7 meilleurs fournisseurs de VPS GPU 2023 (comparé)
Publié: 2023-08-30- Les 7 meilleurs fournisseurs et services GPU VPS
- Conclusion
Récemment, les fournisseurs de VPS GPU sont devenus très recherchés en termes de développement de plusieurs nouvelles technologies qui ont acquis une immense popularité, telles que l'apprentissage profond, l'apprentissage automatique et l'IA. Tous les fournisseurs répertoriés ci-dessous offrent la capacité de ce matériel à gérer ces processus plutôt complexes.
Les 7 meilleurs fournisseurs et services GPU VPS
1. Espace papier
- Conçu pour l'IA, le ML et l'apprentissage profond
- Plateforme cloud GPU simple à utiliser
- Produits Gradient et Core puissants pour les développeurs
- Stockage haut débit et mise en réseau à faible latence
- À partir de 7$/mois
Avantages
- Interface intuitive
- Performances de premier ordre pour les tâches GPU
- Optimisé pour les data scientists et les développeurs
- Des prix compétitifs
Les inconvénients
- Emplacements limités des centres de données
- Certaines configurations avancées nécessitent une configuration manuelle
PaperSpace s'est taillé une niche dans le secteur de l'hébergement avec ses offres spécialisées pour les tâches d'IA et d'apprentissage profond. Leur plate-forme offre une expérience transparente, permettant aux professionnels et aux chercheurs d'exploiter la puissance du GPU sans configuration complexe.
Leur plate-forme cloud est louée pour sa simplicité, rendant les flux de travail accélérés par GPU accessibles aux utilisateurs ayant des connaissances techniques variées. Couplé à leurs produits Gradient et Core, les développeurs trouvent un environnement riche et adapté à leurs besoins.
Bien que PaperSpace offre des vitesses et une fiabilité impressionnantes, les utilisateurs peuvent rencontrer certaines limites en termes d'emplacement des centres de données. Néanmoins, pour ceux qui recherchent une plate-forme cloud GPU dédiée mettant l'accent sur les tâches d'IA et de ML, PaperSpace est l'un des principaux concurrents.
Il faut savoir que PaperSpace est une société appartenant à DigitalOcean.
Caractéristiques:
GPU NVIDIA
| Type de processeur graphique | Prix | Spécification du GPU | RAM | CPU virtuel | Types multi-GPU |
|---|---|---|---|---|---|
| M4000 | 0,45 $/heure | GPU de 8 Go | 30 Go | 8 | Aucun |
| P4000 | 0,51 $/heure | GPU de 8 Go | 30 Go | 8 | 2x, 4x |
| P5000 | 0,78 $/heure | GPU de 16 Go | 30 Go | 8 | 2x, 4x |
| P6000 | 1,10 $/heure | GPU de 24 Go | 30 Go | 8 | 2x, 4x |
| V100 | 2,30 $/heure | GPU de 16 Go | 30 Go | 8 | 2x, 4x |
| RTX4000 | 0,56 $/heure | GPU NVIDIA RTX4000 | 30 Go | 8 | 2x, 4x |
| RTX5000 | 0,82 $/heure | GPU NVIDIA RTX5000 | 30 Go | 8 | 2x, 4x |
| A4000 | 0,76 $/heure | GPU NVIDIA A4000 | 45 Go | 8 | 2x, 4x |
| A5000 | 1,38 $/heure | GPU NVIDIA A5000 | 45 Go | 8 | 2x, 4x |
| A6000 | 1,89 $/heure | GPU NVIDIA A6000 | 45 Go | 8 | 2x, 4x |
| A100 | 3,09 $/heure | GPU NVIDIA A100 | 90 Go | 12 | 2x, 4x, 8x |
2. LambdaLabs
- Conçu pour les tâches d'apprentissage en profondeur
- GPU hautes performances
- Pile logicielle optimisée pour les flux de travail d'IA
- Accompagnement professionnel pour les projets de deep learning
- Tarification personnalisée en fonction des besoins
Avantages
- Solutions d'apprentissage profond clés en main
- Optimisé pour de meilleures performances dans les tâches d'IA
- Composants matériels de pointe
- Communauté active et soutien d’experts
Les inconvénients
- Prix plus élevé par rapport aux concurrents
- Peut être excessif pour les tâches non liées au deep learning
LambdaLabs est spécialisé dans la fourniture de solutions pour les projets d'apprentissage profond. En fusionnant des GPU hautes performances avec une pile logicielle optimisée, ils ont réussi à créer une niche unique pour les chercheurs et les professionnels de l'IA.
