1. Ajustar o modelo na VRAM
Os pesos do modelo são apenas a baseline. Deixe espaço para o framework, ativações, cache KV e o tamanho de lote que realmente precisa.
Financiamento do espaço de trabalho apenas por criptomoedas
Pague pelo aluguer de GPU cloud com criptomoedas.
Escolha a GPU e estime o seu tempo de execução primeiro, depois financie o espaço de trabalho através do checkout cripto hospedado. Use apenas o ativo e a rede blockchain exibidos na fatura ao vivo.
24–288 GB de memória GPUA partir de $0.16 por GPU-horaRegiões de Paris e FrankfurtFinanciamento do espaço de trabalho apenas por criptomoedas
Especificações e tarifas de GPU
Compare o hardware que altera o resultado.
A VRAM responde a "vai caber?". A largura de banda da memória e a precisão suportada ajudam a explicar o débito. O único teste de desempenho fiável continua a ser o seu modelo, lote, estrutura e alvo de saída.
2. Verificar a largura de banda da memória
A descodificação de LLM e outros trabalhos limitados pela memória podem beneficiar quando pesos e cache se movem mais rápido. A capacidade sozinha não prevê o débito.
3. Corresponder a precisão
Os picos FP16, BF16, FP8 e FP4 medem diferentes modos de operação. Use a precisão que o seu modelo e pilha de software podem executar com segurança.
4. Preço do trabalho concluído
A GPU mais barata por hora nem sempre é o resultado mais barato. Meça o tempo de execução, as saídas aceites, o armazenamento e o custo de repetição em conjunto.
| GPU | Memória | Largura de banda de memória | Métrica oficial de pico | On-demand | Adequação à decisão | Fonte |
|---|---|---|---|---|---|---|
| RTX A5000Ampere | 24 GB GDDR6 ECC | 768 GB/s | 222.2 TFLOPS Tensor* Pico Tensor efetivo com esparsidade | 0,16 US$/hr3,84 US$/24h | Desenvolvimento CUDA geral e de baixo custo para LoRA, difusão. | Ficha técnica da NVIDIA RTX A5000 |
| RTX 4090Ada | 24 GB GDDR6X | 1,008 GB/s | 1,321 AI TOPS* Pico de IA do fornecedor Ada com esparsidade | 0,34 US$/hr8,16 US$/24h | Excelente relação preço/desempenho para imagem, vídeo e inferência de 24 GB. | Arquitetura NVIDIA Ada |
| RTX 5090Blackwell | 32 GB GDDR7 | 1,792 GB/s | 3,352 AI TOPS* Pico de IA do fornecedor Blackwell com esparsidade | 0,69 US$/hr16,56 US$/24h | Geração rápida de GPU única com 32 GB e suporte nativo FP4. | Especificações NVIDIA RTX 5090 |
| L40SAda | 48 GB GDDR6 ECC | 864 GB/s | 1,466 TFLOPS FP8* Pico Tensor Ada com esparsidade | 0,79 US$/hr18,96 US$/24h | 48 GB ECC para inferência, afinação, renderização e vídeo. | Especificações NVIDIA L40S |
| A100 80GBAmpere | 80 GB HBM2e | 1.94–2.04 TB/s | 312 TFLOPS FP16/BF16 624 TFLOPS com esparsidade | 1,19 US$/hr28,56 US$/24h | Plataforma madura de 80 GB para treino, ajuste fino e HPC. | Especificações NVIDIA A100 |
| H100 NVLHopper | 94 GB HBM3 | 3.9 TB/s | 1,671 TFLOPS FP16/BF16* Pico Tensor Hopper com esparsidade | 2,59 US$/hr62,16 US$/24h | 94 GB por GPU e NVLink para inferência de LLM de alto débito. | Especificações NVIDIA H100 |
| H100 SXMHopper | 80 GB HBM3 | 3.35 TB/s | 1,979 TFLOPS FP16/BF16* Pico Tensor Hopper com esparsidade | 2,69 US$/hr64,56 US$/24h | Treino de alto débito e inferência FP8 com NVLink de 900 GB/s. | Especificações NVIDIA H100 |
| H200 SXMHopper | 141 GB HBM3e | 4.8 TB/s | 1,979 TFLOPS FP16/BF16* Pico Tensor Hopper com esparsidade | 3,59 US$/hr86,16 US$/24h | 141 GB e maior largura de banda para inferência de contexto longo e modelos grandes. | Especificações NVIDIA H200 |
| B200Blackwell | 180 GB HBM3e | Até 8 TB/s | 9 PFLOPS FP4 denso† Equivalente por GPU do total HGX | 5,98 US$/hr143,52 US$/24h | 180 GB para treino de fronteira e inferência de baixa precisão. | Especificações NVIDIA HGX B200 |
| B300Blackwell Ultra | 288 GB HBM3e | Até 8 TB/s | 13.5 PFLOPS FP4 denso† Equivalente por GPU do total HGX | 6,94 US$/hr166,56 US$/24h | 288 GB para raciocínio de fronteira, contexto muito longo e lotes grandes. | Especificações NVIDIA HGX B300 |
Os valores de pico vêm da NVIDIA e não são pontuações de benchmark entre GPUs. * O valor do fornecedor inclui esparsidade. † Equivalente por GPU calculado a partir do total oficial de oito GPUs HGX. Diferentes precisões, modos de esparsidade e fatores de forma não são diretamente intercambiáveis.
Taxas do catálogo revistas 1 de setembro de 2026. Regions: UE Oeste · Paris · UE Central · Frankfurt
Planeamento de memória do modelo
Estime a memória de pesos antes de escolher a VRAM.
