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GPU-Cloud-Vergleich · 2026

AWS GPU (EC2) vs Jarvis Labs

J

AWS GPU (EC2) gewinnt bei 3 von 5 Kriterien — die richtige Wahl hängt aber von deinem Workload ab.

Gesamtsieger
AWS GPU (EC2)
Größte GPU-Flotte weltweit — P4-/P5-Instanzen für Enterprise
ab 3,06 $/h
★★★★☆ 4.2 / 5 (4.123 Bewertungen)
Zu AWS GPU (EC2) →
VS
J
Jarvis Labs
On-Demand H100 / A100 / RTX 6000 Ada ab 0,39 $/h
ab 0,39 $/h
★★★★☆ 4.3 / 5 (312 Bewertungen)
Zu Jarvis Labs →

Direkter Vergleich

AWS GPU (EC2)
JJarvis Labs
Startpreis Niedrigster Stundensatz
ab 3,06 $/h
ab 0,39 $/h
Gesamtbewertung Nutzerbewertung
4.2 / 5
4.3 / 5
GPU-Typen Auswahl
5 Typen
4 Typen
Max. VRAM Größte verfügbare
80 GB
80 GB
Standorte Regionen
US, EU, APAC, Global
US, Asia
Siege von 5
3
2

GPU-Verfügbarkeit

AWS GPU (EC2)
A100H100V100T4Inferentia2

VRAM: 16–80 GB · Standorte: US, EU, APAC, Global

JJarvis Labs
RTX 6000 AdaA100 40GBA100 80GBH100

VRAM: 48–80 GB · Standorte: US, Asia

Vor- & Nachteile

AWS GPU (EC2)
Vorteile
  • Umfassendste ML-Toolchain (SageMaker)
  • Spot-Instanzen für massive Kostenersparnis
  • Beste Compliance-Zertifikate weltweit
  • Inferentia für kosteneffiziente Inferenz
Nachteile
  • Teuerste On-Demand-GPU-Preise
  • Komplexes Preismodell
  • Nicht einsteigerfreundlich für reine GPU-Miete
JJarvis Labs
Vorteile
  • Hervorragende Preise für H100
  • RTX 6000 Ada — 48 GB zum moderaten Preis
  • Geschliffene UI für Nicht-DevOps-Nutzer
  • Schneller Start, geringe Reibung
Nachteile
  • Geringere GPU-Auswahl als RunPod
  • Kein Serverless / Autoscaling
  • Begrenzte europäische Präsenz

Welchen solltest du wählen?

Wähle AWS GPU (EC2), wenn…
  • Du GPU-Compute für Enterprise-MLOps brauchst
  • Du GPU-Compute für SageMaker-Pipelines brauchst
  • Du GPU-Compute für Produktions-Inferenz brauchst
  • Du GPU-Compute für Regulierte Branchen brauchst
  • Mehr GPU-Auswahl gewünscht (5 vs 4 Typen)
J Wähle Jarvis Labs, wenn…
  • Du GPU-Compute für Forscher und Indie-Entwickler brauchst
  • Du GPU-Compute für Llama-Fine-Tuning brauchst
  • Du GPU-Compute für Stable-Diffusion-Training brauchst
  • Du GPU-Compute für Jupyter-Notebook-Nutzer brauchst
  • Niedrigerer Preis Priorität hat (ab 0,39 $/h vs ab 3,06 $/h)
  • Höhere Nutzerzufriedenheit wichtig ist (4.3 vs 4.2)