Server GPU con fatturazione al minuto
Il noleggio di GPU su VRAMfarm parte da 0,12 € all’ora. Scegli una scheda, da una RTX 3060 per gli esperimenti a una H100 o B200 per addestrare modelli grandi, ricarica il credito in euro e di solito puoi collegarti via SSH o Jupyter entro 2–5 minuti.
GPU consumer
Il miglior rapporto prezzo/velocità per generare immagini e per modelli fino a 32B.
| GPU | Tipo | Memoria | TFLOPS FP32 | Dove | Prezzo all’ora | ≈ al mese | Azione |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| RTX 5090 | consumer | 32 GB | ≈104,8 | +15 | 0,76 €/ora | 547 € al mese | Noleggia |
| RTX 5080 | consumer | 16 GB | ≈56,3 | +7 | 0,33 €/ora | 238 € al mese | Noleggia |
| RTX 5070 Ti | consumer | 16 GB | ≈43,9 | +3 | 0,24 €/ora | 173 € al mese | Noleggia |
| RTX 4090 | consumer | 24 GB | ≈82,6 | +16 | 0,59 €/ora | 425 € al mese | Noleggia |
| RTX 4080 | consumer | 16 GB | ≈48,7 | +7 | 0,31 €/ora | 223 € al mese | Noleggia |
| RTX 4060 Ti | consumer | 16 GB | ≈22,1 | +5 | 0,16 €/ora | 115 € al mese | Noleggia |
| RTX 3090 | consumer | 24 GB | ≈35,6 | +15 | 0,30 €/ora | 216 € al mese | Noleggia |
| RTX 3080 | consumer | 10 GB | ≈29,8 | +6 | 0,17 €/ora | 122 € al mese | Noleggia |
| RTX 3060 | consumer | 12 GB | ≈12,7 | +10 | 0,12 €/ora | 86 € al mese | Noleggia |
GPU professionali
Più memoria per scheda: 24–96 GB per servire modelli grandi e per il rendering.
| GPU | Tipo | Memoria | TFLOPS FP32 | Dove | Prezzo all’ora | ≈ al mese | Azione |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| RTX PRO 6000 | workstation | 96 GB | ≈125 | +8 | 2,12 €/ora | 1526 € al mese | Noleggia |
| RTX A6000 | workstation | 48 GB | ≈38,7 | 0,72 €/ora | 518 € al mese | Noleggia | |
| RTX A5000 | workstation | 24 GB | ≈27,8 | 0,33 €/ora | 238 € al mese | Noleggia | |
| RTX A4000 | workstation | 16 GB | ≈19,2 | +1 | 0,18 €/ora | 130 € al mese | Noleggia |
GPU da data center per il training
A100, H100, H200 e B200 con memoria HBM per il training e l’inferenza veloce di LLM.
| GPU | Tipo | Memoria | TFLOPS FP32 | Dove | Prezzo all’ora | ≈ al mese | Azione |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| B200 | data center | 192 GB | ≈80 | 16,12 €/ora | 11.606 € al mese | Noleggia | |
| H200 | data center | 141 GB | ≈67 | +2 | 5,43 €/ora | 3910 € al mese | Noleggia |
| H100 | data center | 80 GB | ≈67 | +1 | 3,90 €/ora | 2808 € al mese | Noleggia |
| A100 | data center | 80 GB | ≈19,5 | +2 | 1,46 €/ora | 1051 € al mese | Noleggia |
| L40S | data center | 48 GB | ≈91,6 | +1 | 1,06 €/ora | 763 € al mese | Noleggia |
| L40 | data center | 48 GB | ≈90,5 | 0,46 €/ora | 331 € al mese | Noleggia | |
| L4 | data center | 24 GB | ≈30,3 | 1,37 €/ora | 986 € al mese | Noleggia |
Per avviare, il credito deve coprire un’ora di utilizzo della macchina. Paghi al minuto solo l’uso effettivo.
Perché noleggiare un server GPU conviene più che comprarlo
Comprare o noleggiare
Una RTX 4090 costa circa 1800 €, e un server con delle H100 costa centinaia di migliaia di euro. Se ti serve una GPU per decine o centinaia di ore al mese, il noleggio costa molto meno: non paghi i tempi morti, la corrente o la manutenzione, e quando escono modelli nuovi cambi semplicemente scheda.
Da dove arrivano le schede
VRAMfarm riunisce in un unico catalogo le macchine disponibili di diversi fornitori di data center. Così hai più scelta rispetto a un cloud con un solo data center, a prezzi più bassi: ti mostriamo le offerte migliori.
Noleggiare un server GPU
Cosa ottieni
Una macchina con una o più schede grafiche, CPU, RAM e un disco NVMe, su cui lavori come root dentro un container isolato. Apri un’app pronta per immagini, video o chat, prendi un ambiente per sviluppatori (PyTorch con Jupyter, vLLM, ComfyUI vuoto) o avvia la tua immagine Docker. Di solito un server è pronto in 2–5 minuti, o in 8–15 minuti con un’immagine tua.
Configurazione
Scegli in base alla memoria video, perché è lei a decidere quale modello ci sta. Una scheda da 12–16 GB basta per Stable Diffusion e LLM fino a 8B. I modelli 32B a 4 bit entrano in 24 GB, mentre un 70B richiede una scheda da 80 GB o più schede nella stessa macchina. Il training e il fine-tuning dei modelli grandi sono più veloci su A100 e H100 con memoria HBM.