Uma primeira aproximação útil é a contagem de parâmetros multiplicada por bytes por peso: 2 bytes para FP16/BF16, 1 para INT8 e aproximadamente 0.5 para pesos de 4 bits.
Estas são estimativas brutas de pesos, não requisitos completos de tempo de execução. A cache KV cresce com o contexto e o tamanho do lote; o treino também precisa de ativações, gradientes e estado do otimizador.
Classe de parâmetros
Classe 7B
- FP16 / BF16
- ≈14 GB
- INT8
- ≈7 GB
- Pesos de 4 bits
- ≈3.5 GB
GPUs de 24 GB geralmente fornecem margem prática para inferência.
Classe de parâmetros
Classe 13B
- FP16 / BF16
- ≈26 GB
- INT8
- ≈13 GB
- Pesos de 4 bits
- ≈6.5 GB
32–48 GB dá margem para sobrecarga de tempo de execução e contexto maior.
Classe de parâmetros
Classe 70B
- FP16 / BF16
- ≈140 GB
- INT8
- ≈70 GB
- Pesos de 4 bits
- ≈35 GB
48 GB é um mínimo apertado para baixa precisão; 80–288 GB adiciona margem útil.
Recomendações de carga de trabalho
Combine a GPU com o gargalo.
Cargas de trabalho criativas muitas vezes recompensam o preço/desempenho da RTX. O treino e a inferência de modelos grandes dependem cada vez mais de memória ECC, precisão Tensor, largura de banda de memória e interconexão multi-GPU.
RTX 4090 · RTX 5090 · L40S
Stable Diffusion & ComfyUI
Comece com a 4090 para valor, mude para a 5090 para 32 GB e aceleração de baixa precisão mais forte, ou L40S para 48 GB ECC e operação em datacenter.
Leia o guia de carga de trabalhoL40S · H100 NVL · H200
Inferência de LLM
Escolha pela pegada do modelo e contexto. L40S cobre muitos modelos quantizados; H100 NVL e H200 adicionam memória, largura de banda e débito Tensor mais forte.
Leia o guia de carga de trabalhoA100 · H100 SXM · B200/B300
Treino e fine-tuning
A100 continua a ser uma base madura. H100 adiciona Transformer Engine e FP8; Blackwell visa os maiores trabalhos de treino e raciocínio de baixa precisão.
Leia o guia de carga de trabalhoRTX 4090 · RTX 5090 · L40S
Renderização e vídeo
As placas RTX oferecem forte valor criativo. A L40S combina 48 GB ECC com gráficos de centro de dados, IA e aceleração de media para pipelines persistentes.
Leia o guia de carga de trabalhoPagar com criptomoedas financia computação cloud normal. A mineração não é anunciada como carga de trabalho suportada e ainda requer confirmação explícita de política.
Carteira de criptomoedas
Pague depois de saber qual GPU precisa.
O fluxo de pagamento é intencionalmente separado da seleção de GPU: escolha o recurso, estime o trabalho e, em seguida, adicione crédito ao espaço de trabalho com um ativo e rede exatos da fatura alojada.
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Quais criptomoedas e redes são aceites?+
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Moeda do fornecedor e lista de redesO que acontece enquanto um pagamento confirma ou expira?+
Encomendas pendentes e em confirmação não adicionam crédito ao espaço de trabalho. Aguarde a confirmação final e não pague duas vezes. Se a fatura expirar, gere uma nova para que o montante, endereço, rede e temporizador estejam atualizados.
Definições oficiais de estado de encomendaE se o montante ou a rede estiverem errados?+
Transferências blockchain podem ser irreversíveis. Mantenha o ID do pedido e o hash da transação e contacte o suporte de pagamento. A GPURento não credita automaticamente um pedido até o servidor verificar o estado final correspondente do fornecedor.
Instruções oficiais de pagamentoQue regras de segurança e identidade se aplicam?+
Use apenas o checkout HTTPS alojado e nunca partilhe uma frase-semente ou chave privada. Criptomoedas são o meio de pagamento, não uma promessa de anonimato; risco do fornecedor ou plataforma e verificações de conformidade podem ainda aplicar-se.
Visão geral do checkout de criptomoedas alojadoFAQ de aluguer de GPU com criptomoedas
As questões de pagamento restantes.
Desempenho e preços são abordados acima; estas respostas focam-se em financiamento, acesso à conta e política de carga de trabalho.
Posso alugar uma GPU com Bitcoin ou USDC?+
Sim, quando Bitcoin ou USDC e a rede blockchain exata aparecem na fatura hospedada ao vivo. As rotas de pagamento disponíveis podem mudar, por isso o checkout—não uma lista estática—é a autoridade.
O carregamento mínimo de criptomoedas é uma taxa?+
Não. O depósito transforma-se em crédito pré-pago na carteira. O mínimo de $50 é um limite mínimo de depósito, não uma taxa nem um montante cobrado para desbloquear o site.
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Pagar com criptomoedas significa que a mineração é permitida?+
Não. Criptomoedas descreve o método de pagamento, não a política de carga de trabalho. A mineração não é anunciada como suportada e requer confirmação explícita antes de qualquer trabalho ser submetido.
As especificações de hardware utilizam documentação de produto da NVIDIA. O comportamento de pagamento utiliza documentação oficial da CoinGate. Última revisão 1 de setembro de 2026.
Nuvem de GPU financiada por criptomoedas
Escolha por memória e débito—não pelo maior nome de modelo.
Compare o catálogo, estime o tempo de execução e o armazenamento e, em seguida, crie o espaço de trabalho que corresponde ao trabalho.