1. Faire tenir le modèle dans la VRAM
Les poids du modèle ne sont que la base. Laissez de la place pour le framework, les activations, le cache KV et la taille de lot dont vous avez réellement besoin.
Financement d'espace de travail crypto uniquement
Payez la location de GPU cloud avec crypto.
Choisissez d'abord le GPU et estimez sa durée d'exécution, puis financez l'espace de travail via le paiement crypto hébergé. Utilisez uniquement l'actif et le réseau blockchain affichés sur la facture en direct.
Mémoire GPU de 24 à 288 GoÀ partir de 0,16 $ par GPU-heureRégions de Paris et FrancfortFinancement d'espace de travail crypto uniquement
Spécifications et tarifs GPU
Comparez le matériel qui change le résultat.
La VRAM répond à la question « est-ce que ça tiendra ? ». La bande passante mémoire et la précision prise en charge aident à expliquer le débit. Le seul test de performance fiable reste votre modèle, votre lot, votre framework et votre cible de sortie.
2. Vérifier la bande passante mémoire
Le décodage LLM et d'autres travaux limités par la mémoire peuvent bénéficier lorsque les poids et le cache se déplacent plus rapidement. La capacité seule ne prédit pas le débit.
3. Faites correspondre la précision
Les pics FP16, BF16, FP8 et FP4 mesurent différents modes de fonctionnement. Utilisez la précision que votre modèle et votre pile logicielle peuvent exécuter en toute sécurité.
4. Prix du travail terminé
Le GPU le moins cher à l'heure n'est pas toujours le résultat le moins cher. Mesurez le temps d'exécution, les sorties acceptées, le stockage et le coût des nouvelles tentatives ensemble.
| GPU | Mémoire | Bande passante mémoire | Métrique de pointe officielle | À la demande | Adéquation à la décision | Source |
|---|---|---|---|---|---|---|
| RTX A5000Ampere | 24 Go GDDR6 ECC | 768 Go/s | 222,2 TFLOPS Tensor* Pic Tensor effectif avec sparsité | 0,16 $US/hr3,84 $US/24h | LoRA, diffusion et développement CUDA général à faible coût. | Fiche technique NVIDIA RTX A5000 |
| RTX 4090Ada | 24 Go GDDR6X | 1 008 Go/s | 1 321 AI TOPS* Pic IA fournisseur Ada avec sparsité | 0,34 $US/hr8,16 $US/24h | Excellent rapport prix/performance pour l'inférence d'images, de vidéos et 24 Go. | Architecture NVIDIA Ada |
| RTX 5090Blackwell | 32 Go GDDR7 | 1 792 Go/s | 3 352 AI TOPS* Pic IA fournisseur Blackwell avec sparsité | 0,69 $US/hr16,56 $US/24h | Génération rapide sur GPU unique avec 32 Go et prise en charge native FP4. | Spécifications NVIDIA RTX 5090 |
| L40SAda | 48 Go GDDR6 ECC | 864 Go/s | 1 466 TFLOPS FP8* Pic Tensor Ada avec sparsité | 0,79 $US/hr18,96 $US/24h | 48 Go ECC pour l'inférence, le fine-tuning, le rendu et la vidéo. | Spécifications NVIDIA L40S |
| A100 80 GoAmpere | 80 Go HBM2e | 1,94 à 2,04 To/s | 312 TFLOPS FP16/BF16 624 TFLOPS avec sparsité | 1,19 $US/hr28,56 $US/24h | Plateforme 80 Go mature pour l'entraînement, le réglage fin et le HPC. | Spécifications NVIDIA A100 |
| H100 NVLHopper | 94 Go HBM3 | 3,9 To/s | 1 671 TFLOPS FP16/BF16* Pic Tensor Hopper avec sparsité | 2,59 $US/hr62,16 $US/24h | 94 Go par GPU et NVLink pour l'inférence LLM à haut débit. | Spécifications NVIDIA H100 |
| H100 SXMHopper | 80 Go HBM3 | 3,35 To/s | 1 979 TFLOPS FP16/BF16* Pic Tensor Hopper avec sparsité | 2,69 $US/hr64,56 $US/24h | Entraînement à haut débit et inférence FP8 avec NVLink à 900 Go/s. | Spécifications NVIDIA H100 |
| H200 SXMHopper | 141 Go HBM3e | 4,8 To/s | 1 979 TFLOPS FP16/BF16* Pic Tensor Hopper avec sparsité | 3,59 $US/hr86,16 $US/24h | 141 Go et une bande passante plus élevée pour l'inférence de longs contextes et de grands modèles. | Spécifications NVIDIA H200 |
| B200Blackwell | 180 Go HBM3e | Jusqu'à 8 To/s | 9 PFLOPS FP4 dense† Équivalent par GPU du total HGX | 5,98 $US/hr143,52 $US/24h | 180 Go pour l'entraînement de pointe et l'inférence en basse précision. | Spécifications NVIDIA HGX B200 |
| B300Blackwell Ultra | 288 Go HBM3e | Jusqu'à 8 To/s | 13,5 PFLOPS FP4 dense† Équivalent par GPU du total HGX | 6,94 $US/hr166,56 $US/24h | 288 Go pour le raisonnement de pointe, les très longs contextes et les grands lots. | Spécifications NVIDIA HGX B300 |
Les chiffres de pointe proviennent de NVIDIA et ne sont pas des scores de benchmark inter-GPU. * Le chiffre du fournisseur inclut la sparsité. † Équivalent par GPU calculé à partir du total officiel HGX à huit GPU. Les différentes précisions, modes de sparsité et facteurs de forme ne sont pas directement interchangeables.
