Бесплатные GPU из РФ: что реально работает
Проверено 2026-07-11 по публичным страницам сервисов. Следующая ручная перепроверка — до 2026-07-24, потому что AWS закрывает новый доступ к SageMaker Studio Lab 2026-07-30.
Бесплатные GPU полезны для обучения, коротких экспериментов и notebook-демо. Для продакшена, длинных задач и повторяемых замеров они плохи: сессии обрываются, квоты плавают, тип GPU не гарантирован, а платные планы могут упереться в оплату и региональные ограничения.
GPURadar не проверяет квоты автоматически. Такой мониторинг быстро устаревает и может нарушать правила сервисов, особенно если пытаться обходить лимиты несколькими аккаунтами.
Короткая таблица
| Сервис | Что реально даёт | Для пользователя из РФ | Риск |
|---|---|---|---|
| Google Colab Free | Бесплатные notebook-сессии с доступом к GPU/TPU при наличии ресурса | Хороший первый шаг, если аккаунт открывает Colab | Лимиты, lifetime VM и тип GPU меняются; free-ресурсы не гарантированы |
| Kaggle Notebooks | Недельная GPU-квота для notebooks | Подходит для учебных задач и соревнований | Не подходит для long-running задач и сервисов |
| Lightning.ai | 15 free credits каждый месяц на free-плане | Проверять доступ и списание кредитов руками после регистрации | Кредиты тратятся на storage/GPU и не заменяют постоянную аренду |
| Modal | Starter-план с $30/month free compute | Хорош для коротких serverless GPU-задач и batch jobs | Нужен контроль расходов; это serverless compute, а не notebook-хостинг |
| AWS SageMaker Studio Lab | Бесплатный JupyterLab без AWS-аккаунта | Если нужен новый аккаунт, регистрироваться до 2026-07-30 | Новый доступ закрывается 2026-07-30; существующие пользователи продолжают работать, новых фич AWS не обещает |
Когда бесплатного GPU достаточно
- Проверить notebook из статьи или курса.
- Запустить короткий inference 7B/8B модели.
- Сделать учебный fine-tune на маленьком датасете.
- Понять, нужен ли вообще GPU перед арендой.
Когда лучше арендовать
- Нужна конкретная карта: A100 80GB, H100, H200, RTX 4090/5090.
- Задача длится дольше нескольких часов.
- Важна повторяемость окружения.
- Нужно посчитать стоимость inference. Для этого используйте калькулятор ₽/1M токенов.
- Нужна дешёвая 24-ГБ карта без ожидания квоты: проверьте актуальные GPU в наличии.
Не используйте несколько аккаунтов для обхода лимитов. Colab прямо запрещает обход ограничений, а у Kaggle и других платформ такие попытки обычно заканчиваются потерей доступа к ускорителям.
Что выбрать
| Задача | Начать бесплатно | Когда переходить на аренду |
|---|---|---|
| Учебный notebook | Colab или Kaggle | Когда runtime рвётся или нужна конкретная VRAM |
| Соревнование/датасет Kaggle | Kaggle Notebooks | Когда недельной GPU-квоты мало |
| Serverless inference/job | Modal | Когда job повторяется и нужен предсказуемый бюджет |
| IDE-like среда с кредитами | Lightning.ai | Когда кредиты заканчиваются или нужен A100/H100 |
| Новый бесплатный JupyterLab | SageMaker Studio Lab до 2026-07-30 | После закрытия нового доступа лучше не строить процесс вокруг него |
Практический путь из РФ
- Начните с Colab Free или Kaggle, если задача учебная и данные не чувствительные.
- Сразу сохраняйте веса, логи и датасеты вне notebook-сессии.
- Если нужна конкретная карта или длинный запуск, сравните цену аренды на странице GPU.
- Для LLM-инференса посчитайте стоимость в калькуляторе ₽/1M токенов.
- Для постоянной домашней нагрузки проверьте окупаемость своей RTX 3090 против аренды.
Бесплатные GPU дают старт. Аренда нужна тогда, когда важны время, конкретное железо и воспроизводимость.
Источники для ручной перепроверки
- Google Colab FAQ — free resources are not guaranteed, usage limits fluctuate, GPU types vary.
- Kaggle: Efficient GPU Usage — недельная GPU-квота.
- Lightning AI billing FAQ — free-план пополняется до 15 credits в начале месяца.
- Modal pricing — Starter даёт $30/month free compute.
- AWS SageMaker Studio Lab docs — новый customer access закрывается 2026-07-30; существующие пользователи продолжают работать.