Aluguel de GPU na nuvem
B300, B200 e H200 estão na lista ao vivo. O preço do aluguel é a oferta do card. Deposite USDT, USDC, SOL ou ETH e pague os segundos em que o pod estiver ligado. O crédito que você não gastar pode ser sacado.
Preços de GPU na nuvem
Combine o modelo com a VRAM real. Estime o custo com a oferta spot ao vivo e veja o equivalente na criptomoeda escolhida.
1. Escolha a carga de IA
Hardware recomendado
Deposite via Solana, TRON, Ethereum ou BSC · KYC não é exigido
O número em cada card é a menor oferta agora. O crédito vem de um depósito em cripto. O relógio é essa oferta, contada por segundo.
$6.95/hr
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Pedir agoraEscolha se precisa de um contêiner pronto, com pesos já carregados, ou de um servidor virtual completo com root sem restrição e discos NVMe persistentes.
Suba ambientes prontos (PyTorch, vLLM, ComfyUI, Ollama) direto no JupyterLab ou no SSH. Sem peso de sistema operacional, só o desempenho da GPU.
Servidor virtual completo com kernel isolado. Pare e ligue quando quiser: o disco NVMe e as ferramentas instaladas continuam intactos.
| Recurso | Docker GPU Pod | VPS KVM root |
|---|---|---|
| Virtualization Type | Lightweight Docker Container with direct GPU passthrough | Full KVM Hypervisor with dedicated hardware virtualization |
| Launch Latency | Sub-15 seconds (Pre-cached weights & image layers) | 60 - 90 seconds (Full OS kernel boot & cloud-init) |
| Root & Kernel Control | Root inside container; host kernel shared | Full bare-metal/KVM root; custom kernel modules, eBPF, sysctl |
| Operating Systems | Linux (Ubuntu / Debian based CUDA runtimes) | Ubuntu 24.04 LTS, Debian 12, or Windows Server GPU |
| Storage Persistence | Persistent Network Storage + ephemeral container scratch | Dedicated NVMe system disk preserved across stop/pause cycles |
| Docker in Docker / K8s | Requires privileged mode flag (Template dependent) | Native support for k3s, Docker daemon, Minikube, MicroK8s |
| Networking & Public IP | Dynamic port forwarding with reverse proxy endpoints | Dedicated Public IPv4/IPv6 with open ingress ports |
| Billing Model | 1s precision while active; zero fee when destroyed | 1s precision for GPU; small standby storage fee when paused |
Pule horas de dependência, driver e conflito de CUDA. Implante modelos já configurados direto em GPUs alugadas e pagas com cripto.
Serviço de LLM de alto débito com API compatível com a OpenAI, lotes contínuos e PagedAttention.
Comece na hora o treino e o ajuste fino com uma imagem PyTorch alinhada a CUDA e FlashAttention.
Crie imagens e quadros de vídeo com ComfyUI e os pesos de Flux e SDXL já preparados.
Um ambiente simples de LLM para carregar modelos de pesos abertos e conversar na hora.
Treine adaptadores LoRA e QLoRA com Unsloth, que reduz o uso de memória.
Pod SSH para Parano1d (NOID) em RTX 5090, RTX 4090, L40S, RTX 3090 ou A100. Driver 580 ou mais novo. Só um endereço público de pagamento.
Motor para agentes de LLM de vários turnos, decodificação limitada por expressões regulares e RadixAttention.
O aluguel de GPU mais barato é a oferta atual, não um plano mensal. A NVIDIA H100, a A100 e as placas RTX compartilham o mesmo saldo em cripto.
Deposite USDT, USDC, ETH, SOL ou BNB. Não há taxa de assento nem tempo mínimo. O número por hora no card é a oferta. A fatura é essa oferta vezes os segundos em que o pod ficou ligado.
PyTorch, vLLM, ComfyUI, llama.cpp e Ollama sobem a partir de um modelo. Se precisar de disco e SSH, é a mesma GPU e a mesma oferta. Faça um teste curto e depois passe para uma placa maior.
Busque no mercado, implante com o id do modelo e pare o aluguel. O console e a API seguem essa ordem. Veja o saldo em cripto antes de um trabalho longo.
Primeiro a memória. Depois uma oferta que você possa reiniciar, ou uma que possa deixar ligada. O mesmo saldo em cripto paga todas.
Um chat de 7B–14B cabe em muitas placas de 24 GB. Servir não é treinar. Confira o tamanho do contexto antes de confiar em uma oferta barata.
Abrir o guia de vLLM →Comece com uma GPU, grave um checkpoint e só então peça mais memória. Cinco minutos em silêncio custam menos do que uma noite que falha.
Abrir o guia de LoRA →Os modelos de geração baixam os pesos na primeira inicialização. Dê a eles o disco recomendado e pare o pod quando o lote sair.
Abrir o guia de ComfyUI →Trabalhos do Blender usam o mesmo crédito de um aluguel. Você paga os segundos em que a GPU trabalha, não um assento mensal.
Começar um render →RTX 5090, RTX 4090, L40S, RTX 3090 e A100. A oferta é cobrada por segundo. Traga um endereço público de pagamento.
Abrir NOID GPU →Abra um card para ver o preço de aluguel. H100, A100, H200, RTX 4090 e RTX 5090 têm cada uma uma oferta inicial. O mercado é a oferta que você pode iniciar.
Deposite uma vez em cripto. Inicie um modelo. Pare o pod quando o lote sair. O relógio para junto.
Um modelo de 7B–14B em uma placa de 24 GB, atrás do vLLM, parado quando o tráfego cai.
Uma GPU, uma validação curta, e uma placa maior só se o checkpoint couber.
ComfyUI com o disco recomendado. Os pesos baixam uma vez. O pod termina com o lote.
Como a oferta horária, o saldo em cripto e o relógio do pod se encaixam.