Questions fréquentes

Non. Nous ne vendons, ne revendons et ne faisons pas de courtage de capacité de calcul, et nous ne prélevons jamais de paiement. Nous publions des tarifs normalisés collectés depuis les pages publiques des fournisseurs et vous redirigeons vers le fournisseur pour que vous louiez directement auprès de lui.

Un collecteur planifié s'exécute chaque jour à 02:00 UTC. Chaque tableau affiche l'horodatage de la dernière collecte réussie. Si une source échoue, l'exécution est journalisée et une alerte est déclenchée plutôt que de réutiliser silencieusement des données obsolètes.

Via des partenariats d'affiliation. Si vous cliquez sur un lien fournisseur et payez ultérieurement pour de la capacité de calcul, le fournisseur peut nous verser une commission. Vous ne payez jamais plus cher, et les commissions n'influencent jamais les prix, le classement ou les conclusions sur ce site.

« On-demand » signifie que l'instance vous appartient tant que vous payez. La capacité « spot » ou préemptible peut être reprise par l'hôte et est donc moins chère. Les prix sont normalisés par GPU et par heure.

Non. Les deux calculateurs s'exécutent entièrement dans votre navigateur et les résultats sont stockés dans le fragment d'URL, ce qui vous permet d'ajouter une configuration aux favoris ou de la partager. Rien n'est envoyé à nos serveurs.

Soit le fournisseur ne propose pas actuellement ce modèle, soit il était listé mais a été retiré avant la dernière collecte. Nous préférons afficher un vide plutôt qu'un chiffre inventé.

Pour chaque modèle de GPU proposé par les deux fournisseurs, nous comparons le prix horaire normalisé par GPU. Les modèles proposés par un seul côté sont exclus, car ce n'est pas une comparaison à périmètre équivalent.

Pas nécessairement. La capacité du marketplace peut être reprise à tout moment et les performances réseau et disque varient selon les hôtes, tandis qu'un cloud dédié offre un débit plus prévisible. Pour l'entraînement multi-nœuds, la prise en charge de NVLink prime souvent sur quelques centimes par heure.

Dans les grandes lignes seulement. Chaque plateforme définit différemment ses règles d'interruption, ses délais de préavis et son comportement de reprise. Considérez les prix spot comme une indication du tarif le plus bas atteignable, non comme un prix garanti.

La plupart des fournisseurs facturent à la seconde ou à l'heure. Utilisez l'estimateur de coûts GPU pour convertir un taux horaire en budget mensuel.

Pour les modèles qui tiennent en mémoire, la bande passante mémoire compte plus que les FLOPS bruts, donc des cartes comme la L40S, la RTX 4090 ou l'A100 offrent souvent plus de tokens par dollar qu'un H100. Dès qu'un modèle nécessite du parallélisme tenseur multi-GPU, les instances H100 ou H200 équipées de NVLink l'emportent généralement.

Le fine-tuning complet nécessite environ le nombre de paramètres multiplié par les octets par paramètre pour les poids, plus l'état de l'optimiseur qui peut être plusieurs fois plus grand. LoRA et QLoRA réduisent drastiquement l'empreinte de l'optimiseur. Utilisez le calculateur de VRAM pour LLM pour dimensionner une configuration.

La location l'emporte généralement, sauf si vous pouvez maintenir un appareil occupé une grande partie de l'année. La location dans le cloud reporte aussi le coût de renouvellement du matériel sur le fournisseur.

La configuration diffère : nombre de GPU par instance, RAM système et vCPU, disque local, région, et si la capacité est préemptible. Nous normalisons par GPU unique pour que vous puissiez voir au-delà de ces différences.

Il multiplie le prix horaire collecté par vos heures prévues et ajoute le stockage et le transfert de données selon les hypothèses indiquées. C'est un outil budgétaire, pas un devis : les factures incluent les taxes, les temps d'inactivité et les intervalles de facturation minimaux.

Il calcule la mémoire des poids à partir du nombre de paramètres et de la précision, le cache KV à partir de la géométrie de l'attention, et ajoute environ 15 % des poids pour les activations et les frais généraux du framework.