Una sesión de trabajo
$9.52
1 GPU × 8h · solo computación
Infraestructura de entrenamiento de IA
Alquila GPUs para pre-entrenamiento y entrenamiento continuado de LLM.
Respuesta directa
Planifica el entrenamiento de LLM desde el número de parámetros, precisión, estado del optimizador, activaciones, longitud de secuencia, estrategia de paralelismo, rendimiento de checkpoint y tiempo medido de checkpoint. Compara A100, H100, H200 y B200 por costo total de ejecución, no por especificaciones máximas teóricas.
Revisado por el equipo de infraestructura de GPURento · 1 de septiembre de 2026
Ventanas de planificación transparentes
Ejemplo de coste de alquiler en uno A100 80GB.
Estas son ventanas de alquiler de cómputo, no predicciones de duración o rendimiento del trabajo. Reemplaza las horas con un piloto medido y agrega almacenamiento en la calculadora.
Ventana de cuarenta horas
$47.60
1 GPU × 40h · solo computación
Ciento veinte horas
$142.80
1 GPU × 120h · solo computación
| Comenzar con | VRAM máxima | Los pesos por sí solos subestiman la memoria de entrenamiento. |
|---|---|---|
| Medir | Tiempo hasta el checkpoint | Usa un modelo, conjunto de datos y objetivo de calidad fijos. |
| Incluir | Almacenamiento + tiempo de reinicio | Afectan el costo total de ejecución y la fiabilidad. |
| Ruta disponible | A100 · H100 · H200 · B200 | Cada modelo tiene un precio horario público. |
Mejor para
- Pre-entrenamiento y pre-entrenamiento continuado
- Entrenamiento de transformadores a gran escala con memoria medida
- Entrenamiento multi-GPU con topología explícita
- Equipos que pueden comparar un paso representativo
No es la mejor opción cuando
- Experimentos sin alcance y sin límite de presupuesto
- Trabajos que caben en una ruta de ajuste fino o inferencia más barata
- Ejecuciones sin planificación de checkpoint y recuperación de fallos
Método de decisión
Qué verificar antes de desplegar capacidad.
El contenido a continuación separa las especificaciones publicadas, las referencias del catálogo de GPURento y las decisiones que aún requieren un benchmark de carga de trabajo.
01
Estima la memoria de entrenamiento en capas
Tenga en cuenta pesos, gradientes, estados de optimizador, activaciones, buffers de comunicación y sobrecarga del framework. La precisión mixta, el checkpointing de activaciones y el sharding cambian el resultado, por lo que cada estimación necesita margen de seguridad y una ejecución de validación corta.
- Define el número de parámetros y la precisión
- Elija FSDP, ZeRO u otra estrategia de sharding de estado
- Prueba la memoria máxima antes de reservar la ejecución completa
02
Diseña alrededor del checkpoint
La unidad útil suele ser el costo por checkpoint aceptado. Registra muestras por segundo, duración del checkpoint, rendimiento del almacenamiento, tiempo de reinicio y política de fallos. Las GPUs más rápidas no pueden arreglar un pipeline bloqueado por datos de entrada o almacenamiento de checkpoint lento.
03
Iguala la topología a la estrategia de paralelismo
FSDP o ZeRO, paralelismo de datos, tensor, pipeline y experto estresan diferentes enlaces. Registra tokens por segundo, cuota de comunicación y eficiencia de escalado, luego compara el coste por checkpoint en el número de GPUs previsto.
Lista corta de catálogo
Opciones de GPU relevantes.
AmpereDisponible
NVIDIA A100 80GB
80 GB HBM2e · $1.19/h
Entrenamiento, fine-tuning y HPC
UE Oeste · ParísUE Central · Fráncfort
HopperDisponible
NVIDIA H100 SXM
80 GB HBM3 · $2.69/h
Entrenamiento intensivo e inferencia FP8
UE Oeste · ParísUE Central · Fráncfort
HopperDisponible
NVIDIA H200 SXM
141 GB HBM3e · $3.59/h
Inferencia de modelos grandes y HPC
UE Oeste · ParísUE Central · Fráncfort
BlackwellDisponible
NVIDIA B200
180 GB HBM3e · $5.98/h
Entrenamiento e inferencia de frontera
UE Oeste · ParísUE Central · Fráncfort
Preguntas
Respuestas claras, incluidos los límites.
¿Qué GPU en la nube es mejor para el entrenamiento de LLM?+
No hay un ganador universal. A100 puede minimizar el costo por hora, H100 puede acortar las ejecuciones de transformers, H200 ayuda a trabajos limitados por memoria, y B200 es una elección de planificación de capacidad. Compara el mismo paso de entrenamiento.
¿Cómo estimo el coste de entrenamiento de LLM?+
Multiplica las horas medidas de extremo a extremo por el número de GPU y la tarifa, luego añade almacenamiento persistente, sobrecarga de checkpoints y reintentos esperados. Usa una ejecución piloto en lugar de FLOPS teóricos.
¿Puedo entrenar antes de agregar fondos?+
Los depósitos en el monedero empiezan en $50. Elija el importe que desea añadir. Es saldo prepagado, no una tarifa de acceso. Los alquileres mensuales de GPU se abonan por separado en su propio proceso de pago.
Fuentes y alcance
- Página de producto de NVIDIA A100Arquitectura A100 y configuración de 80 GB del fabricante.
- Página de producto de NVIDIA H100Especificaciones de arquitectura y memoria del fabricante.
- Página de producto de NVIDIA H200Capacidad de memoria y ancho de banda de H200 según el fabricante.
Última revisión el 1 de septiembre de 2026. Las tarifas de GPURento son referencias de catálogo actuales; el estado de aprovisionamiento sigue siendo visible en el espacio de trabajo, y las especificaciones del fabricante no sustituyen a los benchmarks de carga de trabajo.
Continúa la investigación
Plan de despliegue
Convierte el plan de entrenamiento en una solicitud de capacidad.
Cree un espacio de trabajo, agregue el crédito de cartera requerido y guarde el número de GPU, la imagen, la región y la configuración de almacenamiento.