GPU Rent HubGPU pour la vidéo IA

GPU pour la génération vidéo par IA, facturé au mois.

GPU Rent Hub loue des serveurs dédiés NVIDIA RTX 5090 32GB pour la génération vidéo par IA à 540 $ par mois, soit 0,75 $ par GPU-heure, payables en Bitcoin, Ethereum, USDT, USDC, Monero, Solana ou Litecoin sans vérification d'identité.

La vidéo est la charge de travail générative la plus gourmande en mémoire et en temps qui soit, ce qui est exactement ce qui fait qu'un forfait fixe bat un compteur horaire. Voici l'arithmétique du dimensionnement.

Updated 2026-09-01

$0.75RTX 5090, par GPU-heure sur un mois

302,400Jetons latents dans un clip 720p de 5 secondes

3 TBNVMe local par carte sur un B200, vendu deux cartes à la fois

20 TBTrafic sortant inclus, par instance

01 Définition

De quoi la génération vidéo par IA a-t-elle besoin de la part d’un GPU ?

Deux choses, et ce ne sont pas la même chose : assez de VRAM pour tenir l’exécution, et assez d’heures pour finir la file d’attente.

Un modèle vidéo a besoin de VRAM pour quatre choses à la fois : les poids du modèle, l’encodeur de texte, le tenseur vidéo latent et les activations produites pendant son débruitage. Le latent est une grille d’images divisée par le facteur de compression temporel, multipliée par la hauteur et la largeur chacune divisées par 8. Chaque position de cette grille est un jeton sur lequel le transformeur applique l’attention ; la mémoire croît donc linéairement avec le nombre d’images et la surface en pixels, et le travail d’attention croît à peu près avec le carré du nombre de jetons. Un clip de cinq secondes en 720p n’est pas une image un peu plus grande. Une image 720p est un latent de 160 par 90, soit 14,400 jetons ; le clip est de 160 par 90 par 21, soit 302,400 jetons. C’est vingt et une fois la longueur de séquence et, au carré, environ 440 fois le travail d’attention.

Le décodage VAE à la fin est souvent le point de mémoire le plus élevé de l’exécution, car il réétend le latent en images pleine résolution. Le décodage par tuiles est ce que l’on utilise quand un travail meurt à la dernière étape.

02 Le premier coût

De quelle quantité de VRAM un clip vidéo de cinq secondes a-t-il besoin ?

Comptez d’abord les jetons latents. Suppose un VAE spatial 8× et temporel 4×, 16 fps, et un tenseur d’activation de largeur 1,536 en FP16.

Clip	Grille latente	Jetons	Un tenseur d’activation	vs 480p	Travail d’attention
480p, 5 s832 × 480, 81 images	104 × 60 × 21	131,040	0.40 GB	1.0×	1.0×
720p, 5 s1280 × 720, 81 images	160 × 90 × 21	302,400	0.93 GB	2.3×	5.3×
720p, 10 s1280 × 720, 161 images	160 × 90 × 41	590,400	1.81 GB	4.5×	20×
1080p, 5 s1920 × 1088, 81 images	240 × 136 × 21	685,440	2.11 GB	5.2×	27×

Le travail d’attention est le rapport des jetons au carré, qui donne la forme du coût, pas un temps d’exécution mesuré. Vos propres chiffres dépendent de l’implémentation de l’attention, du nombre d’étapes et de l’utilisation ou non d’une attention fenêtrée par le modèle.

Ajoutez ensuite les poids

Paramètres multipliés par octets par paramètre. Un modèle 5B représente 10 GB en BF16 et 5 GB en FP8. Un modèle 14B représente 28 GB en BF16 et 14 GB en FP8. L’encodeur de texte est le troisième nombre et le checkpoint en décide : google/t5-v1_1-xxl fait 11B paramètres en tout, 22 GB en BF16, mais la tour d’encodeur seule, qui est ce que chargent les flux de travail image et vidéo, fait 4,7B, soit 9,4 GB. Dans tous les cas, c’est pourquoi presque tout le monde l’exécute une fois puis le libère avant le début du débruitage.