Fatturazione
Paghi al minuto: se un server è rimasto attivo 40 minuti, ti vengono addebitati i 40/60 del prezzo orario. L’addebito minimo per avvio è di 15 minuti. Per avviare, il credito deve coprire un’ora di utilizzo della macchina; il resto rimane sul tuo credito. La fatturazione si ferma quando fermi il server. Il disco viene cancellato quando lo fermi; per conservare modelli e risultati clicca Salva e ferma e conserviamo /workspace a 0,03 € per GB al mese.
- Ricarica Con carta o SEPA in euro. Il credito deve coprire un’ora di utilizzo della macchina. da 10 €
- Scegli cosa avviare Un’app pronta, PyTorch con Jupyter, vLLM, ComfyUI o la tua immagine Docker.
- Scegli la scheda in base alla memoria Da 12 GB per i test a 80 GB e oltre per i modelli 70B. da 0,12 €/ora
- Collegati SSH, Jupyter o il pulsante dell’app nella dashboard. Fatturazione al minuto. 2–5 minuti
| Configurazione | VRAM totale | Adatta per | Prezzo da, all’ora |
|---|---|---|---|
| 1× RTX 3060Test, progetti di studio, SD 1.5 | 12 GB | Test, progetti di studio, SD 1.5 | 0,12 € |
| 1× RTX 4090Stable Diffusion, Flux, LLM fino a 32B a 4 bit | 24 GB | Stable Diffusion, Flux, LLM fino a 32B a 4 bit | 0,59 € |
| 2× RTX 4090LLM 32B con contesto lungo, generazione in parallelo | 48 GB | LLM 32B con contesto lungo, generazione in parallelo | 1,18 € |
| 1× RTX A6000LLM fino a 72B a 4 bit, video Wan 2.2 14B, fine-tuning di 13B | 48 GB | LLM fino a 72B a 4 bit, video Wan 2.2 14B, fine-tuning di 13B | 0,72 € |
| 1× A100LLM 70B a 4 bit, fine-tuning e inferenza veloce | 80 GB | LLM 70B a 4 bit, fine-tuning e inferenza veloce | 1,46 € |
| 4× A100Training di modelli da 30–70B | 320 GB | Training di modelli da 30–70B | 5,84 € |
| 1× H100Training e inferenza alla massima velocità | 80 GB | Training e inferenza alla massima velocità | 3,90 € |
| 8× H100Training di LLM, fine-tuning completo di 70B | 640 GB | Training di LLM, fine-tuning completo di 70B | 31,20 € |
Il prezzo di un server multi-GPU è indicativo: numero di schede × prezzo di una scheda. Il costo esatto di una macchina specifica è indicato nell’elenco dei server disponibili prima dell’avvio.
Noleggiare un server con scheda grafica
Quando ti serve
Quando il tuo computer non ha abbastanza memoria o tempo: il modello non entra negli 8–12 GB di una scheda domestica, il training sul portatile richiede un giorno intero o il rendering di un’animazione ti blocca la workstation. Un server a noleggio si prende questo carico.
In cosa è diverso da un VPS
A differenza di un server virtuale di un normale hosting, la scheda grafica è solo tua e non condivisa, e i driver NVIDIA e CUDA sono già installati. Collegati via SSH o tramite Jupyter Lab nel browser e sposta i file con scp, rsync o Git.
Il tuo credito
Il credito è in euro e si ricarica con carta o SEPA da 10 €. Le macchine che puoi avviare subito sono nella pagina dei server disponibili.
- SSH
- Jupyter Lab
- scp e rsync
- Git
- La scheda grafica è solo tua, non condivisa
- Driver NVIDIA e CUDA già installati
- Accesso root in un container isolato
- CPU, RAM e un disco NVMe
Domande sul noleggio di GPU
Quanto costa un server GPU?
Da 0,12 € all’ora per le schede entry-level, da 0,59 € per una RTX 4090 e da 3,90 € per una H100. Paghi solo il tempo di utilizzo, al minuto.
Perché noleggiare una GPU a ore è meglio che comprare un server?
Non immobilizzi soldi in hardware che sarà superato in due o tre anni e paghi solo le ore che usi davvero. Fino a qualche centinaio di ore al mese, il noleggio costa quasi sempre meno.
Quale GPU scelgo per il mio modello?
Conta soprattutto la memoria video. 12–16 GB bastano per Stable Diffusion e modelli fino a 8B, un 32B a 4 bit richiede 24 GB (RTX 3090, 4090) e un 70B a 4 bit 80 GB (A100, H100) o due schede da 48 GB.
Posso noleggiare più GPU contemporaneamente?
Sì, puoi far girare più macchine in parallelo. Le macchine con più GPU sono elencate a parte nel catalogo.
Come pago un server GPU?
Il credito è in euro. Lo ricarichi con carta o bonifico SEPA da 10 € tramite un fornitore di servizi di pagamento che annunceremo prima del lancio. L’IVA, dove si applica, è indicata al momento del pagamento.
Ti serve un’app IA senza configurazione?
Le app pronte per immagini, video e chat si installano insieme ai loro modelli.