Nube GPU: ¿VM o contenedor, GPU dedicada o compartida?
Los comparadores de precios de GPU alinean tres columnas: modelo de GPU, VRAM, precio por hora. Faltan dos atributos que cambian lo que realmente obtienes:
- Aislamiento: una máquina virtual completa, un contenedor en el host de otra persona o un servidor bare metal.
- Asignación de la GPU: la GPU entera, o una parte de ella.
Dos ofertas con el mismo nombre de GPU pueden diferir por completo en ambos puntos. Este artículo explica las cuatro combinaciones, muestra datos en vivo de un marketplace de GPU y da los comandos para comprobar, desde dentro de la máquina, qué has obtenido.
Aislamiento: bare metal, VM o contenedor
| Tipo | Kernel | Root | Qué se comparte con otros clientes |
|---|---|---|---|
| Servidor bare metal | el tuyo | completo | nada |
| Máquina virtual (KVM, Xen…) | el tuyo | completo, dentro de la VM | el host físico, con tus vCPU, RAM y disco asignados a ti |
| Contenedor (Docker, LXC) | el del host | solo dentro del contenedor | el kernel del host, y CPU, RAM, disco y red repartidos entre inquilinos |
Lo que implica un contenedor en la práctica:
- Sin módulos del kernel, sin kernel personalizado. No puedes cargar un driver, cambiar parámetros del kernel ni ejecutar una VPN que necesite un módulo del kernel (p. ej. WireGuard en hosts antiguos).
- Sin
systemdnormal en la mayoría de contenedores GPU: los servicios hay que arrancarlos a mano o mediante el entrypoint de la imagen. - Puertos redirigidos, a menudo sin IP dedicada. Un servicio web o SSH escucha en un puerto externo aleatorio mapeado por el host.
- Vecinos. Los contenedores de los demás inquilinos se ejecutan sobre el mismo kernel. Un vecino ruidoso que satura el disco o la red te afecta.
Una VM te da tu propio kernel y root real: systemd, módulos del kernel, iptables,
Docker dentro, nodos de Kubernetes. La diferencia de precio suele venir justamente de
aquí.
Asignación de la GPU: GPU entera o una parte
| Tecnología | Cómo se divide la GPU | Hardware típico |
|---|---|---|
| PCI passthrough | no se divide: la GPU entera va a una sola VM | cualquier GPU |
| SR-IOV | la GPU expone «virtual functions» de hardware, una por VM; el tiempo y la memoria los reparten el hardware y el driver | iGPU Intel (UHD 770, Xe), GPU Intel Data Center, algunas AMD |
| NVIDIA vGPU | el driver divide una GPU en perfiles (p. ej. 1/4, 1/8 de la memoria) | A16, A40, L40S, L4 (con licencia) |
| MIG | la GPU se particiona en porciones de hardware aisladas | A100, H100, H200 |
| Time-slicing | los contenedores se turnan en la misma GPU, sin aislamiento de memoria | cualquier GPU NVIDIA con el device plugin |
Una parte no es una estafa: para transcodificación, un navegador con WebGL o inferencia de IA ligera, una parte de GPU suele bastar, y es mucho más barata. Solo tiene que estar indicado. Una GPU compartida y una dedicada pueden aparecer una junto a otra en una tabla comparativa sin nada que las distinga.
