10–16 GB
- SDXL e Flux in fp8
- Modelli di chat fino a 14B a 4 bit
- Whisper e sintesi vocale
da 0,12 €/ora
Noleggio GPU · fatturazione al minuto · in euro
Noleggia la VRAM che serve al tuo modello. Non un gigabyte di più.
Nella maggior parte dei lavori di IA il limite è la memoria video, non il nome della scheda. Dicci cosa vuoi far girare e ti mostriamo la GPU più economica su cui ci sta, da 0,12 € all’ora.
- 20 modelli di GPUda 10 a 192 GB
- Al minutominimo 15 minuti per avvio
- 2–5 minutidi solito, per avere SSH e Jupyter
- Euro, carta o SEPAIVA indicata al pagamento
Cosa vuoi far girare?
Servono circa 16 GB
Ci sta su
Valori indicativi per una configurazione tipica. Contesti più lunghi, batch più grandi e risoluzioni più alte richiedono più memoria.
Scegli in base alla memoria, non al numero di modello
Una RTX 3090 e una RTX 4090 hanno gli stessi 24 GB. La seconda è più veloce, la prima costa la metà. Parti da ciò che deve entrare in memoria, poi decidi quanta velocità ti serve.
24–32 GB
- Qwen-Image e video con Wan 2.2
- Modelli di chat fino a 32B a 4 bit
- Training LoRA per Flux e SDXL
da 0,30 €/ora
48 GB
- Llama 3.3 70B a 4 bit
- Video lunghi a piena risoluzione
- QLoRA su modelli da 30B
da 0,46 €/ora
80–96 GB
- Modelli da 70B con contesto lungo
- Fine-tuning completo di modelli da 7–8B
- Inferenza con batch grandi su vLLM
Schede
da 1,46 €/ora
141–192 GB
- Mixture-of-experts da 235B a 4 bit
- Training con batch grandi
- I modelli open più grandi su una sola scheda
da 5,43 €/ora
Tre modi di usare una GPU
Stesse macchine, stesso prezzo al minuto. Lavora come preferisci.
App in un clic
ComfyUI con Flux e Wan, una chat privata su un modello open, sintesi vocale. Il server installa l’app e i suoi modelli; tu la apri nel browser.
ComfyUIChat privataSintesi vocale
Sfoglia le app → 
Jupyter e SSH
Una macchina pulita con driver NVIDIA e CUDA 12. Porta qualsiasi immagine Docker o parti da PyTorch, vLLM o Ollama. Collegati via SSH da VS Code.
PyTorchvLLMOllamaDocker
Noleggia un server → 
API
Avvia e ferma i server dal tuo codice: accendi una GPU di notte per un job batch e spegnila quando la coda è vuota.
RESTChiavi APIFatturazione al minuto
Documentazione API → Il contatore gira solo mentre la GPU lavora
Vedi il prezzo prima di avviare. Fermi il server e la fatturazione si ferma nello stesso minuto. I tuoi file possono restare da noi per pochi centesimi al mese.
- Il prezzo al minuto viene fissato all’avvio
- Minimo 15 minuti per avvio, poi minuto per minuto
- Se un server resta inattivo ti avvisiamo via email e lo fermiamo prima che ti mangi il credito
- Server avviato
- ComfyUI pronto, Flux caricato
- 112 immagini generate
- Fermato, file salvati
39 minuti0,38 €
fatturati 39 minuti, non un’ora intera
I tuoi modelli restano al loro posto tra una sessione e l’altra
Modelli, LoRA e risultati restano nella tua cartella salvata mentre la GPU è spenta. Il server successivo, anche con un’altra scheda, parte con tutto al suo posto: niente più 30 GB da riscaricare.
0,03 €per GB al mese
0,60 €al mese per 20 GB di modelli
Qualsiasi schedala cartella ti segue
Cosa si coltiva su VRAMfarm
Le macchine hanno driver NVIDIA recenti e CUDA 12. Va bene qualsiasi immagine Docker.
Modelli linguistici
Llama, Qwen, Mistral e DeepSeek con vLLM o Ollama. Con 24 GB gira un modello da 32B a 4 bit.
Immagini e video
ComfyUI con Flux, SDXL, Qwen-Image e Wan 2.2. Il template apre l’interfaccia nel browser.
Fine-tuning
LoRA e QLoRA su 24–48 GB, fine-tuning completo su A100, H100 e H200.
Rendering e 3D
Blender Cycles, Octane e Redshift. Più macchine in parallelo per rispettare una scadenza.
