Unabhängiger Vergleich Aktualisiert Juli 2026 20 GPU-Anbieter getestet Echte Stundenpreise
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GPU-Cloud-Vergleich · Juli 2026

Beste GPU-Cloud-Hosting — 20 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 Juli 2026. Aktuelle Preise auf der Anbieter-Website prüfen.

GPU-Cloud-Vergleichstabelle

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

Nur auf der Suche nach dem niedrigsten Preis? Unser Ranking der günstigsten GPU-Clouds beginnt bei 0,03 $/h. Für unregelmäßige Inferenz-Workloads mit sekundengenauer Abrechnung lohnt sich der Blick auf Serverless-GPU-Plattformen.

AnbieterBewertungEinstiegspreisTop-GPUsHighlightsAktion
CoreWeave★★★★☆ 4.4from $1.25/hL40S, H100 SXM ≤80GB
  • Best multi-node GPU cluster performance
  • High-speed InfiniBand interconnects
Preise ansehen
Paperspace★★★★☆ 4.3from $0.45/hA100, A6000 ≤80GB
  • Best notebook experience of any cloud GPU
  • Team collaboration features built-in
Preise ansehen
Google Cloud GPU★★★★☆ 4.3from $0.71/hA100 40GB, A100 80GB ≤80GB
  • Best TPU availability for TF workloads
  • Deep Vertex AI + BigQuery integration
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Together AI★★★★☆ 4.3from $3.99/hH100, H200 ≤141GB
  • Best-in-class inference performance
  • Excellent open-source model coverage
Preise ansehen
Jarvis Labs★★★★☆ 4.3from $0.41/hA30, L4 ≤80GB
  • A30 from $0.41/h, A100 40GB from $0.89/h
  • RTX Pro 6000 Blackwell — 96GB on a single card
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Hetzner GPU★★★★☆ 4.2from €1.42/hRTX 4000 SFF Ada, RTX PRO 6000 ≤80GB
  • 96GB VRAM on a single card
  • EU jurisdiction and euro invoicing
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AWS GPU (EC2)★★★★☆ 4.2from $0.53/hA100, H100 ≤80GB
  • Most comprehensive ML toolchain (SageMaker)
  • Spot instances for massive cost savings
Preise ansehen
Crusoe★★★★☆ 4.2from $1.50/hH100, H200 ≤192GB
  • H200 HGX at $4.29/h with InfiniBand multi-node
  • B200 availability while most clouds wait-list
Preise ansehen
TensorDock★★★★☆ 4.2from $0.10/hRTX 4090, RTX 3090 ≤80GB
  • Among the cheapest H100 access in 2026
  • Wide host network = better availability
Preise ansehen
Azure GPU (NCv3/NDA)★★★★☆ 4.1from $0.53/hA100, H100 ≤80GB
  • Deep OpenAI / Azure OpenAI integration
  • Best choice for Microsoft-stack enterprises
Preise ansehen
Hyperstack★★★★☆ 4.1from $0.15/hRTX A4000, RTX A6000 ≤80GB
  • Outstanding entry pricing for A6000
  • Full networking stack (VPC, firewall, NAT)
Preise ansehen
Massed Compute★★★★☆ 4.1from $0.35/hRTX A6000, A40 ≤80GB
  • Strong A6000 / A40 lineup at moderate price
  • Pre-built VFX and AI templates
Preise ansehen
Scaleway★★★★☆ 4.0from €0.79/hL4, L40S ≤80GB
  • Strong EU presence (Paris + Amsterdam)
  • Mature cloud platform (S3, k8s, networking)
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OVH GPU★★★★☆ 3.9from €0.36/hT4, V100 ≤80GB
  • Strong EU data sovereignty guarantees
  • Established cloud provider with SLA
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Salad★★★★☆ 3.9from $0.02/hRTX 3090, RTX 4090 ≤24GB
  • Cheapest consumer GPUs — RTX 3090 from $0.09/h
  • Massive horizontal scale (1000+ nodes)
Preise ansehen

GPU-Cloud-Preisvergleich — H100 & A100 $/h

Anbieter bewerben unterschiedliche Einstiegstarife, deshalb vergleicht ein Schlagzeilenpreis selten gleich mit gleich. Unten steht der günstigste veröffentlichte On-Demand-Preis für dieselbe GPU, umgerechnet auf einen Einzel-GPU-Stundensatz (8-GPU-Instanzen durch 8 geteilt). Gegen die Live-Preisseite jedes Anbieters geprüft, Juli 2026.

