GPU-Cloud-Vergleich · 2026
Hyperstack vs TensorDock
Hyperstack gewinnt bei 4 von 5 Kriterien — die richtige Wahl hängt aber von deinem Workload ab.
Gesamtsieger
Hyperstack
Globaler GPU-Cloud-Spezialist — H100, A100 80GB und L40 ab 0,11 $/h
ab 0,11 $/h
★★★★☆ 4.3 / 5 (198 Bewertungen)
Zu Hyperstack →VS
TensorDock
GPU-Cloud-Marktplatz — RTX 4090 ab 0,21 $/h, H100 ab 1,99 $/h
ab 0,21 $/h
★★★★☆ 4.2 / 5 (167 Bewertungen)
Zu TensorDock →Direkter Vergleich
Hyperstack
TensorDock
Startpreis Niedrigster Stundensatz
ab 0,11 $/h
ab 0,21 $/h
Gesamtbewertung Nutzerbewertung
4.3 / 5
4.2 / 5
GPU-Typen Auswahl
5 Typen
5 Typen
Max. VRAM Größte verfügbare
80 GB
80 GB
Standorte Regionen
UK, EU
US, EU, Global
Siege von 5
4
1
GPU-Verfügbarkeit
Hyperstack
RTX A6000A100 80GBH100L40L40S
VRAM: 48–80 GB · Standorte: UK, EU
TensorDock
RTX 4090RTX 3090A100 80GBH100L40S
VRAM: 24–80 GB · Standorte: US, EU, Global
Vor- & Nachteile
Hyperstack
Vorteile
- Hervorragende Einsteigerpreise für A6000
- Vollständiger Networking-Stack (VPC, Firewall, NAT)
- UK-/EU-Regionen für europäische Latenz
- Reservierungs-Rabatt bis zu 75 %
Nachteile
- Noch keine B200 / H200 (April 2026)
- Geringere Marketing-Präsenz als RunPod
- Begrenzter Template-Marktplatz
TensorDock
Vorteile
- Mit dem günstigsten H100-Zugang 2026
- Großes Host-Netzwerk = bessere Verfügbarkeit
- Sekunden-Abrechnung für kurze Jobs
- Kostenloser Egress spart bei daten-intensiven Workloads
Nachteile
- Zuverlässigkeit variiert je nach Host
- Keine Managed-Cluster-Orchestrierung
- Community-getriebener Support
Welchen solltest du wählen?
Wähle Hyperstack, wenn…
- Du GPU-Compute für Budget-Training brauchst
- Du GPU-Compute für Stable Diffusion im großen Maßstab brauchst
- Du GPU-Compute für VPC-isolierte Workloads brauchst
- Du GPU-Compute für EU-freundliche Compute brauchst
- Niedrigerer Preis Priorität hat (ab 0,11 $/h vs ab 0,21 $/h)
- Höhere Nutzerzufriedenheit wichtig ist (4.3 vs 4.2)
- Mehr GPU-Auswahl gewünscht (5 vs 5 Typen)
Wähle TensorDock, wenn…
- Du GPU-Compute für Budget-GPU-Mieten brauchst
- Du GPU-Compute für Stable-Diffusion-Fine-Tuning brauchst
- Du GPU-Compute für Kurzläufige Trainings brauchst
- Du GPU-Compute für Indie-ML-Entwickler brauchst