L'une des fonctionnalités les plus remarquables de LambdaLabs réside dans leurs solutions clé en main qui suppriment la complexité liée à la configuration d'environnements d'apprentissage en profondeur. Cependant, cette spécialisation signifie que leurs services peuvent être plus chers que ceux des fournisseurs de VPS plus généralisés. Néanmoins, pour les passionnés et les professionnels de l’IA, LambdaLabs promet une expérience premium adaptée au deep learning.
Caractéristiques
| Type d'instance | GPU | Mémoire GPU | Processeurs virtuels | Stockage | Bande passante du réseau (Gbit/s) | Prix horaire | Terme | # de GPU |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Réservé | 8x NVIDIA H100 | H100 SXM | 80 Go | 20 To de stockage local SSD NVMe minimum | 3200 | 1,89$/H100/heure | 3 années | 64 – 60 000 |
| Sprint | 8x NVIDIA H100 | H100 SXM | 80 Go | 27 To de stockage local SSD NVMe minimum | 3200 | 4,85$/H100/heure | 3 mois | 248 |
3. OVHCloud
- Spécialisé dans les applications gourmandes en GPU
- Large gamme de serveurs personnalisables
- Centres de données mondiaux pour répondre aux besoins de différentes régions
- Norme de protection anti-DDoS avec tous les serveurs
- À partir de 5,99$/mois
Avantages
- Des infrastructures performantes
- Configurations flexibles pour les besoins GPU
- Modèle de tarification compétitif
- Excellent support client
Les inconvénients
- Interface complexe pour les débutants
- Coûts supplémentaires pour le support premium
OVHCloud est un leader du secteur en matière de solutions d'hébergement GPU VPS. Connu pour son infrastructure évolutive et fiable, il s'adresse aux professionnels nécessitant des applications gourmandes en GPU, que ce soit pour l'IA, l'apprentissage profond ou des simulations complexes.
Avec des centres de données répartis sur plusieurs continents, OVHCloud garantit une faible latence et des connexions haut débit aux utilisateurs du monde entier. Ceci est associé à leur protection anti-DDoS spécialisée qui garantit un service ininterrompu.
La tarification est flexible, permettant aux petits développeurs et aux grandes entreprises de trouver un forfait adapté à leurs besoins. Le fournisseur d'hébergement propose une large gamme de configurations, garantissant que chaque utilisateur peut personnaliser son serveur selon ses besoins spécifiques.
La réputation d'OVHCloud en matière de hautes performances, de sécurité de premier ordre et d'options de personnalisation étendues en fait un excellent choix pour tous ceux qui ont besoin de solutions d'hébergement alimentées par GPU.
Caractéristiques
Caractéristiques de NVIDIA Tesla V100S
| Performances avec NVIDIA GPU Boost | Bande passante de connexion bidirectionnelle | Mémoire CoWoS empilée HBM2 |
|---|---|---|
| double précision, 7 téra FLOPS simple précision, 14 téra FLOPS apprentissage profond, 112 téraFLOPS | PCIe 32 Go/s | capacité, 32 Go de bande passante HBM2, 900 Go/s |
4. Linode
- Plans GPU optimisés pour l'apprentissage automatique, l'IA et plus encore
- Tarification forfaitaire et transparente
- 11 centres de données mondiaux
- SLA de disponibilité à 100 %
- À partir de 10$/mois
Avantages
- Une tarification cohérente et prévisible
- Instances GPU puissantes
- Support client très apprécié
- Options de processeur dédiées
Les inconvénients
- Manque certaines fonctionnalités avancées
- Aucune protection DDoS intégrée
Linode, avec sa riche histoire dans le domaine de l'hébergement cloud, est un favori parmi les développeurs et les professionnels pour les solutions GPU VPS. Ils proposent des plans GPU spécialisés adaptés aux tâches hautes performances telles que l'apprentissage automatique, le rendu graphique et l'intelligence artificielle.