Cette arithmétique décide de la carte. Un modèle 14B en FP8 avec l’encodeur déchargé représente 14 GB de poids, ce qui laisse à une carte de 32 GB de la place pour les activations 720p et un décodage par tuiles. Le même modèle en BF16 représente 28 GB et ne laisse rien.

Règle de dimensionnement

24 GB: 480p, 5 s, poids FP8, encodeur déchargé
32 GB: 720p, 5 s, FP8, décodage par tuiles
48 GB: 720p à 10 s, ou 1080p court, ou BF16 sur un modèle 5B
80 GB: 14B en BF16 sans déchargement, ou un vrai lot
141 GB+: Longs clips 1080p et lots multi-clips dans un même processus

Wan 2.2 et Hunyuan Video sont livrés en plusieurs tailles et précisions, et celles-ci changent entre les versions. L’arithmétique survit aux notes de version. Capacité des cartes dans le guide de VRAM GPU.

03 Les cartes

Quel GPU louer pour la génération vidéo ?

Triées selon la fréquence à laquelle nous les recommandons pour cette charge de travail. Le prix par GPU-heure est le prix mensuel divisé par 720.

GPU	VRAM	Bande passante	Hebdomadaire	Mensuel	Par GPU-heure	Stock
RTX 5090Le choix : clips 720p, FP8, mémoire la plus rapide par dollar	32 GB GDDR7	1.79 TB/s	$155	$540/mo	$0.75	100
L40SMémoire ECC, FP8, pour des exécutions qui se mesurent en jours	48 GB GDDR6 ECC	864 GB/s	$148	$520/mo	$0.72	74
RTX A6000Capacité 48 GB bon marché, pas de FP8	48 GB GDDR6 ECC	768 GB/s	$82	$290/mo	$0.40	65
RTX 6000 Ada48 GB avec FP8 et pilotes de station de travail	48 GB GDDR6 ECC	960 GB/s	$130	$460/mo	$0.64	26
RTX 4090Lots 480p, le plus grand stock de la flotte	24 GB GDDR6X	1.01 TB/s	$110	$390/mo	$0.54	265
RTX 3090Le moyen le moins cher de tester un pipeline	24 GB GDDR6X	936 GB/s	$65	$230/mo	$0.32	186
H100 SXM80 GB et FP8 quand le BF16 ne rentre pas	80 GB HBM3	3.35 TB/s	$475	$1,690/mo	$2.35	63
H200 SXM1080p, longs clips, lots dans un même processus	141 GB HBM3e	4.8 TB/s	$640	$2,290/mo	$3.18	19

Le stock correspond aux cartes libres en ce moment dans DFW-1, IAD-1 et PDX-1. Les prix sont identiques dans les trois régions. Spécifications complètes des quinze modèles dans le catalogue GPU.

La RTX 5090 gagne cette charge de travail sur la bande passante par dollar loué. Ses 1,79 TB/s représentent 88 % des 2,04 TB/s d’une A100 SXM, et elle se loue 540 $ par mois contre 990 $, et l’échantillonnage lit les mêmes tenseurs à chacune de ses cinquante et quelques étapes. La L40S avec 48 GB et ECC coûte 20 $ de moins par mois, offre 16 GB de marge supplémentaire pour les clips de dix secondes, et consomme 350 W contre 575 W. La RTX A6000 à 290 $ est le moyen bon marché de disposer de 48 GB quand la vitesse n’est pas la contrainte. Passez à la H100 SXM uniquement quand le modèle exige 80 GB ou le FP8 à la vitesse HBM.

04 Le second coût

Pourquoi un engagement mensuel est-il la bonne forme pour la génération vidéo ?

Parce que la file d’attente n’est jamais vide. Un clip prend des minutes et un lot de quelques milliers s’exécute pendant des jours.

Mesurez un clip sur votre propre pipeline, puis multipliez. Si un clip 720p prend six minutes, une carte produit 10 clips par heure, 240 par jour et 7,200 sur un mois de 720 heures. À 540 $ forfaitaires, cela fait $0.075 par clip.

