GPU para generación de vídeo con IA, con tarifa mensual.
GPU Rent Hub alquila servidores dedicados NVIDIA RTX 5090 32GB para generación de vídeo con IA a $540 al mes, lo que son $0.75 por GPU-hora, pagados en Bitcoin, Ethereum, USDT, USDC, Monero, Solana o Litecoin sin verificación de identidad.
El vídeo es la carga de trabajo generativa que más memoria y más tiempo consume, y es exactamente lo que hace que una tarifa plana supere a la facturación por horas. Aquí está la aritmética de dimensionamiento.
¿Qué necesita de una GPU la generación de vídeo con IA?
Dos cosas, y no son lo mismo: suficiente VRAM para sostener la ejecución y suficientes horas para terminar la cola.
Un modelo de vídeo necesita VRAM para cuatro cosas a la vez: los pesos del modelo, el codificador de texto, el tensor de vídeo latente y las activaciones producidas durante la eliminación de ruido. El latente es una cuadrícula de fotogramas dividida por el factor de compresión temporal, multiplicada por la altura y la anchura, cada una dividida entre 8. Cada posición de esa cuadrícula es un token sobre el que el transformador presta atención, de modo que la memoria crece linealmente con el número de fotogramas y el área de píxeles, y el trabajo de atención crece aproximadamente con el cuadrado del número de tokens. Un clip de cinco segundos a 720p no es una imagen ligeramente más grande. Un fotograma a 720p es un latente de 160 por 90, 14,400 tokens; el clip es de 160 por 90 por 21, es decir, 302,400 tokens. Eso es veintiuna veces la longitud de secuencia y, al cuadrado, unas 440 veces el trabajo de atención.
La decodificación VAE del final es con frecuencia el punto de mayor memoria de la ejecución, porque expande el latente de nuevo a fotogramas a resolución completa. La decodificación por mosaicos es a lo que se recurre cuando un trabajo muere en el último paso.
¿Cuánta VRAM necesita un clip de vídeo de cinco segundos?
Cuente primero los tokens latentes. Se asume un VAE con compresión espacial 8× y temporal 4×, 16 fps y un tensor de activación de anchura 1,536 en FP16.
| Clip | Cuadrícula latente | Tokens | Un tensor de activación | frente a 480p | Trabajo de atención |
|---|---|---|---|---|---|
| 480p, 5 s832 × 480, 81 fotogramas | 104 × 60 × 21 | 131,040 | 0.40 GB | 1.0× | 1.0× |
| 720p, 5 s1280 × 720, 81 fotogramas | 160 × 90 × 21 | 302,400 | 0.93 GB | 2.3× | 5.3× |
| 720p, 10 s1280 × 720, 161 fotogramas | 160 × 90 × 41 | 590,400 | 1.81 GB | 4.5× | 20× |
| 1080p, 5 s1920 × 1088, 81 fotogramas | 240 × 136 × 21 | 685,440 | 2.11 GB | 5.2× | 27× |
Luego añada los pesos
Parámetros multiplicados por bytes por parámetro. Un modelo 5B ocupa 10 GB en BF16 y 5 GB en FP8. Un modelo 14B ocupa 28 GB en BF16 y 14 GB en FP8. El codificador de texto es la tercera cifra y el checkpoint decide: google/t5-v1_1-xxl tiene 11B parámetros completos, 22 GB en BF16, pero la torre del codificador por sí sola, que es lo que cargan los flujos de trabajo de imagen y vídeo, tiene 4,7B, es decir, 9,4 GB. En cualquier caso, por eso casi todo el mundo lo ejecuta una vez y lo libera antes de que empiece la eliminación de ruido.
Esa aritmética decide la tarjeta. Un modelo 14B en FP8 con el codificador descargado son 14 GB de pesos, lo que deja a una tarjeta de 32 GB espacio para las activaciones a 720p y una decodificación por mosaicos. El mismo modelo en BF16 son 28 GB y no deja nada.
Regla de dimensionamiento
- 24 GB
- 480p, 5 s, pesos en FP8, codificador descargado
- 32 GB
- 720p, 5 s, FP8, decodificación por mosaicos
- 48 GB
- 720p a 10 s, o 1080p corto, o BF16 en un modelo 5B
- 80 GB
- 14B en BF16 sin descargas, o un lote real
- 141 GB+
- Clips largos en 1080p y lotes de varios clips en un solo proceso
Wan 2.2 y Hunyuan Video se distribuyen en varios tamaños y precisiones, y estos cambian entre versiones. La aritmética sobrevive a las notas de la versión. Capacidad de tarjeta en la guía de VRAM para GPU.
¿Qué GPU debería alquilar para la generación de vídeo?