NVIDIA H100 80GB — On-Demand $/h pro GPU

Anbieter$/h pro GPUKonfiguration
RunPod Am günstigsten$1.99Community Cloud · H100 PCIe
Lambda Labs$3.29H100 PCIe · On-Demand
CoreWeave$6.16HGX H100 · $49,24/Node ÷ 8
AWS$6.88p5.48xlarge $55,04/h ÷ 8
Azure$6.98NC40ads H100 v5 · 1 GPU
Google Cloud$11.06a3-highgpu-8g $88,49/h ÷ 8

NVIDIA A100 80GB — On-Demand $/h pro GPU

Anbieter$/h pro GPUKonfiguration
RunPod Am günstigsten$1.19Community Cloud · A100 PCIe
CoreWeave$2.70$21,60/Node ÷ 8
Lambda Labs$2.798× A100 SXM · pro GPU
Azure$3.67NC24ads A100 v4 · 1 GPU
Google Cloud$5.07a2-ultragpu-1g · 1 GPU
AWS$5.12p4de.24xlarge $40,96/h ÷ 8

Spezialisten-Clouds (RunPod, Lambda) unterbieten die Hyperscaler bei identischem Silizium um das 2–5-Fache. Schätze deinen eigenen Workload mit dem GPU-Kostenrechner. Marktplatzpreise (Vast.ai) und Consumer-Karten sind hier ausgeschlossen — dafür das Ranking der günstigsten GPU-Clouds.

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 4090RTX A6000L40SA100 80GBH100H200B200 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 $0.03/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 H100 clusters — Kubernetes-native GPU cloud

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
  • Expensive — not for hobbyists
  • Requires Kubernetes knowledge
  • Sales-led process for large clusters
Am besten für: Large-scale trainingFoundation modelsEnterprise AIMulti-node jobs
#6

Hetzner GPU

EU-sovereign dedicated GPU servers — RTX PRO 6000 Blackwell 96GB

from €1.42/h
★★★★ 4.2
eu-sovereign RTX 4000 SFF AdaRTX PRO 6000 bis 80GB VRAM
Vorteile
  • 96GB VRAM on a single card
  • EU jurisdiction and euro invoicing
  • Dedicated hardware nobody else shares
  • No minimum term, immediate cancellation
Nachteile
  • Not the cheap option — €1.42/h vs €0.36/h at OVH
  • Only two SKUs, one currently out of stock
  • No A100, no H100, no SXM datacenter parts
  • Monthly servers, not per-hour cloud VMs
Am besten für: EU complianceDedicated hardwareLarge-VRAM single-card workLong-running workloads
#7

OVH GPU

European GPU cloud with NVIDIA T4 and V100 options

from €0.36/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 $0.71/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 — P4/P5 instances for enterprise

from $0.53/h
★★★★ 4.2
Hyperscaler A100H100V100T4Inferentia2 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
  • Most expensive on-demand GPU pricing
  • Complex pricing model
  • Not beginner-friendly for pure GPU rental
Am besten für: Enterprise MLOpsSageMaker pipelinesProduction inferenceRegulated industries
#10

Azure GPU (NCv3/NDA)

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

from $0.53/h
★★★★ 4.1
Hyperscaler A100H100V100T4 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
  • High on-demand pricing
  • Complex portal and billing
  • Vendor lock-in with Azure ecosystem
Am besten für: Azure ML pipelinesMicrosoft stack AIEnterprise complianceOpenAI API users
#11

Crusoe

Climate-aligned GPU cloud — H100, H200, B200 and MI300X on green energy

from $1.50/h
★★★★ 4.2
specialist H100H200B200A100 80GBL40SMI300X bis 192GB VRAM
Vorteile
  • H200 HGX at $4.29/h with InfiniBand multi-node
  • B200 availability while most clouds wait-list
  • InfiniBand 3.2 Tb interconnects for serious multi-node
  • Climate-positive operations (uses flared methane)
Nachteile
  • Smaller GPU variety than RunPod
  • Region selection limited (mostly US + Iceland)
  • Sales-led for large deployments
Am besten für: LLM training at scaleMulti-node H100/H200 jobsSustainable AI workloadsAMD MI300X clusters
#12

Nebius Redakteurs-Wahl

EU-sovereign AI cloud from the Netherlands — full GDPR compliance, H100 to B200

from $1.55/h
★★★★★ 4.5
eu-sovereign H100H200B200L40SA100 80GB bis 192GB VRAM
Vorteile
  • Strong EU data residency — perfect for German / EU enterprise
  • Modern hardware including B200 SXM
  • Managed cluster orchestration included
  • Strong customer support in European hours
Nachteile
  • More expensive on-demand than RunPod / Vast.ai
  • EU-only regions (no US datacenters)
  • Smaller global presence than hyperscalers
Am besten für: EU-sovereign AI workloadsGDPR-bound enterprisesFrontier model trainingEuropean startups
#13

Together AI

Inference-first GPU cloud — H100/H200 with optimized serving stacks

from $3.99/h
★★★★ 4.3
specialist H100H200A100 80GBL40S bis 141GB VRAM
Vorteile
  • Best-in-class inference performance
  • Excellent open-source model coverage
  • Strong fine-tuning workflow
  • Token-based pricing for variable load
Nachteile
  • Less GPU variety than RunPod
  • Focus is inference, not raw training
  • Custom interconnects not exposed
Am besten für: High-throughput inferenceOpen-source LLM servingLlama / Mistral fine-tuningProduction AI APIs
#14