Un compteur facture les heures et cette charge de travail les utilise toutes. Une carte qui génère de la vidéo n’est pas inactive entre les invites, elle passe à l’invite suivante, si bien que l’utilisation qui rend la facturation horaire attrayante n’arrive jamais. Notre RTX 5090 à 540 $ revient à 0,75 $ par GPU-heure et notre L40S à 520 $ à 0,72 $. Un engagement ne peut pas non plus être préempté, donc une file de rendu de neuf jours n’est jamais redémarrée par l’enchère de quelqu’un d’autre.

Une semaine coûte 155 $ sur la 5090, soit 0,92 $ par GPU-heure, une prime de 23 %. Utilisez-la pour valider un pipeline, puis convertissez sans reprovisionner. L’arithmétique complète du point mort figure sur location GPU mensuelle ou horaire.

RTX 5090, une carte	Prix	Par GPU-heure
1 semaine168 heures	$155	$0.92
1 mois720 heures	$540	$0.75
3 mois prépayés−5%	$1,539	$0.71
6 mois prépayés−10%	$2,916	$0.68

Les remises prépayées se cumulent avec la remise multi-GPU : 5 % à deux cartes, 8 % à quatre, 10 % à huit. Conditions sur la page des tarifs.

Une commande de renouvellement est émise 24 heures avant la fin du terme au même prix. Payez-la en BTC, ETH, USDT, USDC, XMR, SOL ou LTC, ou achetez un terme de trois ou six mois d’avance et une file de rendu ne rencontre jamais de demande de paiement.

05 Autour de la carte

Où va la sortie vidéo ?

Les images sont volumineuses, et une exécution les produit plus vite que vous ne pouvez les déplacer. Le stockage et la sortie font partie de cette charge de travail, pas une note de bas de page.

NVMe local

500 GB sur la RTX 5090, la L40S et la RTX A6000, 250 GB sur la RTX 4090, 2 TB sur la H100 SXM et 3 TB par carte sur le B200, qui est vendu deux cartes à la fois car il est livré sur une carte de base 8 voies. Les nœuds HGX 8 voies embarquent 16 TB et le nœud 8× B200 24 TB, contre 2 à 4 TB sur les nœuds PCIe. Chiffré par instance avec LUKS2.

NVMe local supplémentaire $9/TB/mo, jusqu’à 30 TB par nœud

Volumes réseau

Adossés à du NVMe, triplement répliqués dans la région, attachables à plusieurs instances à la fois et conservés après la libération de l’instance. Là où vit une bibliothèque finie.

$14/TB/mo, instantanés $6/TB/mo

Bande passante sortante

20 TB par mois inclus par instance, puis 4 $ par TB, jamais limitée. Un clip 720p de cinq secondes à 8 Mbit/s représente 5 MB, donc 20 TB équivalent à environ quatre millions de clips livrés.

Le trafic entrant n’est pas mesuré

Cœurs de processeur pour l’encodage

12 vCPU et 62 GB de RAM sur la RTX 5090, 16 vCPU et 94 GB sur la L40S, 20 vCPU et 251 GB sur la H100 SXM. De quoi exécuter ffmpeg à côté de l’échantillonneur.

Un clip 720p de 81 images représente 224 MB en RVB brut

Gardez l’ensemble de travail sur le NVMe local et encodez avant qu’il ne quitte la machine. Écrire des séquences PNG sur un volume réseau puis les rapatrier brutes est la façon dont une carte à 540 $ devient un problème de bande passante. L’attachement des volumes est couvert dans la documentation.

Nous ne regardons pas ce que vous générez. Les instances sont du bare metal mono-locataire avec accès root et aucun agent dans le système invité, les hôtes ne remontent que la consommation électrique, la température, la vitesse des ventilateurs, les octets de port et une sonde de santé, et la clé NVMe est détruite à la fin du terme. Ce que cela signifie quand quelqu’un demande est expliqué sur hébergement GPU sans KYC. Voir hébergement GPU sans KYC.

06 Huit à la fois

La génération vidéo passe-t-elle à l’échelle sur plusieurs GPU ?

Au sein d’un même clip, mal. Sur une file d’attente, parfaitement. Cette distinction détermine le nœud à louer.