Comprare una scheda, usare un grande cloud o noleggiare su VRAMfarm
| Comprare una RTX 4090 | Grande cloud | VRAMfarm | |
|---|---|---|---|
| Per iniziare | 1800 € subito | Un contratto, a volte un pagamento anticipato | da 10 € |
| Cosa paghi | Hardware, corrente, manutenzione | A ore, spesso con un minimo | Al minuto, solo l’uso effettivo |
| Memoria | 24 GB, per sempre | Per lo più schede da data center da 80 GB | Da 10 a 192 GB, 20 modelli |
| Aggiornamenti | La vendi e ne compri una nuova | Aspetti che il cloud compri schede nuove | La prossima volta scegli un’altra scheda |
| Tempi morti | Paghi sempre | Dipende dal piano | Server fermo, niente da pagare |
Dal blog
Vai al blog →30 guide per scegliere una GPU in base alla memoria, far girare i modelli e spendere meno.
11 novembre 2026 Quanta VRAM serve? Una tabella per LLM, Flux, video con Wan 2.2 e training
VRAM = pesi × byte per parametro + KV cache + overhead. Un modello da 70B a 4 bit chiede circa 43 GB solo di pesi. Tabelle per modello, quantizzazione e scheda.
11 novembre 2026 Migliore GPU per Flux, SDXL e ComfyUI: 16 GB, RTX 3090, 4090, 5090 o schede da 48 GB
SDXL gira su 12 GB, Flux su 16 GB, Qwen-Image e HiDream vogliono 24 GB, Wan 2.2 14B 32–48 GB. Quale scheda noleggiare per ComfyUI e quando la più veloce costa meno.
12 novembre 2026 Llama 70B su una sola GPU: 4 bit o FP8, 48 GB o 80 GB, e le velocità reali
Llama 3.3 70B a 4 bit pesa 40–43 GB: una scheda da 48 GB con 8–16k di contesto, 80 GB per documenti lunghi o più utenti. Formati, comandi, token/s.
Domande frequenti
Che cos’è VRAMfarm?
Un servizio di noleggio GPU a ore per i clienti nell’UE. Sviluppatori, studenti e aziende noleggiano schede grafiche per IA, rendering e calcolo, oppure avviano app pronte all’uso per immagini, video e chat. I prezzi sono in euro e paghi al minuto.
Come funziona?
Il catalogo elenca macchine con schede grafiche in data center. Scegli cosa avviare: un’app pronta per immagini, video o chat, oppure un server per sviluppatori con PyTorch e Jupyter. Tutto gira in un container isolato con accesso SSH e Jupyter, con fatturazione al minuto. Il disco del server viene cancellato quando lo fermi, ma puoi salvare la cartella di lavoro e ritrovarla sul prossimo server.
Perché costa meno dei grandi cloud?
Non costruiamo data center nostri. Riuniamo in un unico catalogo le macchine disponibili di diversi fornitori, quindi un’ora costa meno che nei cloud che gestiscono infrastrutture proprie.
Come si noleggia una GPU?
Registrati, conferma l’email e ricarica il credito. Poi nella dashboard clicca Noleggia una GPU, scegli cosa avviare, poi la scheda e la macchina, e clicca Avvia. Il credito deve coprire un’ora di utilizzo della macchina scelta. I dati di connessione compaiono nella dashboard e ti arrivano via email.
Quanto costa noleggiare una GPU?
Da 0,12 € all’ora per una RTX 3060, 0,30 € per una RTX 3090, 0,59 € per una RTX 4090, 1,46 € per una A100 e 3,90 € per una H100. I prezzi sono all’ora per una macchina con una scheda, con fatturazione al minuto. I prezzi aggiornati di ogni modello sono nel catalogo server.
Come vengo fatturato?
Per ogni minuto in cui un server è attivo, dal credito viene scalato 1/60 del suo prezzo orario. L’addebito minimo per avvio è di 15 minuti. Per avviare, il credito deve coprire almeno un’ora di utilizzo del server; questo importo non viene addebitato in anticipo. Il traffico internet si paga a parte, in base al consumo. Se il credito si esaurisce, il server si ferma e ti avvisiamo via email.
Il traffico si paga?
Sì, per ogni gigabyte scaricato e caricato. La tariffa dipende dalla macchina, di solito è di circa un centesimo per GB o meno (B200 e H200 possono costare di più) ed è indicata prima dell’avvio. Privilegiamo le macchine con traffico economico.
C’è una durata minima di noleggio?
Nessun impegno lungo: paghi al minuto, con un addebito minimo di 15 minuti per avvio. Avvia una macchina, prova il tuo codice e fermala.
Come ricarico il credito?
Nella sezione Credito della dashboard, con carta o bonifico SEPA in euro, da 10 €. I pagamenti passano da un fornitore di servizi di pagamento che annunceremo prima del lancio. Fino ad allora le ricariche potrebbero non essere disponibili.
E l’IVA?
I prezzi sul sito sono in euro. Come si applica l’IVA al tuo account e al tuo paese lo vedrai al momento del pagamento, prima di pagare.
La tua prima GPU è a un minuto da te
Registrati con email e password, ricarica da 10 € e avvia un server o un’app pronta all’uso.