La scelta della GPU giusta per un progetto di machine learning rappresenta una delle decisioni tecniche più importanti che influenzano direttamente performance, costi e tempi di sviluppo. Con l'ampia varietà di opzioni disponibili nel cloud, dalla NVIDIA A10 alla potentissima H100, orientarsi può risultare complesso senza una comprensione chiara delle caratteristiche di ogni soluzione.
Questa guida analizza le principali GPU disponibili per il machine learning nel cloud, fornendo criteri pratici per selezionare l'hardware più adatto alle specifiche esigenze del tuo progetto.
Le Principali GPU per Machine Learning nel 2026
Il mercato delle GPU per ML è dominato da NVIDIA, che offre diverse linee di prodotto ottimizzate per carichi di lavoro differenti. Comprendere le caratteristiche distintive di ciascuna famiglia è fondamentale per una scelta informata.
NVIDIA H100: Il Top di Gamma
La H100 rappresenta l'apice della tecnologia GPU per il machine learning, basata sull'architettura Hopper. Caratteristiche principali:
- 80 GB di memoria HBM3 con bandwidth fino a 3.35 TB/s
- Transformer Engine per accelerazione nativa dei modelli LLM
- FP8 support per training e inference ottimizzati
- NVLink 4.0 per comunicazione multi-GPU ad alta velocità
La H100 eccelle nel training di Large Language Models (LLM) e modelli di dimensioni significative, offrendo performance fino a 3x superiori rispetto alla generazione precedente A100.
Costo indicativo cloud: €3-5/ora per istanza singola
NVIDIA A100: Il Cavallo di Battaglia
La A100, basata sull'architettura Ampere, rimane una scelta eccellente per la maggior parte dei progetti ML:
- 40 GB o 80 GB di memoria HBM2e
- Tensor Cores di terza generazione
- Multi-Instance GPU (MIG) per partizionamento flessibile
- Supporto per sparsity con accelerazione 2:4
La A100 offre un ottimo rapporto qualità-prezzo per training di modelli medio-grandi e rappresenta lo standard de facto per molti team ML.
Costo indicativo cloud: €1.5-3/ora per istanza singola
NVIDIA A10: Entry-Level Professionale
La A10, basata su architettura Ampere, è ideale per progetti con budget limitato o requisiti moderati:
- 24 GB di memoria GDDR6
- Tensor Cores per accelerazione ML
- Ottimizzata per inference e training di modelli piccoli-medi
- Supporto per virtualizzazione e multi-tenancy
La A10 rappresenta un'opzione economica per inference in produzione e sviluppo/prototipazione.
Costo indicativo cloud: €0.5-1/ora per istanza singola
NVIDIA L4: Efficienza Energetica
La L4, basata su architettura Ada Lovelace, è ottimizzata per inference e workload video:
- 24 GB di memoria GDDR6
- Eccellente efficienza energetica (72W TDP)
- Ottimizzata per inference con INT8 e FP8
- Ideale per deployment edge e inferenza su larga scala
Costo indicativo cloud: €0.3-0.7/ora per istanza singola
Criteri di Selezione della GPU
La scelta della GPU dipende da molteplici fattori che devono essere valutati nel contesto specifico del progetto.
1. Tipo di Workload
Training di modelli:
- Modelli piccoli (< 1B parametri): A10 o L4 sufficienti
- Modelli medi (1-10B parametri): A100 40GB consigliata
- Modelli grandi (> 10B parametri): A100 80GB o H100 necessarie
- LLM e foundation models: H100 con multi-GPU
Inference:
- Basso throughput: L4 o A10
- Alto throughput: A10 o A100
- Latenza critica: A100 o H100
2. Memoria GPU Richiesta
La memoria rappresenta spesso il collo di bottiglia principale:
Dimensione modello approssimativa:
- 1B parametri → ~4 GB (FP32) / ~2 GB (FP16)
- 7B parametri → ~28 GB (FP32) / ~14 GB (FP16)
- 13B parametri → ~52 GB (FP32) / ~26 GB (FP16)
- 70B parametri → ~280 GB (FP32) / ~140 GB (FP16)
Per il training, considerare che optimizer states e gradienti possono richiedere 2-4x la memoria del modello.
