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GPU-Cloud-Vergleich · 2026

J

Jarvis Labs vs Scaleway

Jarvis Labs gewinnt bei 4 von 5 Kriterien — die richtige Wahl hängt aber von deinem Workload ab.

Gesamtsieger
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 →
VS
Scaleway
Europäische Cloud mit H100 SXM und L40S — Paris und Amsterdam
ab €0,83/h
★★★★☆ 4 / 5 (234 Bewertungen)
Zu Scaleway →

Direkter Vergleich

JJarvis Labs
Scaleway
Startpreis Niedrigster Stundensatz
ab 0,39 $/h
ab €0,83/h
Gesamtbewertung Nutzerbewertung
4.3 / 5
4 / 5
GPU-Typen Auswahl
4 Typen
4 Typen
Max. VRAM Größte verfügbare
80 GB
80 GB
Standorte Regionen
US, Asia
FR, NL, EU
Siege von 5
4
1

GPU-Verfügbarkeit

JJarvis Labs
RTX 6000 AdaA100 40GBA100 80GBH100

VRAM: 48–80 GB · Standorte: US, Asia

Scaleway
L4L40SH100H100 SXM

VRAM: 24–80 GB · Standorte: FR, NL, EU

Vor- & Nachteile

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
Scaleway
Vorteile
  • Starke EU-Präsenz (Paris + Amsterdam)
  • Reife Cloud-Plattform (S3, k8s, Networking)
  • Minuten-genaue Abrechnung
  • EUR-Preise vermeiden USD-Volatilität
Nachteile
  • Teurer als US-Spezialisten wie RunPod
  • Noch keine B200 / H200
  • Begrenzte Kapazität für große Trainings

Welchen solltest du wählen?

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 €0,83/h)
  • Höhere Nutzerzufriedenheit wichtig ist (4.3 vs 4)
  • Mehr GPU-Auswahl gewünscht (4 vs 4 Typen)
Wähle Scaleway, wenn…
  • Du GPU-Compute für Europäische Startups brauchst
  • Du GPU-Compute für DSGVO-konforme Inferenz brauchst
  • Du GPU-Compute für k8s-basierte KI-Deployments brauchst
  • Du GPU-Compute für EU-Enterprise brauchst