1. Adatta il modello nella VRAM
I pesi del modello sono solo la baseline. Lascia spazio per framework, attivazioni, cache KV e batch size di cui hai effettivamente bisogno.
Finanziamento workspace solo crypto
Paga il noleggio di GPU cloud con crypto.
Scegli prima la GPU e stima il suo runtime, poi finanzia lo spazio di lavoro tramite il checkout crypto ospitato. Usa solo l'asset e la rete blockchain visualizzati sulla fattura live.
Memoria GPU da 24–288 GBDa $0.16 per GPU-oraRegioni Parigi e FrancoforteFinanziamento workspace solo crypto
Specifiche e tariffe GPU
Confronta l'hardware che cambia il risultato.
La VRAM risponde a “ci sta?”. Larghezza di banda memoria e precisione supportata aiutano a spiegare il throughput. L'unico test di prestazioni affidabile è ancora il tuo modello, batch, framework e target di output.
2. Controlla la larghezza di banda della memoria
Il decoding LLM e altri job con collo di bottiglia sulla memoria possono beneficiare quando pesi e cache si muovono più velocemente. La sola capacità non predice il throughput.
3. Abbina la precisione
I picchi FP16, BF16, FP8 e FP4 misurano diverse modalità operative. Usa la precisione che il tuo modello e stack software possono eseguire in sicurezza.
4. Prezza il lavoro completato
La GPU oraria più economica non è sempre il risultato più economico. Misura runtime, output accettati, archiviazione e costo di retry insieme.
| GPU | Memoria | Larghezza di banda memoria | Metrica di picco ufficiale | On-demand | Idoneità decisionale | Fonte |
|---|---|---|---|---|---|---|
| RTX A5000Ampere | 24 GB GDDR6 ECC | 768 GB/s | 222,2 TFLOPS Tensor* Picco Tensor effettivo con sparsity | 0,16 USD/hr3,84 USD/24h | LoRA a basso costo, diffusione e sviluppo CUDA generale. | Scheda tecnica NVIDIA RTX A5000 |
| RTX 4090Ada | 24 GB GDDR6X | 1.008 GB/s | 1.321 AI TOPS* Picco AI vendor Ada con sparsità | 0,34 USD/hr8,16 USD/24h | Ottimo rapporto prezzo/prestazioni per immagini, video e inferenza 24 GB. | Architettura NVIDIA Ada |
| RTX 5090Blackwell | 32 GB GDDR7 | 1.792 GB/s | 3.352 AI TOPS* Picco AI vendor Blackwell con sparsità | 0,69 USD/hr16,56 USD/24h | Generazione rapida su singola GPU con 32 GB e supporto FP4 nativo. | Specifiche NVIDIA RTX 5090 |
| L40SAda | 48 GB GDDR6 ECC | 864 GB/s | 1.466 TFLOPS FP8* Picco Tensor Ada con sparsità | 0,79 USD/hr18,96 USD/24h | 48 GB ECC per inferenza, fine-tuning, rendering e video. | Specifiche NVIDIA L40S |
| A100 80GBAmpere | 80 GB HBM2e | 1,94–2,04 TB/s | 312 TFLOPS FP16/BF16 624 TFLOPS con sparsità | 1,19 USD/hr28,56 USD/24h | Piattaforma matura da 80 GB per training, fine-tuning e HPC. | Specifiche NVIDIA A100 |
| H100 NVLHopper | 94 GB HBM3 | 3,9 TB/s | 1.671 TFLOPS FP16/BF16* Picco Tensor Hopper con sparsità | 2,59 USD/hr62,16 USD/24h | 94 GB per GPU e NVLink per inferenza LLM ad alta produttività. | Specifiche NVIDIA H100 |
| H100 SXMHopper | 80 GB HBM3 | 3,35 TB/s | 1.979 TFLOPS FP16/BF16* Picco Tensor Hopper con sparsità | 2,69 USD/hr64,56 USD/24h | Training ad alta produttività e inferenza FP8 con NVLink da 900 GB/s. | Specifiche NVIDIA H100 |
| H200 SXMHopper | 141 GB HBM3e | 4,8 TB/s | 1.979 TFLOPS FP16/BF16* Picco Tensor Hopper con sparsità | 3,59 USD/hr86,16 USD/24h | 141 GB e larghezza di banda superiore per inferenza a contesto lungo e modelli di grandi dimensioni. | Specifiche NVIDIA H200 |
| B200Blackwell | 180 GB HBM3e | Fino a 8 TB/s | 9 PFLOPS FP4 dense† Equivalente per GPU dal totale HGX | 5,98 USD/hr143,52 USD/24h | 180 GB per training all'avanguardia e inferenza a bassa precisione. | Specifiche NVIDIA HGX B200 |
| B300Blackwell Ultra | 288 GB HBM3e | Fino a 8 TB/s | 13,5 PFLOPS FP4 dense† Equivalente per GPU dal totale HGX | 6,94 USD/hr166,56 USD/24h | 288 GB per ragionamento all'avanguardia, contesto molto lungo e batch di grandi dimensioni. | Specifiche NVIDIA HGX B300 |
Le cifre di picco provengono da NVIDIA e non sono punteggi di benchmark tra GPU. * La cifra del fornitore include la sparsità. † Equivalente per GPU calcolato dal totale ufficiale HGX a otto GPU. Precisioni diverse, modalità di sparsità e fattori di forma non sono direttamente intercambiabili.
