Unabhängiger Vergleich Aktualisiert April 2026 10 GPU-Anbieter getestet Echte Stundenpreise

GPU-Cloud-Vergleich · April 2026

Beste GPU-Cloud-Hosting — 10 Anbieter im Vergleich

Wir haben 10 GPU-Cloud-Anbieter getestet und mit Preisen verglichen, damit du nicht zu viel zahlst. Von $0,10/h Community-GPUs bis Enterprise-H100-Clustern ab $4+/h.

Einige Links sind Affiliate-Links — wir erhalten eine Provision ohne Mehrkosten für dich. Preise verifiziert April 2026. Aktuelle Preise auf der Anbieter-Website prüfen.

GPU-Cloud-Vergleichstabelle

Sortiert nach Bewertung. Auf einen Anbieter klicken für vollständige Details unten.

Anbieter Bewertung Einstiegspreis Top-GPUs Highlights Aktion
CoreWeave ★★★★☆ 4.4 from $1.25/h L40S, H100 SXM ≤80GB
  • Best multi-node GPU cluster performance
  • High-speed InfiniBand interconnects
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Paperspace ★★★★☆ 4.3 from $0.45/h A100, A6000 ≤80GB
  • Best notebook experience of any cloud GPU
  • Team collaboration features built-in
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Google Cloud GPU ★★★★☆ 4.3 from $3.67/h A100 40GB, A100 80GB ≤80GB
  • Best TPU availability for TF workloads
  • Deep Vertex AI + BigQuery integration
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Hetzner GPU ★★★★☆ 4.2 from €0.35/h RTX 4000 SFF Ada, RTX PRO 6000 ≤96GB
  • Best GPU pricing in Europe
  • GDPR and EU data residency compliant
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AWS GPU (EC2) ★★★★☆ 4.2 from $0.526/h T4, A100 ≤80GB
  • Most comprehensive ML toolchain (SageMaker)
  • Spot instances for massive cost savings
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Azure GPU (NC T4/A100) ★★★★☆ 4.1 from $0.526/h T4, A100 ≤80GB
  • Deep OpenAI / Azure OpenAI integration
  • Best choice for Microsoft-stack enterprises
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OVH GPU ★★★★☆ 3.9 from €0.45/h T4, V100 ≤80GB
  • Strong EU data sovereignty guarantees
  • Established cloud provider with SLA
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Ausführliche Anbietertests

Detaillierte Analyse jeder GPU-Cloud mit Vor-/Nachteilen und Best-Fit-Szenarien.

#1

RunPod Redakteurs-Wahl

Best value GPU cloud — huge selection, community + secure cloud

from $0.16/h
★★★★★ 4.6
Bestes Preis-Leistung RTX A5000RTX 3090RTX 4090A100 80GBH100 bis 80GB VRAM
Vorteile
  • Cheapest community GPUs from $0.16/h
  • Massive GPU variety including H100
  • Serverless endpoints for inference APIs
  • Great UI and pod management
Nachteile
  • Community cloud less reliable than dedicated
  • Storage costs add up over time
  • Support can be slow on free tier
Am besten für: Fine-tuning LLMsStable DiffusionTrainingInference
#2

Lambda Labs Redakteurs-Wahl

On-demand H100 clusters — developer-favourite for serious ML

from $0.69/h
★★★★★ 4.5
Enterprise Quadro RTX 6000A100 40GBA100 80GBH100A10 bis 80GB VRAM
Vorteile
  • Reliable on-demand H100 availability
  • No complex setup — SSH ready in seconds
  • Lambda Stack saves setup time
  • Competitive pricing vs hyperscalers
Nachteile
  • Limited GPU types vs RunPod
  • Fewer EU datacenter options
  • No serverless endpoints
Am besten für: LLM trainingResearchFine-tuningMulti-GPU jobs
#3

Vast.ai Redakteurs-Wahl

Cheapest GPU cloud — peer-to-peer marketplace for budget training

from $0.10/h
★★★★ 4.1
Budget RTX 3090RTX 4090A100H100RTX 3060 bis 80GB VRAM
Vorteile
  • Absolute cheapest GPU compute available
  • Widest GPU variety including consumer cards
  • Good for fault-tolerant batch jobs
  • Marketplace competition drives prices down
Nachteile
  • Hosts can take instances offline anytime
  • Variable reliability across providers
  • Less suitable for time-sensitive inference
Am besten für: Batch trainingBudget experimentsStable DiffusionData processing
#4

Paperspace

Gradient notebooks + GPU VMs — great for ML teams

from $0.45/h
★★★★ 4.3
Notebooks A100A6000RTX 4000V100 bis 80GB VRAM
Vorteile
  • Best notebook experience of any cloud GPU
  • Team collaboration features built-in
  • Free tier with limited GPU hours
  • Good documentation and tutorials
Nachteile
  • Pricier than RunPod for raw compute
  • Limited GPU types vs competitors
  • Gradient platform has occasional issues
Am besten für: NotebooksML teamsPrototypingEducation
#5