Nœud	Hebdomadaire	Mensuel	Par GPU-heure	Hôte	NVMe
8× RTX 5090PCIe Gen5 peer-to-peer	$1,120	$3,890/mo	$0.68	96 vCPU · 496 GB	4 TB
8× L40SPCIe Gen4 peer-to-peer	$1,070	$3,740/mo	$0.65	128 vCPU · 752 GB	4 TB
8× RTX 4090PCIe Gen4 peer-to-peer	$790	$2,810/mo	$0.49	64 vCPU · 376 GB	2 TB
8× H100 SXMNVSwitch · 900 GB/s	$3,420	$12,170/mo	$2.11	160 vCPU · 2 TB	16 TB

Le prix par GPU-heure est le prix mensuel du nœud divisé par 5,760 GPU-heures. Un VLAN privé est inclus sur les nœuds 8 voies. Disponibilité des nœuds par site sur la page de location de clusters multi-GPU.

Pour la plupart des pipelines vidéo, le bon schéma est un clip par carte et huit en vol, car un nœud PCIe n’a pas de chemin rapide pour découper une séquence unique de 300,000 jetons entre plusieurs cartes. C’est pourquoi le nœud 8× RTX 5090 à 0,68 $ par GPU-heure constitue une meilleure ferme de rendu qu’un nœud H100 à 2,11 $. Le parallélisme de pipeline au sein d’un même clip, dont vous n’avez besoin que lorsque le modèle ne tient sur aucune carte seule, exige NVSwitch, et cela signifie le nœud 8× H100 SXM.

07 Limites honnêtes

Quand ne pas louer un GPU mensuel pour la vidéo ?

Trois cas où nous sommes la mauvaise réponse, écrits clairement parce que vous le découvririez de toute façon.

Si vous générez quarante clips par semaine, utilisez un fournisseur horaire. Quarante clips à six minutes représentent quatre heures de travail réel, et notre terme le plus court est de sept jours à 155 $. Cela fait 38,75 $ pour chaque heure de GPU réellement utilisée, contre un illustratif 0,60 $ sur un compteur. Un engagement ne vaut son prix que lorsque la file d’attente est profonde.

Si 24 GB suffisent pour ce que vous livrez, ne louez pas 32 GB. La RTX 4090 à 390 $ ou la RTX 3090 à 230 $ exécute du travail 480p tout le mois, et la différence permet d’acheter une deuxième carte. Surdimensionner avant d’avoir mesuré une exécution, c’est ainsi que l’on paie trop cher ici.

Et si vous voulez une API vidéo gérée, nous n’en vendons pas. Vous obtenez une machine nue, un pilote, une carte de votre choix et root. Les modèles incluent ComfyUI et PyTorch 2.7 avec CUDA 12.8, mais le pipeline et la file d’attente sont à vous de gérer.

Un engagement n’est pas remboursé si la file de rendu se vide le neuvième jour, aussi dimensionnez le terme en fonction de la file que vous avez plutôt que de celle que vous prévoyez : le reste de ce risque est exposé sur location GPU mensuelle ou horaire.

Prenez un engagement si

La file d’attente s’exécute pendant des jours, le point de terminaison répond du jour au lendemain, vous livrez assez de sortie pour que la sortie soit un poste de coût réel, ou vous voulez payer en crypto sans vérification d’identité. Même raisonnement que pour la location de GPU pour Stable Diffusion, avec un tenseur plus lourd.

BTCETHUSDTUSDCXMRSOLLTC

08 Questions

GPU pour la génération vidéo par IA, demandé simplement.

De quel GPU ai-je besoin pour la génération vidéo par IA ?

Pour des clips 720p d’environ cinq secondes, une carte de 32 GB. Notre choix est la RTX 5090 à 540 $ par mois, soit 0,75 $ par GPU-heure, avec 1,79 TB/s de bande passante mémoire. Pour des clips de dix secondes, du 1080p ou de la mémoire ECC, passez à la L40S à 520 $ avec 48 GB. Ne passez à 80 GB que lorsque les poids ne tiennent pas dans une carte plus petite.

Combien de VRAM faut-il à un modèle vidéo pour un clip 720p ?