L'un des points forts de Linode est sa tarification claire, transparente et forfaitaire. Cela permet aux utilisateurs d’anticiper plus facilement les coûts sans frais cachés. Avec un vaste réseau de 11 centres de données mondiaux , ils fournissent une infrastructure robuste et rapide garantissant le bon fonctionnement des applications, quel que soit l'emplacement de l'utilisateur.
L'engagement de Linode envers le service est évident dans son SLA de disponibilité à 100 %. Ils veillent à ce que leurs services restent fiables, avec un support client de haut niveau prêt à vous aider à tout moment. Cependant, ils privilégient la simplicité, ce qui signifie que même s'ils offrent des fonctionnalités de base puissantes, certaines fonctionnalités avancées trouvées sur d'autres plates-formes peuvent être absentes.
Dans l’ensemble, Linode constitue un choix solide pour l’hébergement GPU, en particulier pour ceux qui apprécient la transparence et la simplicité de leurs solutions d’hébergement.
Caractéristiques
Spécifications du Quadro RTX 6000
| Cœurs CUDA (traitement parallèle) | 4 608 |
|---|---|
| Cœurs Tensor (Machine et Deep Learning) | 576 |
| Cœurs RT (Ray Tracing) | 72 |
| Mémoire GPU | 24 Go GDDR6 |
| RTX-OPS | 84T |
| Stars du Cinéma | 10 Giga Rayons / Sec |
| Performances du FP32 | 16.3 TFLOPS |
5. Google Cloud
- Solutions GPU hautes performances
- Une infrastructure mondiale étendue
- Intégré à divers services Google
- Capacités d’analyse en temps réel et d’apprentissage automatique
- Varie en fonction de la configuration
Avantages
- Des solutions hautement évolutives
- Outils de développement complets
- Mesures de sécurité robustes
- Large gamme d'outils d'apprentissage automatique
Les inconvénients
- Courbe d’apprentissage abrupte pour les nouveaux arrivants
- Le coût peut être imprévisible avec des configurations complexes
Google Cloud, poids lourd de l'industrie du cloud, propose des serveurs GPU à la fois puissants et évolutifs. En tirant parti de sa vaste infrastructure mondiale, Google Cloud garantit que les applications atteignent des performances optimales, quelle que soit leur échelle.
Ce qui distingue Google Cloud, c'est son intégration transparente avec d'autres services Google et ses outils d'apprentissage automatique et d'analyse de pointe. Cependant, avec un si large éventail de fonctionnalités, les nouveaux arrivants pourraient trouver la plateforme un peu écrasante. Quoi qu’il en soit, pour les entreprises et les professionnels à la recherche de solutions GPU de premier plan, Google Cloud reste un choix privilégié.
Lire la suite : Tarification Google Cloud VPS 2023 – Est-ce que ça vaut le coup ?