CoreWeave

Enterprise GPU clusters — Kubernetes-native with H100 & L40S

from $1.25/h
★★★★ 4.4
Enterprise L40SH100 SXMA100 SXMA40 bis 80GB VRAM
Vorteile
  • Best multi-node GPU cluster performance
  • High-speed InfiniBand interconnects
  • Purpose-built for AI workloads
  • Strong enterprise support
Nachteile
  • Enterprise contracts required for large clusters
  • Requires Kubernetes knowledge
  • Sales-led process for large deployments
Am besten für: Large-scale trainingFoundation modelsEnterprise AIMulti-node jobs
#6

Hetzner GPU

Affordable EU GPU cloud — RTX 4000 Ada at European prices

from €0.35/h
★★★★ 4.2
Budget RTX 4000 SFF AdaRTX PRO 6000 bis 96GB VRAM
Vorteile
  • Best GPU pricing in Europe
  • GDPR and EU data residency compliant
  • Excellent API and automation support
  • Trusted Hetzner infrastructure
Nachteile
  • Limited GPU types — no H100 or A100
  • Smaller VRAM vs US hyperscaler options
  • Fewer GPU locations than US providers
Am besten für: EU complianceResearchInference APIsBudget EU GPU
#7

OVH GPU

European GPU cloud with NVIDIA T4 and V100 options

from €0.45/h
★★★★ 3.9
Enterprise T4V100A100 bis 80GB VRAM
Vorteile
  • Strong EU data sovereignty guarantees
  • Established cloud provider with SLA
  • Multi-region EU availability
  • Good for government/regulated industries
Nachteile
  • Older GPU lineup (V100 still prominent)
  • More complex setup vs RunPod
  • Higher prices than Hetzner for GPU
Am besten für: EU projectsInferenceModerate trainingGDPR requirements
#8

Google Cloud GPU

TPU + GPU powerhouse — best ecosystem for TensorFlow

from $3.67/h
★★★★ 4.3
Hyperscaler A100 40GBA100 80GBH100T4L4 bis 80GB VRAM
Vorteile
  • Best TPU availability for TF workloads
  • Deep Vertex AI + BigQuery integration
  • Global infrastructure and reliability
  • Preemptible instances cut costs significantly
Nachteile
  • Expensive on-demand pricing
  • Complex billing — easy to overspend
  • Steep learning curve for GCP newcomers
Am besten für: TensorFlow workloadsTPU trainingEnterprise AIVertex AI pipelines
#9

AWS GPU (EC2)

Largest GPU fleet worldwide — T4 entry, P4/P5 for enterprise

from $0.526/h
★★★★ 4.2
Hyperscaler T4A100H100V100Inferentia2 bis 80GB VRAM
Vorteile
  • Most comprehensive ML toolchain (SageMaker)
  • Spot instances for massive cost savings
  • Best compliance certifications globally
  • Inferentia for cost-effective inference
Nachteile
  • A100/H100 on-demand pricing is very high
  • Complex pricing model
  • Not beginner-friendly for pure GPU rental
Am besten für: Enterprise MLOpsSageMaker pipelinesProduction inferenceRegulated industries
#10

Azure GPU (NC T4/A100)

Microsoft's GPU cloud — T4 entry, best for Azure ML and enterprise AI

from $0.526/h
★★★★ 4.1
Hyperscaler T4A100H100V100 bis 80GB VRAM
Vorteile
  • Deep OpenAI / Azure OpenAI integration
  • Best choice for Microsoft-stack enterprises
  • Strong compliance and government certifications
  • Azure ML Studio for no-code ML
Nachteile
  • A100/H100 on-demand pricing is very high
  • Complex portal and billing
  • Vendor lock-in with Azure ecosystem
Am besten für: Azure ML pipelinesMicrosoft stack AIEnterprise complianceOpenAI API users

Häufig gestellte Fragen

Was ist die günstigste GPU-Cloud 2026? +

Vast.ai ist die günstigste GPU-Cloud ab 0,10 $/h für Community-Instanzen. RunPod ist die beste Balance aus Preis und Zuverlässigkeit ab 0,16 $/h (RTX A5000 Community Cloud).

Ist RunPod zuverlässig genug für Produktion? +

RunPods Secure Cloud ist mit dedizierter Rechenzentrums-Hardware zuverlässig für Produktion. Community Cloud ist günstiger, aber Hosts können Instanzen offline nehmen. Für Always-On-Inferenz Secure Cloud oder Lambda Labs nutzen.

Welche GPU-Cloud hat H100s verfügbar? +

Lambda Labs, CoreWeave, RunPod, AWS (p5) und Google Cloud bieten alle H100-Zugang. CoreWeave hat das größte H100-Cluster-Inventar. Preise reichen von ~2 $/h (Lambda) bis 4+ $/h (AWS On-Demand).

AWS/GCP/Azure oder einen GPU-Spezialisten nutzen? +

Für reines GPU-Compute sind Spezialisten (RunPod, Lambda, Vast.ai) 2–5× günstiger als Hyperscaler. AWS/GCP/Azure nur bei enger ML-Service-Integration (SageMaker, Vertex AI) oder strengen Enterprise-Compliance-Anforderungen.

Welche GPU brauche ich für Llama-3-70B-Fine-Tuning? +

Mindestens eine A100 80GB oder 2× A100 40GB in NVLink. Für Llama 3 8B reicht eine RTX 3090/4090 mit 24GB. RunPod ist für beide das beste Preis-Leistungs-Verhältnis.