Hyperstack

Global GPU cloud specialist — RTX A4000 from $0.15/h, plus H100, H200 and B200

from $0.15/h
★★★★ 4.1
specialist RTX A4000RTX A6000L40A100 80GBH100H200B200B300 bis 80GB VRAM
Vorteile
  • Outstanding entry pricing for A6000
  • Full networking stack (VPC, firewall, NAT)
  • UK / EU regions for European latency
  • Reservation discount up to 75%
Nachteile
  • No B200 / H200 yet (April 2026)
  • Smaller marketing footprint than RunPod
  • Limited template marketplace
Am besten für: Budget training jobsStable Diffusion at scaleVPC-isolated workloadsEU-friendly compute
#15

TensorDock

Marketplace GPU cloud — RTX A4000 from $0.10/h, RTX 4090 $0.35/h, H100 SXM5 $2.25/h

from $0.10/h
★★★★ 4.2
marketplace RTX 4090RTX 3090A100 80GBH100L40S bis 80GB VRAM
Vorteile
  • Among the cheapest H100 access in 2026
  • Wide host network = better availability
  • Per-second billing for short jobs
  • Free egress saves on data-heavy workloads
Nachteile
  • Reliability varies by host
  • No managed cluster orchestration
  • Support is community-led
Am besten für: Budget GPU rentalsStable Diffusion fine-tuningShort-burst trainingIndie ML developers
#16

Salad

Distributed inference cloud — RTX 3090 $0.09/h, RTX 4090 $0.16/h

from $0.02/h
★★★★ 3.9
inference-budget RTX 3090RTX 4090RTX 3080RTX 3070 bis 24GB VRAM
Vorteile
  • Cheapest consumer GPUs — RTX 3090 from $0.09/h
  • Massive horizontal scale (1000+ nodes)
  • Auto-fleet management for inference
  • No data-egress charges
Nachteile
  • Distributed = no persistent storage
  • Not suitable for training
  • Latency varies by node geography
Am besten für: Stateless inferenceStable Diffusion bulk generationEmbedding generationCost-sensitive batch jobs
#17

Jarvis Labs

On-demand A30 / A100 / H100 from $0.41/h

from $0.41/h
★★★★ 4.3
specialist A30L4A100 40GBA100 80GBRTX Pro 6000H100H200 bis 80GB VRAM
Vorteile
  • A30 from $0.41/h, A100 40GB from $0.89/h
  • RTX Pro 6000 Blackwell — 96GB on a single card
  • Polished UI for non-DevOps users
  • Quick spinup, low friction
Nachteile
  • Smaller GPU variety than RunPod
  • No serverless / autoscaling
  • Limited European presence
Am besten für: Researchers and indie developersLlama fine-tuningStable Diffusion trainingJupyter notebook users
#18

Lyceum Redakteurs-Wahl

EU-sovereign AI cloud — H100 to H200 with full data residency

from $1.19/h
★★★★ 4.2
eu-sovereign A100 80GBH100H200L40S bis 141GB VRAM
Vorteile
  • Strong EU data residency (no US transit)
  • H200 availability in Europe
  • ISO 27001 + SOC 2 certifications
  • European billing and contracts
Nachteile
  • Smaller capacity than US-based clouds
  • Higher base price than RunPod / Vast.ai
  • Limited GPU variety beyond Nvidia
Am besten für: EU-regulated industriesGDPR-strict workloadsEuropean public sectorHealth and finance AI
#19

Massed Compute

Workstation-grade GPUs for AI/ML/VFX — A100 from $1.79/h

from $0.35/h
★★★★ 4.1
specialist RTX A6000A40A100 80GBH100RTX 6000 Ada bis 80GB VRAM
Vorteile
  • Strong A6000 / A40 lineup at moderate price
  • Pre-built VFX and AI templates
  • RDP/VNC for visual workflows
  • Per-second billing
Nachteile
  • US-only datacenters
  • No serverless inference
  • Smaller community than RunPod
Am besten für: VFX and 3D renderingStable Diffusion fine-tuningWorkstation-style AI devMulti-tenant studios
#20

Scaleway

European cloud with H100 SXM and L40S — Paris and Amsterdam regions

from €0.79/h
★★★★ 4.0
eu-sovereign L4L40SH100H100 SXM bis 80GB VRAM
Vorteile
  • Strong EU presence (Paris + Amsterdam)
  • Mature cloud platform (S3, k8s, networking)
  • Per-minute billing
  • EUR pricing avoids USD volatility
Nachteile
  • More expensive than US specialists like RunPod
  • No B200 / H200 yet
  • Limited capacity for big training runs
Am besten für: European startupsGDPR-compliant inferencek8s-based AI deploymentsEU enterprise

Häufig gestellte Fragen

Was ist die günstigste GPU-Cloud 2026? +

RunPod ist 2026 die GPU-Cloud mit dem besten Preis-Leistungs-Verhältnis — ab 0,16 $/h (RTX A5000 Community Cloud) mit der stärksten Preis-Zuverlässigkeits-Balance aller 20 getesteten Anbieter, plus Serverless-Endpunkten und persistenten Volumes. Wer nur den absolut niedrigsten Preis sucht: Vast.ai-Marktplatz-Instanzen ab 0,10 $/h (unterbrechbar).

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.