Ordenadas por la frecuencia con la que las recomendamos para esta carga de trabajo. El precio por GPU-hora es el precio mensual dividido entre 720.
| GPU | VRAM | Ancho de banda | Semanal | Mensual | Por GPU-hora | Disponibilidad |
|---|---|---|---|---|---|---|
| RTX 5090La elección: clips a 720p, FP8, la memoria más rápida por dólar | 32 GB GDDR7 | 1.79 TB/s | $155 | $540/mes | $0.75 | 100 |
| L40SMemoria ECC, FP8, para ejecuciones que se miden en días | 48 GB GDDR6 ECC | 864 GB/s | $148 | $520/mes | $0.72 | 74 |
| RTX A6000Capacidad barata de 48 GB, sin FP8 | 48 GB GDDR6 ECC | 768 GB/s | $82 | $290/mes | $0.40 | 65 |
| RTX 6000 Ada48 GB con FP8 y controladores de estación de trabajo | 48 GB GDDR6 ECC | 960 GB/s | $130 | $460/mes | $0.64 | 26 |
| RTX 4090Lotes a 480p, el mayor stock de la flota | 24 GB GDDR6X | 1.01 TB/s | $110 | $390/mes | $0.54 | 265 |
| RTX 3090La forma más barata de probar un pipeline | 24 GB GDDR6X | 936 GB/s | $65 | $230/mes | $0.32 | 186 |
| H100 SXM80 GB y FP8 cuando BF16 no cabe | 80 GB HBM3 | 3.35 TB/s | $475 | $1,690/mes | $2.35 | 63 |
| H200 SXM1080p, clips largos, lotes en un solo proceso | 141 GB HBM3e | 4.8 TB/s | $640 | $2,290/mes | $3.18 | 19 |
La RTX 5090 gana esta carga de trabajo en ancho de banda por dólar alquilado. Sus 1.79 TB/s son el 88% de los 2.04 TB/s de una A100 SXM y se alquila por $540 al mes frente a $990, y el muestreo lee los mismos tensores en cada uno de sus cincuenta y pico pasos. La L40S con 48 GB y ECC cuesta $20 al mes menos, ofrece 16 GB más de margen para clips de diez segundos y consume 350 W frente a 575 W. La RTX A6000 a $290 es la forma barata de tener 48 GB cuando la velocidad no es la limitación. Vaya a la H100 SXM solo cuando el modelo necesite 80 GB o FP8 a velocidad HBM.
¿Por qué una tarifa mensual es la forma correcta para la generación de vídeo?
Porque la cola nunca está vacía. Un clip tarda minutos y un lote de unos pocos miles se ejecuta durante días.
Mida un clip en su propio pipeline y multiplique. Si un clip a 720p tarda seis minutos, una tarjeta produce 10 a la hora, 240 al día y 7,200 en un mes de 720 horas. A $540 de tarifa plana, son $0.075 por clip.
Un contador cobra por horas y esta carga de trabajo las utiliza todas. Una tarjeta que genera vídeo no está inactiva entre prompts, está con el siguiente prompt, de modo que la utilización que hace atractiva la facturación por horas nunca llega. Nuestra RTX 5090 a $540 sale a $0.75 por GPU-hora y nuestra L40S a $520 sale a $0.72. Un contrato tampoco puede ser desalojado, de modo que una cola de render de nueve días nunca se reinicia por la puja de otra persona.
Una semana cuesta $155 en la 5090, lo que son $0.92 por GPU-hora, una prima del 23%. Úsela para probar un pipeline y luego convierta sin volver a aprovisionar. La aritmética completa del punto de equilibrio en alquiler mensual frente a por horas de GPU.
| RTX 5090, una tarjeta | Precio | Por GPU-hora |
|---|---|---|
| 1 semana168 horas | $155 | $0.92 |
| 1 mes720 horas | $540 | $0.75 |
| 3 meses prepagados−5% | $1,539 | $0.71 |
| 6 meses prepagados−10% | $2,916 | $0.68 |
¿Adónde va la salida de vídeo?
Los fotogramas son grandes y una ejecución los produce más rápido de lo que puede moverlos. El almacenamiento y la salida de datos forman parte de esta carga de trabajo, no son una nota a pie de página.
NVMe local
500 GB en la RTX 5090, L40S y RTX A6000, 250 GB en la RTX 4090, 2 TB en la H100 SXM y 3 TB por tarjeta en la B200, que se vende de dos tarjetas a la vez porque se envía en una placa base de 8 vías. Los nodos HGX de 8 vías tienen 16 TB y el nodo 8× B200 24 TB, frente a 2 a 4 TB en los nodos PCIe. Cifrado por instancia con LUKS2.
Volúmenes de red
Respaldados por NVMe, con triple réplica dentro de la región, conectables a varias instancias a la vez y conservados después de liberar la instancia. Ahí es donde vive una biblioteca terminada.