Tariffe catalogo riviste 1 settembre 2026. Regions: UE Ovest · Parigi · UE Centrale · Francoforte
Pianificazione memoria modello
Stima la memoria dei pesi prima di scegliere la VRAM.
Una buona prima approssimazione è il numero di parametri moltiplicato per byte per peso: 2 byte per FP16/BF16, 1 per INT8 e circa 0,5 per pesi a 4 bit.
Queste sono stime grezze dei pesi, non requisiti runtime completi. La cache KV cresce con contesto e dimensione batch; il training richiede anche attivazioni, gradienti e stato dell'ottimizzatore.
Classe di parametri
Classe 7B
- FP16 / BF16
- ≈14 GB
- INT8
- ≈7 GB
- Pesi a 4 bit
- ≈3,5 GB
Le GPU da 24 GB di solito forniscono margine pratico per l'inferenza.
Classe di parametri
Classe 13B
- FP16 / BF16
- ≈26 GB
- INT8
- ≈13 GB
- Pesi a 4 bit
- ≈6,5 GB
32–48 GB dà spazio per overhead di runtime e contesto più ampio.
Classe di parametri
Classe 70B
- FP16 / BF16
- ≈140 GB
- INT8
- ≈70 GB
- Pesi a 4 bit
- ≈35 GB
48 GB è un minimo stretto per bassa precisione; 80–288 GB aggiunge margine utile.
Raccomandazioni sul carico di lavoro
Abbina la GPU al collo di bottiglia.
I carichi di lavoro creativi spesso premiano il rapporto prezzo/prestazioni di RTX. L'addestramento e l'inferenza di modelli di grandi dimensioni dipendono sempre più da memoria ECC, precisione Tensor, larghezza di banda di memoria e interconnessione multi-GPU.
RTX 4090 · RTX 5090 · L40S
Stable Diffusion & ComfyUI
Inizia con la 4090 per il valore, passa alla 5090 per 32 GB e una più forte accelerazione a bassa precisione, o L40S per 48 GB ECC e operazione data-center.
Leggi la guida al carico di lavoroL40S · H100 NVL · H200
Inferenza LLM
Scegli in base a footprint del modello e contesto. L40S copre molti modelli quantizzati; H100 NVL e H200 aggiungono memoria, larghezza di banda e throughput Tensor più forte.
Leggi la guida al carico di lavoroA100 · H100 SXM · B200/B300
Training e fine-tuning
A100 rimane una base matura. H100 aggiunge Transformer Engine e FP8; Blackwell punta ai lavori di training e ragionamento a bassa precisione più grandi.
Leggi la guida al carico di lavoroRTX 4090 · RTX 5090 · L40S
Rendering e video
Le schede RTX offrono un forte valore creativo. L40S combina 48 GB ECC con grafica da data center, AI e accelerazione multimediale per pipeline persistenti.
Leggi la guida al carico di lavoroPagare con crypto finanzia il normale calcolo cloud. Il mining non è pubblicizzato come carico di lavoro supportato e richiede comunque una conferma esplicita della policy.
Wallet crypto
Paga dopo aver saputo quale GPU ti serve.
