Alquiler parcial de GPU
Alquila 1 o 2 GPUs de un rig de 8 GPUs en Clore.ai y paga solo por lo que uses
No tienes que alquilar la máquina completa. En aproximadamente el 60% de los servidores listados puedes sacar una sola GPU de un equipo con varias GPU y pagar una parte proporcional del precio. En la captura del 24 de agosto de 2026 eso era 1.331 de 2.202 servidores y 2.153 ranuras individuales de GPU libres — muchas de ellas tarjetas a las que, de otro modo, solo llegarías alquilando una máquina de ocho GPU por 5 $/h.
Casi todas las guías de esta colección se ejecutan en una sola GPU. Ajustar un modelo de 7B, servir Qwen3.8-27B en Q4, generar vídeo con LTX-2.5 — una tarjeta cada uno. El alquiler parcial es lo que hace que esas cargas de trabajo se ejecuten en el buen hardware en lugar de solo en las máquinas sobrantes de una sola GPU.
Cómo funciona
Un equipo con 8× RTX 5090 aparece con un precio diario por equipo. Cuando alquilas 2 de esas GPU:
tu precio = precio_del_equipo × (cantidad_de_gpu / total_de_gpu)Nada más cambia. La facturación sigue siendo por minuto, el pedido sigue dándote un contenedor Docker con SSH, y las GPU que pagaste quedan vinculadas a tu contenedor por su UUID de hardware — así que la asignación sobrevive a un reinicio o a una reenumeración PCI, y ningún coarrendatario puede tocarlas.
8× RTX 5090 a 4,80 $/h
4,80 $/h
1 GPU
0,60 $/h
8× RTX 5090 a 4,80 $/h
4,80 $/h
2 GPU
1,20 $/h
4× RTX 4090 a 0,80 $/h
0,80 $/h
1 GPU
$0,20/h
Reglas que conviene conocer
Solo bajo demanda
Los pedidos spot siempre toman el equipo completo
Solo equipos del mismo modelo
Un equipo mixto (2× 4090 + 6× 3090) no se puede dividir
Los hosts pueden excluirse
Algunos equipos son solo de máquina completa, por decisión del host
Las GPU son exclusivas
Tus UUID son tuyos para el pedido; otros inquilinos obtienen tarjetas diferentes
La CPU, la RAM y el disco no se dividen
Los recursos del sistema del equipo se comparten con los coarrendatarios — comprueba que la máquina tenga suficiente RAM para todos, no solo para ti
Perfiles de overclock
Un pedido parcial no puede establecer un perfil OC — la API devuelve oc_not_supported_for_partial
Comprueba la RAM del sistema antes de tomar una GPU de un equipo grande. La asignación de GPU es exclusiva, la memoria del sistema no. Un equipo 8× con 32 GB de RAM es un mal anfitrión para una carga de trabajo que quiere 32 GB por sí sola — busca equipos cuya RAM supere con holgura la suma de lo que usarán sus inquilinos. La RAM mediana de toda la flota es de 32 GB, y el decil superior es de 129 GB.
Alquilar una GPU desde la interfaz web
Abre la Marketplace y elige un servidor con varias GPU.
En la tarjeta del servidor, elige cuántas GPU quieres. Los servidores que admiten alquiler parcial muestran el selector de ranuras libres; los que no, solo permiten el equipo completo.
El precio se actualiza proporcionalmente a medida que cambias la cantidad.
Configura la imagen y los puertos como de costumbre, y luego alquila.
Alquilar una GPU desde la API
El listado te indica lo que está disponible. partial_gpu_rental es o bien false o un objeto:
Introduce gpu_count (y opcionalmente gpu_indices, elegidos de free_indices) al crear el pedido:
gpu_indices es opcional — introduce gpu_count solo y el backend elegirá las GPU libres por ti. Omite ambos y alquilarás el equipo completo.
Con el SDK de Python / CLI:
Errores que puedes recibir y lo que significan:
not_enough_free_gpus
Alguien tomó las ranuras entre tu lectura y tu escritura — vuelve a leer free_indices
invalid_gpu_count
Por debajo de 1 o por encima de total_gpus
gpu_indices_count_mismatch
La longitud de la lista no coincide con gpu_count
gpu_index_out_of_range
Un índice fuera de 0 … total_gpus-1
duplicate_gpu_index
El mismo índice dos veces
partial_not_supported
Equipo de modelos mixtos, o el host se excluyó
¿Es más barato por GPU?
A veces, y ese no es el punto principal. Precio mediano por GPU por hora según el tamaño del equipo, desde la captura:
RTX 4090
$0.165
$0.156
$0.172
$0.156
RTX 3090
$0.083
$0.083
$0.073
$0.083
RTX 3080
$0.079
$0.069
$0.058
$0.052
RTX 5090
$0.270
$0.271
$0.322
$0.443
Las tarjetas más antiguas salen notablemente más baratas al por mayor; los equipos con RTX 5090 tienen un sobreprecio. La verdadera ganancia es la disponibilidad — el alquiler parcial convierte aproximadamente un millar de máquinas con varias GPU en tarjetas alquilables individualmente, que es donde realmente se encuentra la mayor parte de la capacidad libre de 3090/4090/5090.
Siguientes pasos
Precios y disponibilidad de GPU — lo que está activo ahora
Comparación de GPU — qué tarjeta para qué carga de trabajo
Configuración multi-GPU — cuando sí quieres el equipo completo
Enlaces
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