3. Budget e Costi Operativi
L'analisi dei costi deve considerare:
- Costo orario dell'istanza GPU
- Tempo di training previsto
- Frequenza di utilizzo (occasionale vs continuo)
- Spot instances disponibilità e risparmio (fino a 70%)
Esempio pratico:
Training modello 7B per 100 ore:
- H100: 100h × €4 = €400 (tempo stimato)
- A100: 150h × €2 = €300 (tempo stimato)
- A10: 400h × €0.7 = €280 (tempo stimato)
La GPU più economica per ora non è sempre la più conveniente in totale.
4. Scalabilità Multi-GPU
Per progetti che richiedono scalabilità:
- H100: NVLink 4.0 con 900 GB/s tra GPU
- A100: NVLink 3.0 con 600 GB/s tra GPU
- A10: PCIe only, scalabilità limitata
Per training distribuito su larga scala, NVLink è essenziale per minimizzare i bottleneck di comunicazione.
Casi d'Uso e Raccomandazioni
Startup e Progetti Early-Stage
Raccomandazione: A10 o L4
- Budget limitato
- Modelli di dimensioni moderate
- Focus su iterazione rapida
- Inference in produzione
Team ML Consolidati
Raccomandazione: A100 40GB/80GB
- Progetti di ricerca e sviluppo
- Training regolare di modelli
- Balance ottimale costo/performance
- Flessibilità con MIG
Enterprise e LLM
Raccomandazione: H100
- Training di foundation models
- Fine-tuning di LLM
- Requisiti di performance critici
- Budget adeguato
Inference ad Alto Volume
Raccomandazione: L4 o A10
- Costo per inference minimizzato
- Scalabilità orizzontale
- Efficienza energetica
- SLA di produzione
Ottimizzazione dei Costi
Strategie di Risparmio
-
Spot/Preemptible Instances: Risparmio 60-80% per workload toleranti a interruzioni
-
Reserved Capacity: Sconti significativi per commitment a lungo termine
-
Right-sizing: Monitorare utilizzo GPU e scalare di conseguenza
-
Mixed Precision Training: Riduce memoria e accelera il training
-
Gradient Checkpointing: Riduce memoria a costo di tempo di calcolo
Monitoring e Ottimizzazione
Metriche chiave da monitorare:
# Utilizzo GPU
nvidia-smi --query-gpu=utilization.gpu --format=csv
# Memoria GPU
nvidia-smi --query-gpu=memory.used,memory.total --format=csv
# Temperatura e Power
nvidia-smi --query-gpu=temperature.gpu,power.draw --format=csv
Un utilizzo GPU inferiore al 70% suggerisce potenziale over-provisioning.
Provider Cloud a Confronto
AWS (Amazon Web Services)
- P5 instances: NVIDIA H100
- P4d instances: NVIDIA A100
- G5 instances: NVIDIA A10G
Vantaggi: Ecosistema maturo, SageMaker integration
Google Cloud Platform
- A3 instances: NVIDIA H100
- A2 instances: NVIDIA A100
- G2 instances: NVIDIA L4
Vantaggi: TPU alternative, Vertex AI integration
Azure
- ND H100 v5: NVIDIA H100
- ND A100 v4: NVIDIA A100
- NC A10 v3: NVIDIA A10
Vantaggi: Enterprise integration, Azure ML
Provider Specializzati
- Lambda Labs: Focus ML, prezzi competitivi
- CoreWeave: GPU-native, alta disponibilità
- RunPod: Flessibilità, prezzi spot aggressivi
Conclusioni
La scelta della GPU giusta per machine learning richiede un'analisi attenta dei requisiti specifici del progetto. Non esiste una soluzione universale: la GPU migliore è quella che bilancia performance, costi e requisiti operativi per il caso d'uso specifico.
Sintesi delle raccomandazioni:
| Scenario | GPU Consigliata | Motivazione |
|---|---|---|
| Prototipazione | A10/L4 | Costo contenuto |
| Training modelli medi | A100 40GB | Balance ottimale |
| Training modelli grandi | A100 80GB | Memoria sufficiente |
| LLM e foundation models | H100 | Performance massime |
| Inference produzione | L4 | Efficienza costo |
Inizia sempre con la GPU minima necessaria e scala verso l'alto basandoti su metriche concrete di utilizzo e performance.
