Um VPS GPU barato para as cargas GPU do dia a dia

O que inclui o VPS

Uma máquina virtual KVM com Debian 13 (kernel 7.3) e a GPU integrada Intel UHD 770 exposta dentro da VM: sem emulação, os drivers Linux padrão comunicam diretamente com o hardware.

• GPU: Intel UHD 770, arquitetura Xe-LP (Gen12), 32 EU (256 unidades FP32), até 1,45 GHz, ≈ 0,74 TFLOPS FP32 de pico. Sem VRAM dedicada: a GPU usa a RAM da VM.
• Dispositivos: /dev/dri/card0 e /dev/dri/renderD128, utilizáveis a partir do Docker e de pods k3s.
• Pilha de software: Mesa iris (OpenGL 4.6) e ANV (Vulkan), intel-media-driver iHD (VA-API), compute-runtime NEO (OpenCL 3.0, Level Zero), plugin GPU do OpenVINO.
• Motor multimédia (QuickSync): descodificação H.264, HEVC 8/10 bits, VP9, AV1; codificação H.264, HEVC 8/10 bits, VP9. Sem codificação AV1.
• Sistema: SSH root, Docker pré-instalado, IPv6 público dedicado, IPv4 de saída (IPv4 dedicado +5 €/mês).

Planos

A GPU é partilhada no tempo entre um pequeno número de VM. O seu plano define a sua parte do tempo de GPU (Perf 1, 2 ou 3). Para uma placa só sua, escolha a GTX 1060.

* GPU partilhada: vários clientes podem usar a mesma GPU física. A repartição é fixada por SR-IOV (virtualização de GPU por hardware): cada VM tem a sua própria parte da GPU, cujo tamanho depende do plano escolhido (Perf 1, 2 ou 3).

Para que serve um VPS GPU

As cargas em que uma GPU faz a diferença nem sempre são as que precisam de dezenas de TFLOPS:

• Transcodificação de vídeo (FFmpeg, Jellyfin, Plex): quem trabalha é o codificador de função fixa, não os núcleos de shaders. 1080p e 4K HEVC via VA-API, com muito pouca CPU.
• Navegadores com GPU (Chrome, Playwright, Selenium, agentes de IA): nas nossas medições num plano Perf 2, um benchmark WebGL corre a 60 fps com 0,3 vCPU usando a GPU, contra 9,8 fps com 3,4 vCPU em renderização por software (SwiftShader).
• Modelos de IA pequenos: visão, OCR, embeddings com OpenVINO; LLM de 3 a 8 mil milhões de parâmetros quantizados em Q4 (Gemma, Phi, Qwen) com llama.cpp em Vulkan ou Ollama. Para tarefas assíncronas (resumos, extração), não para um chat com muito tráfego.
• Renderização headless (Blender EEVEE, OpenGL/Vulkan), computação OpenCL (Julia, PyOpenCL), CI gráfica.

Verifique a GPU em 10 segundos

Depois de ligado por SSH:

gpu-check            # preinstalled: GPU, VAAPI, OpenCL, Vulkan in one go
ls -l /dev/dri        # card0 + renderD128
vainfo --display drm  # iHD driver, H.264/HEVC/VP9/AV1 profiles
clinfo -l             # Intel(R) OpenCL Graphics (NEO)
vulkaninfo --summary  # Mesa ANV, Intel(R) UHD Graphics 770

Preço mensal fixo vs. faturação à hora

As clouds GPU mostram preços à hora. Um serviço que funciona sempre (servidor multimédia, frota de navegadores, runner de CI) é faturado 720 horas por mês: a 0,60 $/h são ≈ 432 $/mês; a 1,00 $/h, ≈ 720 $/mês. O VPS GPU fica nos 14,99 €/mês, sem taxa de instalação.

Comparação detalhada: Hetzner, OVHcloud, Vultr, Vast.ai →

Quando precisa de algo maior

Para ser claro quanto aos limites: sem CUDA na iGPU, sem VRAM dedicada, ≈ 0,74 TFLOPS. Para treino, LLM de 30 mil milhões de parâmetros ou mais, ou um débito elevado de tokens, precisa de 24–96 GB de VRAM: uma L4, uma L40S ou uma RTX PRO numa grande cloud. Para CUDA e NVENC com orçamento reduzido, a nossa GTX 1060 (49,99 €/mês) costuma bastar.