Taux du catalogue examinés 1er septembre 2026. Regions: UE Ouest · Paris · UE Centrale · Francfort
Planification mémoire du modèle
Estimez la mémoire des poids avant de choisir la VRAM.
Une première approximation utile est le nombre de paramètres multiplié par les octets par poids : 2 octets pour FP16/BF16, 1 pour INT8 et environ 0,5 pour les poids 4 bits.
Ce sont des estimations de poids brutes, pas des exigences d'exécution complètes. Le cache KV croît avec le contexte et la taille du lot ; l'entraînement nécessite également des activations, des gradients et l'état de l'optimiseur.
Classe de paramètres
Classe 7B
- FP16 / BF16
- ≈14 Go
- INT8
- ≈7 Go
- Poids 4 bits
- ≈3,5 Go
Les GPU de 24 Go offrent généralement une marge d'inférence pratique.
Classe de paramètres
Classe 13B
- FP16 / BF16
- ≈26 Go
- INT8
- ≈13 Go
- Poids 4 bits
- ≈6,5 Go
32 à 48 Go laisse de la place pour les frais généraux d'exécution et un contexte plus large.
Classe de paramètres
Classe 70B
- FP16 / BF16
- ≈140 Go
- INT8
- ≈70 Go
- Poids 4 bits
- ≈35 Go
48 Go est un plancher basse précision serré ; 80 à 288 Go ajoute une marge utile.
Recommandations de charge de travail
Faites correspondre le GPU au goulot d'étranglement.
Les charges de travail créatives récompensent souvent le rapport prix/performance RTX. L'entraînement et l'inférence de grands modèles dépendent de plus en plus de la mémoire ECC, de la précision Tensor, de la bande passante mémoire et de l'interconnexion multi-GPU.
RTX 4090 · RTX 5090 · L40S
Stable Diffusion et ComfyUI
Commencez avec le 4090 pour le rapport qualité-prix, passez au 5090 pour 32 Go et une accélération en précision réduite plus forte, ou au L40S pour 48 Go ECC et une exploitation en centre de données.
Lire le guide de charge de travailL40S · H100 NVL · H200
Inférence LLM
Choisissez par empreinte du modèle et contexte. Le L40S couvre de nombreux modèles quantifiés ; le H100 NVL et le H200 ajoutent de la mémoire, de la bande passante et un débit Tensor plus fort.
Lire le guide de charge de travailA100 · H100 SXM · B200/B300
Entraînement et fine-tuning
L'A100 reste une base mature. Le H100 ajoute Transformer Engine et FP8 ; Blackwell cible les plus gros travaux d'entraînement et de raisonnement en basse précision.
Lire le guide de charge de travailRTX 4090 · RTX 5090 · L40S
Rendu et vidéo
Les cartes RTX offrent une valeur créative solide. La L40S combine 48 Go ECC avec l'accélération graphique, IA et média de centre de données pour les pipelines persistants.
Lire le guide de charge de travailPayer avec crypto finance le calcul cloud ordinaire. Le minage n'est pas annoncé comme charge de travail prise en charge et nécessite toujours une confirmation explicite de politique.
Portefeuille crypto
Payez après avoir su quel GPU vous avez besoin.
Le flux de paiement est volontairement séparé de la sélection du GPU : choisissez la ressource, estimez le travail, puis ajoutez du crédit à l'espace de travail avec un actif et un réseau exacts à partir de la facture hébergée.