Spécifications :
| Modèle | GPU | Mémoire graphique | Prix du GPU (USD) | Prix d'engagement d'un an ** (USD) | Prix d'engagement de 3 ans ** (USD) | Prix au comptant * (USD) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Nvidia T4 | 1 GPU | 16 Go GDDR6 | 0,35 $ par GPU | 0,220 $ par GPU | 0,160 $ par GPU | 0,1155 $ par GPU |
| 2 GPU | 32 Go GDDR6 | |||||
| 4 GPU | 64 Go GDDR6 | |||||
| Nvidia P4 | 1 GPU | 8 Go GDDR5 | 0,60 $ par GPU | 0,378 $ par GPU | 0,270 $ par GPU | 0,216 $ par GPU |
| 2 GPU | 16 Go GDDR5 | |||||
| 4 GPU | 32 Go GDDR5 | |||||
| Nvidia V100 | 1 GPU | 16 Go HBM2 | 2,48 $ par GPU | 1,562 $ par GPU | 1,116 $ par GPU | 0,777 $ par GPU |
| 2 GPU | 32 Go HBM2 | |||||
| 4 GPU | 64 Go HBM2 | |||||
| 8 GPU | 128 Go HBM2 | |||||
| Nvidia P100 | 1 GPU | 16 Go HBM2 | 1,46 $ par GPU | 0,919 $ par GPU | 0,657 $ par GPU | 0,43 $ par GPU |
| 2 GPU | 32 Go HBM2 | |||||
| 4 GPU | 64 Go HBM2 | |||||
| Nvidia K80 | 1 GPU | 12 Go GDDR5 | 0,45 $ par GPU | 0,283 $ par GPU | Non disponible dans cette région | 0,0394 $ par GPU |
| 2 GPU | 24 Go GDDR5 | |||||
| 4 GPU | 48 Go GDDR5 | |||||
| 8 GPU | 96 Go GDDR5 | |||||
6. AWS EC2
- Instances GPU fiables et évolutives
- Large gamme de types de GPU pour répondre à différentes charges de travail
- Intégration transparente avec les services AWS
- Outils de sécurité et de surveillance robustes
- Le prix varie en fonction de l'instance GPU et de la région
Avantages
- Instances hautement personnalisables
- Infrastructure de centre de données de classe mondiale
- Parfait pour les projets GPU à grande échelle
- Prend en charge divers systèmes d'exploitation et frameworks
Les inconvénients
- Peut être complexe pour les débutants
- La structure des coûts peut prêter à confusion
AWS EC2 est à la pointe des solutions cloud, proposant des instances GPU à la fois polyvalentes et puissantes. Connu pour sa vaste infrastructure et sa fiabilité, EC2 propose une gamme de types de GPU, répondant à une myriade de charges de travail, du jeu à l'apprentissage profond.
Grâce à son intégration transparente avec d'autres services AWS, EC2 garantit un flux de travail efficace. Cependant, son vaste ensemble de fonctionnalités peut être intimidant pour les nouveaux arrivants. La flexibilité et la robustesse se font au détriment de la complexité, mais pour ceux qui savent s'y retrouver, AWS EC2 offre des capacités GPU inégalées.
Spécifications :
- Les instances Amazon EC2 P3 disposent de jusqu'à 8 GPU NVIDIA Tesla V100.
- Les instances Amazon EC2 P4 disposent de jusqu'à 8 GPU NVIDIA Tesla A100.
- Les instances Amazon EC2 G3 disposent de jusqu'à 4 GPU NVIDIA Tesla M60.
- Les instances Amazon EC2 G4 disposent de jusqu'à 4 GPU NVIDIA T4.
- Les instances Amazon EC2 G5 disposent de jusqu'à 8 GPU NVIDIA A10G.
- Les instances Amazon EC2 G5g disposent de processeurs AWS Graviton2 basés sur Arm.
7. Microsoft Azure
- Machines virtuelles puissantes basées sur GPU
- S'intègre parfaitement aux autres produits Microsoft
- Vaste suite de services cloud
- Capacités du cloud hybride
- Tarification variée en fonction du type de VM et de la région
Avantages
- Solutions évolutives et flexibles pour les entreprises
- Fonctionnalités de sécurité complètes
- Support solide et documentation complète
- Engagement envers la durabilité et l’énergie verte
Les inconvénients
- Peut être écrasant pour les débutants
- Modèle de facturation et de tarification complexe
Microsoft Azure est un titan dans le secteur des services cloud, offrant une suite complète d'outils et de services adaptés aux entreprises de toutes tailles. Leurs machines virtuelles basées sur GPU sont très recherchées pour des tâches allant de la formation de modèles d'apprentissage en profondeur au rendu graphique.