Additionnez quatre nombres : les paramètres multipliés par les octets par paramètre pour les poids, la même chose pour l’encodeur de texte à moins de le décharger, quelques gigaoctets d’activations pour le nombre de jetons latents, et le pic de décodage VAE. Un modèle 14B en FP8 représente 14 GB de poids, ce qui tient dans 32 GB avec de la place pour une exécution 720p de cinq secondes et un décodage par tuiles. En BF16, cela fait 28 GB et ne tient pas.

Pourquoi un clip plus long coûte-t-il tellement plus de mémoire qu’un lot d’images plus long ?

Parce que les images deviennent des jetons dans une seule séquence. Un clip 720p de cinq secondes à 16 fps est une grille latente de 160 par 90 par 21, soit 302,400 jetons. Dix secondes doublent l’axe temporel pour atteindre 590,400 jetons. La mémoire augmente avec le nombre de jetons et le travail d’attention augmente à peu près avec son carré, donc dix secondes coûtent environ 20 fois l’attention d’un clip 480p de cinq secondes.

Une location de GPU mensuelle est-elle moins chère qu’horaire pour la génération vidéo ?

Pour une file qui ne se vide jamais, oui. Une RTX 5090 à 540 $ forfaitaires revient à 0,75 $ par GPU-heure sur 720 heures, et les pipelines vidéo tournent presque à pleine utilisation parce que l’invite suivante attend toujours. Faites l’arithmétique propre à la carte avant d’y croire : 540 $ contre un illustratif 0,60 $ de l’heure sur un compteur atteint le point mort à 900 heures, ce qu’un mois de 720 heures n’atteint jamais. Sur le seul prix, le compteur gagne sur cette carte, donc ce qu’un engagement achète ici, c’est que la file n’est jamais expulsée et n’attend jamais de capacité. Le tableau général du point mort figure sur notre page mensuel contre horaire.

Combien de clips un GPU peut-il générer en un mois ?

Mesurez un clip, puis multipliez par 720 heures. À six minutes par clip, cela fait 10 par heure, 240 par jour et 7,200 par mois, soit $0.075 chacun à 540 $. À vingt minutes par clip, cela fait 2,160 par mois à $0.25 chacun. La carte ne change pas de prix, donc le coût par clip est entièrement fonction de vos paramètres d’échantillonnage.

De combien de stockage ai-je besoin pour la sortie vidéo par IA ?

Chaque instance inclut du NVMe local, de 250 GB sur la RTX 4090 à 500 GB sur la RTX 5090 et la L40S, 2 TB sur la H100 SXM et 3 TB par carte sur le B200, qui est vendu deux cartes à la fois ; un nœud HGX 8 voies embarque 16 TB et le nœud 8× B200 24 TB. Ajoutez du NVMe local à 9 $ par TB et par mois, ou un volume réseau à 14 $ par TB qui survit à l’instance. Le trafic sortant est gratuit à hauteur de 20 TB, puis 4 $ par TB.

Inspectez-vous les vidéos que je génère ?

Non, et nous ne détenons rien qui nous le permettrait. Les instances sont du bare metal mono-locataire avec accès root, aucun agent ne s’exécute dans votre système d’exploitation, et le disque local est chiffré en LUKS2 avec une clé conservée dans le TPM de l’hôte et détruite à la libération. Les hôtes remontent la consommation, la température, la vitesse des ventilateurs, les octets de port et une sonde de santé. Rien d’autre ne franchit la frontière.

Puis-je louer un GPU pour la génération vidéo sans KYC ?

Oui. Un compte se compose d’un nom d’utilisateur et d’un mot de passe. Pas d’adresse e-mail, pas de numéro de téléphone, pas de pièce d’identité et pas de carte, car le paiement se fait en Bitcoin, Ethereum, USDT, USDC, Monero, Solana ou Litecoin. Vous payez une machine à la fois, et tout remboursement éventuel part dans la devise que vous avez envoyée. GPU Rent Hub Compute LLC fonctionne ainsi depuis le 15 mars 2021.

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Une file de rendu qui démarre cet après-midi.

100 RTX 5090 et 74 L40S libres en ce moment dans DFW-1 Dallas, IAD-1 Ashburn et PDX-1 Hillsboro. Accès root en environ quatre-vingt-dix secondes, sans vérification d’identité.

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