Choisissez d'abord le GPU
Vérifiez l'adéquation mémoire, la durée d'exécution prévue, la région et le taux horaire avant d'ouvrir le portefeuille.
Financez via le paiement hébergé
Le réapprovisionnement initial minimum est de 50 $. C'est un crédit de portefeuille, pas des frais de service supplémentaires. Utilisez uniquement l'actif, le montant et le réseau indiqués sur la facture en direct.
Créer après confirmation
Configurez les ressources directement dans le tableau de bord. L’utilisation prépayée consomme le crédit du portefeuille ; les locations mensuelles disposent d’un paiement séparé.
Quelles crypto-monnaies et quels réseaux sont acceptés ?+
Bitcoin, USDC, USDT ou un autre actif ne peut être utilisé que lorsque cet actif exact et ce réseau blockchain apparaissent sur la facture CoinGate actuelle. Le paiement en direct fait autorité car les paramètres du marchand et la disponibilité du réseau peuvent changer.
Liste des devises et réseaux du fournisseurQue se passe-t-il pendant qu'un paiement se confirme ou expire ?+
Les commandes en attente et en cours de confirmation n'ajoutent pas de crédit à l'espace de travail. Attendez la confirmation finale et ne payez pas deux fois. Si la facture expire, générez-en une nouvelle pour que son montant, son adresse, son réseau et son minuteur soient à jour.
Définitions officielles des statuts de commandeQue faire si le montant ou le réseau est incorrect ?+
Les transferts blockchain peuvent être irréversibles. Conservez l'ID de commande et le hash de transaction, puis contactez le support de paiement. GPURento ne crédite pas automatiquement une commande tant que le serveur ne vérifie pas l'état final correspondant du fournisseur.
Instructions de paiement officiellesQuelles règles de sécurité et d'identité s'appliquent ?+
Utilisez uniquement le paiement HTTPS hébergé et ne partagez jamais une phrase de récupération ou une clé privée. La crypto est le rail de paiement, pas une promesse d'anonymat ; le risque du fournisseur ou de la plateforme et les contrôles de conformité peuvent toujours s'appliquer.
Aperçu du paiement crypto hébergéFAQ location GPU avec crypto
Les questions de paiement restantes.
Les performances et les prix sont couverts ci-dessus ; ces réponses se concentrent sur le financement, l'accès au compte et la politique de charge de travail.
Puis-je louer un GPU avec Bitcoin ou USDC ?+
Oui, lorsque Bitcoin ou USDC et le réseau blockchain exact apparaissent sur la facture hébergée en direct. Les routes de paiement disponibles peuvent changer, donc le paiement—et non une liste statique—fait autorité.
Le montant minimum de recharge crypto est-il un frais ?+
Non. Le versement devient du crédit prépayé dans le portefeuille. Le minimum de $50 est un seuil de versement, pas des frais ni un montant facturé pour débloquer le site.
Quand le solde de l'espace de travail est-il mis à jour ?+
Uniquement après que le fournisseur de paiement signale une commande finale confirmée et que GPURento vérifie cette commande depuis le serveur. Les transferts en attente ou en cours de confirmation n'ajoutent pas de crédit au portefeuille.
Que faire si la facture expire ou si j'utilise le mauvais réseau ?+
Générez une nouvelle facture après expiration. Un transfert sur le mauvais réseau peut être irréversible et n'est pas automatiquement crédité ; conservez l'ID de commande et le hash de transaction et contactez le support des paiements.
Le crédit de portefeuille non utilisé peut-il être retiré ou remboursé ?+
Il n'y a pas de retrait crypto en libre-service. Le crédit inutilisé reste dans le solde de l'espace de travail ; tout remboursement dépend des conditions de paiement et de service applicables et peut nécessiter une réconciliation manuelle.
Payer en crypto signifie-t-il que le minage est autorisé ?+
Non. Crypto décrit la méthode de paiement, pas la politique de charge de travail. Le minage n'est pas annoncé comme pris en charge et nécessite une confirmation explicite avant la soumission de toute charge de travail.
Les spécifications matérielles utilisent la documentation produit NVIDIA liée. Le comportement de paiement utilise la documentation officielle CoinGate. Dernière révision 1er septembre 2026.
GPU cloud financé par crypto
Choisissez par mémoire et débit—pas par le plus grand nom de modèle.
Comparez le catalogue, estimez le temps d'exécution et le stockage, puis créez l'espace de travail qui correspond au travail.