L'une des fonctionnalités les plus remarquables d'Azure est son intégration transparente avec l'écosystème Microsoft plus large. Les organisations profondément ancrées dans les logiciels Microsoft, comme Office 365 ou Dynamics, trouveront les capacités de connectivité et d'intégration d'Azure inestimables. Les capacités du cloud hybride garantissent également que les entreprises peuvent maintenir un équilibre entre les ressources sur site et dans le cloud.
Bien qu'Azure propose une suite d'outils robuste, les nouveaux arrivants pourraient trouver ses offres étendues un peu intimidantes. La tarification de la plateforme peut également être complexe, exigeant que les utilisateurs potentiels évaluent et prédisent minutieusement leur utilisation afin d'éviter des coûts inattendus. Cependant, grâce à son engagement en faveur de l’innovation et à sa vaste gamme de services, Azure continue d’être un choix formidable pour les entreprises du monde entier.
Caractéristiques
| Série de machines virtuelles | Description | GPU utilisé | Processeur utilisé | Application et cas d'utilisation |
|---|---|---|---|---|
| Série NCv3 | Optimisé pour les applications accélérées par GPU gourmandes en calcul. | GPU Tesla V100 de NVIDIA | – | CUDA, applications OpenCL, IA, Deep Learning |
| Série NC T4_v3 | Axé sur les charges de travail d'inférence. | GPU Tesla T4 de NVIDIA | Processeur AMD EPYC2 Rome | IA, apprentissage profond |
| Série ND A100 v4 | Axé sur la formation en deep learning évolutive et évolutive et sur les applications HPC accélérées. | 8 GPU NVIDIA A100 TensorCore (40 Go chacun) | – | Apprentissage profond, HPC |
| Série NGads V620 (aperçu) | Optimisé pour les expériences de jeu interactives hautes performances hébergées dans Azure. | GPU AMD Radeon PRO V620 | AMD EPYC 7763 (Milan) | Jeux |
| Série NV | Optimisé pour les scénarios de visualisation à distance, de streaming, de jeux, d'encodage et de VDI. | GPU NVIDIA Tesla M60 | – | OpenGL, DirectX |
| Série NVv3 | Optimisé pour les scénarios de visualisation à distance, de streaming, de jeux, d'encodage et de VDI. | GPU NVIDIA Tesla M60 | – | OpenGL, DirectX |
| Série NVv4 | Optimisé pour le VDI et la visualisation à distance avec des GPU partitionnés. | GPU AMD Radeon Instinct MI25 | – | VDI, visualisation à distance (uniquement Windows OS) |
| Série NDm A100 v4 | Un ajout phare pour la formation Deep Learning haut de gamme et les charges de travail HPC évolutives et évolutives étroitement couplées. Commence avec une seule VM. | 8 GPU NVIDIA Ampere A100 80 Go Tensor Core | – | Deep Learning haut de gamme, HPC |
Conclusion
Dans cet article, j'espère que vous l'avez trouvé agréable et que vous avez identifié un VPS qui répond à vos besoins. Je me suis efforcé de compiler les meilleurs prestataires en circulation qui proposent ce service unique et rare. Dans cette liste, vous trouverez des systèmes VPS pour Linux et Windows, afin que vous puissiez développer du machine learning ou toute autre application nécessitant des GPU puissants et dédiés.
En tant que l'un des co-fondateurs de Codeless, j'apporte mon expertise dans le développement d'applications WordPress et Web, ainsi qu'une expérience dans la gestion efficace de l'hébergement et des serveurs. Ma passion pour l'acquisition de connaissances et mon enthousiasme pour la construction et le test de nouvelles technologies me poussent à innover et à m'améliorer constamment.
Compétence:
Développement web,
Création de sites web,
Administration système Linux,
Référencement
Expérience:
15 ans d'expérience dans le développement Web en développant et en concevant certains des thèmes WordPress les plus populaires comme Specular, Tower et Folie.
Éducation:
J'ai un diplôme en ingénierie physique et un MSC en science des matériaux et optoélectronique.
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