Il flusso di pagamento è intenzionalmente separato dalla selezione GPU: scegli la risorsa, stima il lavoro, poi aggiungi credito al workspace con un asset e una rete esatti dalla fattura ospitata.
Scegli prima la GPU
Controlla l'adattamento della memoria, il runtime previsto, la regione e la tariffa oraria prima di aprire il wallet.
Finanzia tramite il checkout ospitato
La ricarica iniziale minima è di $50. È credito wallet, non una commissione di servizio aggiuntiva. Utilizza solo l'asset, l'importo e la rete mostrati sulla fattura live.
Crea dopo la conferma
Configura le risorse direttamente nella dashboard. L’utilizzo prepagato consuma il credito del portafoglio; i noleggi mensili hanno un checkout separato.
Quali criptovalute e reti sono accettate?+
Bitcoin, USDC, USDT o un altro asset possono essere usati solo quando quell'asset esatto e la rete blockchain appaiono sulla fattura CoinGate corrente. Il checkout live è autorevole perché le impostazioni del merchant e la disponibilità della rete possono cambiare.
Valuta e rete del fornitoreCosa succede mentre un pagamento si conferma o scade?+
Gli ordini in sospeso e in attesa di conferma non aggiungono credito al workspace. Attendi la conferma finale e non pagare due volte. Se la fattura scade, generane una nuova così che importo, indirizzo, rete e timer siano aggiornati.
Definizioni ufficiali dello stato degli ordiniE se l'importo o la rete sono sbagliati?+
I trasferimenti blockchain possono essere irreversibili. Conserva l'ID ordine e l'hash della transazione, poi contatta il supporto pagamenti. GPURento non accredita automaticamente un ordine finché il server non verifica lo stato finale corrispondente del fornitore.
Istruzioni di pagamento ufficialiQuali regole di sicurezza e identità si applicano?+
Usa solo il checkout HTTPS ospitato e non condividere mai una seed phrase o chiave privata. La crypto è il binario di pagamento, non una promessa di anonimato; il rischio del provider o della piattaforma e i controlli di conformità possono ancora applicarsi.
Panoramica del checkout crypto ospitatoFAQ noleggio GPU con crypto
Le rimanenti domande sul pagamento.
Prestazioni e prezzi sono trattati sopra; queste risposte si concentrano su finanziamento, accesso all'account e policy del carico di lavoro.
Posso noleggiare una GPU con Bitcoin o USDC?+
Sì, quando Bitcoin o USDC e la rete blockchain esatta appaiono sulla fattura ospitata live. Le modalità di pagamento disponibili possono cambiare, quindi il checkout—non un elenco statico—è autorevole.
La ricarica crypto minima è una commissione?+
No. Il deposito diventa credito prepagato nel portafoglio. Il minimo di $50 è una soglia di deposito, non una tariffa o un importo addebitato per sbloccare il sito.
Quando si aggiorna il saldo del workspace?+
Solo dopo che il fornitore di pagamenti riporta un ordine confermato definitivo e GPURento verifica tale ordine dal server. I trasferimenti in sospeso o in attesa di conferma non aggiungono credito al portafoglio.
E se la fattura scade o uso la rete sbagliata?+
Genera una nuova fattura dopo la scadenza. Un trasferimento su rete sbagliata può essere irreversibile e non viene accreditato automaticamente; conserva l'ID ordine e l'hash della transazione e contatta il supporto pagamenti.
Il credito wallet non utilizzato può essere prelevato o rimborsato?+
Non esiste prelievo crypto self-service. Il credito non utilizzato rimane nel saldo del workspace; qualsiasi rimborso dipende dai termini di pagamento e servizio applicabili e può richiedere riconciliazione manuale.
Pagare con crypto significa che il mining è consentito?+
No. Crypto descrive il metodo di pagamento, non la policy del carico di lavoro. Il mining non è pubblicizzato come supportato e richiede conferma esplicita prima di inviare qualsiasi carico di lavoro.
Le specifiche hardware utilizzano la documentazione NVIDIA collegata. Il comportamento dei pagamenti utilizza la documentazione ufficiale CoinGate. Ultima revisione 1 settembre 2026.
GPU cloud finanziato con crypto
Scegli in base a memoria e throughput—non al nome del modello più grande.
Confronta il catalogo, stima runtime e storage, quindi crea il workspace che corrisponde al lavoro.