Indice des prix GPU
Tarifs de location cloud pour RTX 3090
Tous les fournisseurs proposant actuellement le RTX 3090, normalisés à un GPU unique par heure, avec un historique de prix sur 30 jours.
Recherche par GPUCloudCompare Research
RTX 3090 en un coup d'œil
- Mémoire
- 24 GB
- Architecture
- Ampere
- Bande passante mémoire
- 936 GB/s
- Débit FP16 dense
- 71 TFLOPS*
Données publiées par le constructeur, avec prise en compte de la sparsité lorsque ce dernier la mentionne. Vérifiez toujours sur la fiche technique officielle avant de dimensionner un cluster.
Historique des prix sur 30 jours
Instantanés quotidiens du tarif le plus bas pour RTX 3090 par fournisseur.
- 优云智算 UCloud $0.1299/h
- Vast.ai $0.1455/h -16.4%
- RunPod $0.2200/h +0.0%
Comparatif complet des prix
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| Fournisseur | Modèle de GPU | VRAM | GPU | vCPU | Région | À la demande /hr | Spot /hr | Actions |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Vast.ai | RTX 3090 | 24 GB | 1 | — | Distributed (global hosts) | $0.1213 Meilleur prix | $0.0933 | Louer maintenant |
| 优云智算 UCloud | RTX 3090 | 24 GB | 1 | — | China (Ulanqab/Shanghai/Denver) | $0.1299 | $0.1097 | Louer maintenant |
| RunPod | RTX 3090 | 24 GB | 1 | — | Global (secure + community cloud) | $0.2200 | — | Louer maintenant |
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Quels GPU s'associent bien au RTX 3090 ?
Utilisez le calculateur de VRAM pour LLM pour vérifier si un modèle spécifique tient dans un RTX 3090, et l'estimateur de coûts pour convertir un tarif horaire en budget mensuel incluant stockage et sortie de données.
RTX 3090 comparé aux autres GPU
Questions fréquentes
Comment fonctionne la tarification, comment nous la collectons et comment ce site est financé.
Quels GPU sont les meilleurs pour l'inférence de LLM ?
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.
De combien de VRAM ai-je besoin pour fine-tuner un modèle ?
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.
Est-il moins cher de louer ou d'acheter un GPU ?
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.
Pourquoi les mêmes modèles de GPU ont-ils des prix différents ?
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.