Ejemplo en vivo: un marketplace de GPU el 30 de octubre de 2026
Consultamos la API pública de ofertas de Vast.ai (bajo demanda, 1 GPU) buscando los anuncios de RTX 3060 y RTX 4090 más baratos:
| GPU | $/h | Máquina host | Tu parte del host | Tipo | Ubicación | Estado del host |
|---|---|---|---|---|---|---|
| RTX 3060 | 0,036 | 4 GPU, 48 núcleos | 1 GPU, 12 núcleos | contenedor | Shandong, CN | no verificado |
| RTX 3060 | 0,049 | 2 GPU, 6 núcleos | 1 GPU, 3 núcleos | contenedor | Tailandia | verificación retirada |
| RTX 3060 | 0,056 | 4 GPU, 32 núcleos | 1 GPU, 8 núcleos | contenedor | Pekín, CN | verificación retirada |
| RTX 4090 | 0,315 | 1 GPU, 32 núcleos | máquina entera | contenedor | Pensilvania, EE. UU. | no verificado |
| RTX 4090 | 0,321 | 2 GPU, 20 núcleos | 1 GPU, 10 núcleos | contenedor | Francia | no verificado |
| RTX 4090 | 0,361 | 4 GPU, 128 núcleos | 1 GPU, 32 núcleos | VM posible | Rusia | no verificado |
Aquí la GPU en sí es entera y exclusiva. Pero cinco de las seis son contenedores, la máquina host se comparte con los inquilinos de sus otras GPU, y el disco (≈ 0,20 $/GB/mes, facturado incluso con la instancia detenida) y el tráfico se suman al precio por hora. Nada de esto aparece en una tabla «GPU / VRAM / $ por hora». En ese momento solo existían 3 ofertas de RTX 3060.
Para un experimento está bien. Para un servicio 24/7, o para datos sujetos al RGPD, la identidad del host, su ubicación y el tipo de aislamiento importan más que el último céntimo por hora.
Comprueba desde dentro qué has obtenido
# ¿VM o contenedor?
systemd-detect-virt # kvm / qemu / xen → VM · docker / lxc / container-other → contenedor · none → bare metal
cat /proc/1/comm # "systemd" en una VM; a menudo "bash", "python" o "tini" en un contenedor
# ¿Tu propio kernel?
uname -r # compáralo con lo que anuncia el proveedor
lsmod | head # vacío o "permission denied" → contenedor
# ¿GPU entera o una parte?
lspci -nn | grep -Ei 'vga|3d|display' # "Virtual Function" o un device id de VF → parte SR-IOV
nvidia-smi -q | grep -Ei 'virtualization|MIG mode|vGPU' # NVIDIA: instancia vGPU o MIG
nvidia-smi --query-gpu=name,memory.total --format=csv # VRAM inferior a la ficha de la tarjeta → parte
# ¿CPU y RAM del host realmente tuyas?
nproc; free -g # compáralo con el plan; en un contenedor pueden mostrar el host enteroChecklist del comprador
- ¿VM, contenedor o bare metal? Si el anuncio no lo dice, pregunta, o ejecuta
systemd-detect-virten la primera hora. - ¿GPU entera o una parte? Y si es una parte: qué tecnología (SR-IOV, vGPU, MIG, time-slicing) y de qué tamaño.
- ¿Qué se factura fuera del precio por hora? Disco con la instancia detenida, tráfico, IPv4, cuota de alta.
- ¿De quién es la máquina y dónde está? Propiedad del proveedor en un centro de datos conocido, o un host de terceros en un marketplace.
- ¿Por hora o por mes? Los comparadores suelen convertir precios mensuales en una cifra por hora (precio ÷ 730 h): la cifra por hora no significa que puedas parar al cabo de una hora.
Lo que vende Linux GPU, dicho claramente
- Cada plan es una máquina virtual KVM con su propio kernel y SSH root:
systemd, Docker, módulos del kernel, k3s. - Los planes iGPU reciben una parte de una Intel UHD 770 mediante SR-IOV: varios clientes usan la misma GPU física, y el tamaño de cada parte depende del plan (Perf 1, 2 o 3).
- El plan GTX 1060 es una GPU dedicada, conectada entera a tu VM.
- Facturación mensual, sin cuota de alta. Nuestro feed de precios publica estos
atributos (
virtualization,gpu_share,performance_tier) junto a los precios.
Consulta la comparativa de VPS GPU para ver los precios frente a Hetzner, OVHcloud, Vultr y Vast.ai.