado para bits bajos; 80–288 GB añade margen útil.
Recomendaciones de carga de trabajo
Iguala la GPU al cuello de botella.
Las cargas de trabajo creativas a menudo recompensan la relación precio/rendimiento de RTX. El entrenamiento y la inferencia de modelos grandes dependen cada vez más de la memoria ECC, la precisión Tensor, el ancho de banda de memoria y la interconexión multi-GPU.
RTX 4090 · RTX 5090 · L40S
Stable Diffusion y ComfyUI
Empieza con la 4090 por valor, pasa a la 5090 por 32 GB y una aceleración de baja precisión más fuerte, o a L40S por 48 GB ECC y operación en centro de datos.
Lee la guía de carga de trabajoL40S · H100 NVL · H200
Inferencia de LLM
Elija por huella del modelo y contexto. L40S cubre muchos modelos cuantizados; H100 NVL y H200 añaden memoria, ancho de banda y rendimiento Tensor más fuerte.
Lee la guía de carga de trabajoA100 · H100 SXM · B200/B300
Entrenamiento y fine-tuning
A100 sigue siendo una línea base madura. H100 añade Transformer Engine y FP8; Blackwell apunta a los trabajos de entrenamiento y razonamiento de baja precisión más grandes.
Lee la guía de carga de trabajoRTX 4090 · RTX 5090 · L40S
Renderizado y video
Las tarjetas RTX ofrecen un fuerte valor creativo. L40S combina 48 GB ECC con gráficos de centro de datos, IA y aceleración multimedia para pipelines persistentes.
Lee la guía de carga de trabajoPagar con criptomonedas financia cómputo en la nube ordinario. La minería no se anuncia como una carga de trabajo compatible y aún requiere confirmación explícita de la política.
Billetera de criptomonedas
Paga después de saber qué GPU necesitas.
El flujo de pago está intencionalmente separado de la selección de GPU: elige el recurso, estima el trabajo, luego agrega crédito al espacio de trabajo con un activo y red exactos de la factura alojada.
Elija la GPU primero
Verifique el ajuste de memoria, tiempo de ejecución esperado, región y tarifa horaria antes de abrir la billetera.
Financia a través del checkout alojado
La recarga inicial mínima es de $50. Es crédito de billetera, no una tarifa de servicio adicional. Usa solo el activo, la cantidad y la red que se muestran en la factura en vivo.
Crear después de la confirmación
Configure los recursos directamente en el panel. El uso prepagado consume el saldo del monedero; los alquileres mensuales tienen un proceso de pago independiente.
¿Qué criptomonedas y redes se aceptan?+
Bitcoin, USDC, USDT u otro activo solo se puede usar cuando ese activo exacto y la red blockchain aparecen en la factura actual de CoinGate. El pago en vivo es autoritativo porque la configuración del comerciante y la disponibilidad de red pueden cambiar.
Lista de monedas y redes del proveedor¿Qué sucede mientras un pago se confirma o expira?+
Los pedidos pendientes y en confirmación no añaden crédito al espacio de trabajo. Espera la confirmación final y no pagues dos veces. Si la factura caduca, genera una nueva para que su importe, dirección, red y temporizador estén actualizados.
Definiciones oficiales de estado de pedido¿Qué pasa si el monto o la red son incorrectos?+
Las transferencias blockchain pueden ser irreversibles. Mantenga el ID de pedido y el hash de transacción, luego contacte al soporte de pago. GPURento no acredita automáticamente un pedido hasta que el servidor verifica el estado final del proveedor coincidente.
Instrucciones de pago oficiales¿Qué reglas de seguridad e identidad se aplican?+
Usa solo el checkout HTTPS alojado y nunca compartas una frase semilla o clave privada. La criptografía es el riel de pago, no una promesa de anonimato; el riesgo del proveedor o la plataforma y los controles de cumplimiento pueden seguir aplicándose.
Resumen de pago cripto alojadoPreguntas frecuentes sobre alquiler de GPU con criptomonedas
Las preguntas de pago restantes.
El rendimiento y los precios se cubren arriba; estas respuestas se centran en la financiación, el acceso a la cuenta y la política de carga de trabajo.
¿Puedo alquilar una GPU con Bitcoin o USDC?+
Sí, cuando Bitcoin o USDC y la red blockchain exacta aparecen en la factura alojada en vivo. Las rutas de pago disponibles pueden cambiar, por lo que el proceso de pago, no una lista estática, es la autoridad.
¿La recarga mínima de criptomonedas es una tarifa?+
No. El depósito se convierte en saldo prepagado del monedero. Los $50 corresponden al depósito mínimo, no a una tarifa ni a un importe cobrado para desbloquear el sitio.
¿Cuándo se actualiza el saldo del espacio de trabajo?+
Solo después de que el proveedor de pagos informe un pedido final confirmado y GPURento verifique ese pedido desde el servidor. Las transferencias pendientes o en confirmación no añaden crédito a la billetera.
¿Qué pasa si la factura expira o uso la red incorrecta?+
Genera una nueva factura después del vencimiento. Una transferencia a la red incorrecta puede ser irreversible y no se acredita automáticamente; conserva el ID del pedido y el hash de la transacción y contacta con el soporte de pagos.
¿Se puede retirar o reembolsar el crédito de billetera no utilizado?+
No hay retiro criptográfico de autoservicio. El crédito no utilizado permanece en el saldo del espacio de trabajo; cualquier reembolso depende de los términos de pago y servicio aplicables y puede requerir conciliación manual.
¿Pagar con criptomonedas significa que la minería está permitida?+
No. Cripto describe el método de pago, no la política de carga de trabajo. La minería no se anuncia como soportada y requiere confirmación explícita antes de enviar cualquier carga de trabajo.
Las especificaciones de hardware usan la documentación de producto vinculada de NVIDIA. El comportamiento de pago usa la documentación oficial de CoinGate. Última revisión 1 de septiembre de 2026.
GPU cloud financiado con criptomonedas
Elija por memoria y rendimiento, no por el nombre del modelo más grande.
Compara el catálogo, estima el tiempo de ejecución y el almacenamiento, y luego crea el espacio de trabajo que coincida con el trabajo.