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Guia de Seleção de GPU
| GPU | VRAM | Performance | Melhor Para | Preço/hora |
|---|---|---|---|---|
| A100 80GB | 80GB HBM2e | 312 TFLOPS | LLM Inference | $2.99 |
| H100 80GB | 80GB HBM3 | 3,958 TFLOPS | LLM Training | $3.99 |
| A100 40GB | 40GB HBM2e | 156 TFLOPS | Fine-tuning | $2.49 |
| A40 | 48GB GDDR6 | 37.4 TFLOPS | Rendering | $1.49 |
| V100 | 32GB HBM2 | 125 TFLOPS | Budget AI | $1.19 |
Perguntas Frequentes
Qual GPU é melhor para LLM inference?
Para LLM inference, a NVIDIA A100 80GB oferece o melhor custo-benefício. Com 80GB de VRAM, você pode rodar modelos de até 70B parâmetros com quantização. Para modelos maiores ou maior throughput, considere a H100.
Quanto custa rodar Stable Diffusion na cloud?
Stable Diffusion XL roda bem em uma A10 24GB ($0.60/hora) ou A40 48GB ($1.49/hora). Para uso casual (2-4 horas/dia), espere gastar $30-180/mês. Para produção, uma A100 80GB ($2.99/hora) oferece melhor performance.
Vale a pena usar GPU spot/preemptible?
Instâncias spot podem economizar 60-70% vs preço normal. São ideais para batch processing, treinamento com checkpoints frequentes, ou workloads tolerantes a interrupções. Não recomendado para serving em produção.
Como calcular quantas GPUs preciso?
Para inference: divida seu throughput alvo (tokens/segundo) pelo throughput de uma GPU. Para treinamento: use calculadoras de VRAM (ex: llm.cals) para determinar VRAM necessária, depois divida pelo VRAM de uma GPU. Multi-GPU com NVLink é mais eficiente.