Ancho de banda de salida
20 TB al mes incluidos por instancia; después, $4 por TB, nunca limitado. Un clip de cinco segundos a 720p a 8 Mbit/s son 5 MB, así que 20 TB son unos cuatro millones de clips entregados.
Núcleos de CPU para codificar
12 vCPU y 62 GB de RAM en la RTX 5090, 16 vCPU y 94 GB en la L40S, 20 vCPU y 251 GB en la H100 SXM. Suficiente para ejecutar ffmpeg junto al muestreador.
Mantenga el conjunto de trabajo en el NVMe local y codifique antes de que salga de la máquina. Escribir secuencias PNG en un volumen de red y descargarlas sin comprimir es como una tarjeta de $540 se convierte en un problema de ancho de banda. La conexión de volúmenes se trata en la documentación.
¿La generación de vídeo escala en varias GPUs?
Dentro de un mismo clip, mal. A lo largo de una cola, perfectamente. Esa distinción decide qué nodo alquilar.
| Nodo | Semanal | Mensual | Por GPU-hora | Host | NVMe |
|---|---|---|---|---|---|
| 8× RTX 5090PCIe Gen5 peer-to-peer | $1,120 | $3,890/mes | $0.68 | 96 vCPU · 496 GB | 4 TB |
| 8× L40SPCIe Gen4 peer-to-peer | $1,070 | $3,740/mes | $0.65 | 128 vCPU · 752 GB | 4 TB |
| 8× RTX 4090PCIe Gen4 peer-to-peer | $790 | $2,810/mes | $0.49 | 64 vCPU · 376 GB | 2 TB |
| 8× H100 SXMNVSwitch · 900 GB/s | $3,420 | $12,170/mes | $2.11 | 160 vCPU · 2 TB | 16 TB |
Para la mayoría de los pipelines de vídeo, el patrón correcto es un clip por tarjeta y ocho en vuelo, porque un nodo PCIe no tiene una vía rápida para dividir una única secuencia de 300,000 tokens entre tarjetas. Por eso el nodo 8× RTX 5090 a $0.68 por GPU-hora es una mejor granja de render que un nodo H100 de $2.11. El paralelismo de pipeline dentro de un mismo clip, que solo se necesita cuando el modelo no cabe en ninguna tarjeta individual, requiere NVSwitch, y eso significa el nodo 8× H100 SXM.
¿Cuándo no debería alquilar una GPU mensual para vídeo?
Tres casos en los que somos la respuesta equivocada, escritos con claridad porque de todos modos lo descubriría.
Si genera cuarenta clips a la semana, utilice un proveedor por horas. Cuarenta clips a seis minutos son cuatro horas de trabajo real, y nuestro plazo más corto es de siete días por $155. Eso son $38.75 por cada hora de GPU que realmente utiliza, frente a unos ilustrativos $0.60 en un contador. Un contrato solo se paga cuando la cola es profunda.
Si 24 GB son suficientes para lo que publica, no alquile 32 GB. La RTX 4090 a $390 o la RTX 3090 a $230 ejecuta trabajo a 480p todo el mes, y la diferencia compra una segunda tarjeta. Dimensionar al alza antes de medir una ejecución es como la gente paga de más aquí.
Y si quiere una API de vídeo gestionada, no vendemos una. Usted recibe una máquina bare metal, un controlador, una tarjeta a su elección y root. Las plantillas incluyen ComfyUI y PyTorch 2.7 con CUDA 12.8, pero el pipeline y la cola son suyos.
Elija un contrato si
La cola dura días, el endpoint responde durante la noche, publica suficiente salida como para que la salida de datos sea una partida real o quiere pagar en criptomonedas sin verificación de identidad. El mismo razonamiento que en alquiler de GPU para Stable Diffusion, con un tensor más pesado.
GPU para generación de vídeo con IA, preguntado con claridad.
¿Qué GPU necesito para la generación de vídeo con IA?
¿Cuánta VRAM necesita un modelo de vídeo para un clip a 720p?
¿Por qué un clip más largo cuesta tanta más memoria que un lote de imágenes más largo?
¿Un alquiler mensual de GPU es más barato que por horas para la generación de vídeo?
¿Cuántos clips puede generar una GPU en un mes?
¿Cuánto almacenamiento necesito para la salida de vídeo con IA?
¿Inspeccionan los vídeos que genero?
¿Puedo alquilar una GPU para generación de vídeo sin KYC?
Pagos y tiempos de confirmación en cómo funciona el pago con criptomonedas; latencia del sitio y operadores en la página de centros de datos; estado de la flota en vivo en la página de estado.
Una cola de render que arranca esta tarde.
100 RTX 5090 y 74 L40S libres ahora mismo en DFW-1 Dallas, IAD-1 Ashburn y PDX-1 Hillsboro. Root en unos noventa segundos, sin verificación de identidad.