#1
Vast.ai
Cheapest GPU cloud — peer-to-peer marketplace for budget training
- Absolute cheapest GPU compute available
- Widest GPU variety including consumer cards
Preis aktuell?
H100-Cloud-Vergleich · April 2026
Beste H100-Cloud-Anbieter 2026
Wo man tatsächlich H100-Kapazität bekommt — 7 Clouds verglichen nach On-Demand-Preis, Verfügbarkeit und Cluster-Größe. Ab 1,99 $/h.
Der H100-Markt im April 2026
Die NVIDIA H100 ist 2026 der dominante Beschleuniger für ernsthaftes LLM-Training und High-Throughput-Inferenz. Verglichen mit der A100 liefert sie ~3× FP16- und ~6× FP8-Durchsatz dank Transformer Engine — aber nicht die Leistung ist der Engpass, sondern die Verfügbarkeit.
Bei den 7 GPU-Clouds mit On-Demand-H100s reichen die Stundenpreise von 1,99 $/h bis 4,10 $/h für identische Hardware. Die Wahl ist selten nur eine Preisfrage — sondern wo du gerade tatsächlich H100-Kapazität bekommst.
Spezialisierte Clouds gewinnen beim Preis. RunPod, Lambda Labs und CoreWeave dominieren On-Demand-H100-Verfügbarkeit und kosten 40–60 % weniger als AWS p5 / GCP A3 / Azure NDA100 v5 bei gleicher Rechenleistung.
| Anbieter | Startpreis | Top-GPUs | Stärken | Bewertung | CTA |
|---|---|---|---|---|---|
| Vast.ai Editor's Choice | ab 0,10 $/h | RTX 3090, RTX 4090, A100 ≤80GB |
| ★★★★☆ | Zu den Preisen |
| RunPod Editor's Choice | ab 0,16 $/h | RTX A5000, RTX 3090, RTX 4090 ≤80GB |
| ★★★★★ | Zu den Preisen |
| AWS GPU (EC2) | ab 0,53 $/h | T4, A100, H100 ≤80GB |
| ★★★★☆ | Zu den Preisen |
| Azure GPU (NC T4/A100) | ab 0,53 $/h | T4, A100, H100 ≤80GB |
| ★★★★☆ | Zu den Preisen |
| Lambda Labs Editor's Choice | ab 0,69 $/h | Quadro RTX 6000, A100 40GB, A100 80GB ≤80GB |
| ★★★★★ | Zu den Preisen |
| CoreWeave | ab 1,25 $/h | L40S, H100 SXM, A100 SXM ≤80GB |
| ★★★★☆ | Zu den Preisen |
| Google Cloud GPU | ab 3,67 $/h | A100 40GB, A100 80GB, H100 ≤80GB |
| ★★★★☆ | Zu den Preisen |
#2
RunPod
Best value GPU cloud — huge selection, community + secure cloud
- Cheapest community GPUs from $0.16/h
- Massive GPU variety including H100
Preis aktuell?
#3
AWS GPU (EC2)
Largest GPU fleet worldwide — T4 entry, P4/P5 for enterprise
- Most comprehensive ML toolchain (SageMaker)
- Spot instances for massive cost savings
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#4
Azure GPU (NC T4/A100)
Microsoft's GPU cloud — T4 entry, best for Azure ML and enterprise AI
- Deep OpenAI / Azure OpenAI integration
- Best choice for Microsoft-stack enterprises
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#5
Lambda Labs
On-demand H100 clusters — developer-favourite for serious ML
- Reliable on-demand H100 availability
- No complex setup — SSH ready in seconds
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#6
CoreWeave
Enterprise GPU clusters — Kubernetes-native with H100 & L40S
- Best multi-node GPU cluster performance
- High-speed InfiniBand interconnects
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Häufige Fragen
Welche Cloud hat 2026 die günstigste H100?
RunPod Secure Cloud bei 1,99 $/h ist die günstigste On-Demand-H100-80GB. RunPod Community kann günstiger sein, ist aber unterbrechbar. Für Reservierungen / Langzeit-Verträge können Lambda Labs und CoreWeave deutlich unter dem 1,99 $/h-Preis anbieten.
Warum sind H100s auf AWS oft nicht verfügbar?
AWS p5 (8× H100) ist auf wenige Regionen konzentriert (us-east-1, us-west-2, eu-west-1) und stark von Enterprise-Kunden reserviert. On-Demand-Engpässe sind während der US-Geschäftszeiten üblich. Spezialisierte Clouds wie RunPod und CoreWeave haben größere freie Kontingente.
H100 vs. A100 — was sollte ich mieten?
Für Llama-3-70B-Fine-Tuning oder großes Training ist H100 2–3× schneller und trotz höherem Stundenpreis oft günstiger pro Trainingslauf. Für Inferenz von <13B-Modellen oder Forschungsworkloads ist die A100 80GB kosteneffizienter.
Wie viele H100s brauche ich, um Llama-3 70B zu fine-tunen?
Volles Fine-Tuning: 8× H100 (ein DGX-Equivalent-Knoten) für ~12-24 Stunden pro Epoche bei 100K Samples. Für QLoRA: 1× H100 80GB reicht für ~6-8 Stunden. CoreWeave und Lambda Labs sind am besten für Multi-Node-H100-Jobs (InfiniBand).
H100 SXM vs. PCIe — wo ist der Unterschied?
H100 SXM (CoreWeave, AWS p5, GCP A3) hat NVLink bis 900 GB/s für Multi-GPU-Jobs, während H100 PCIe (RunPod, Lambda) auf PCIe Gen5 ~128 GB/s begrenzt ist, dafür ~10-15 % günstiger. SXM ist essenziell für ≥4-GPU-Training, PCIe reicht für Single-GPU-Inferenz und ≤2-GPU-Training.
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