GPU-Cloud-Vergleich · 2026
Lambda Labs vs Paperspace
Lambda Labs gewinnt bei 4 von 5 Kriterien — die richtige Wahl hängt aber von deinem Workload ab.
Gesamtsieger
Lambda Labs
On-demand H100 clusters — developer-favourite for serious ML
from $1.10/h
★★★★★ 4.5 / 5 (1.872 Bewertungen)
Zu Lambda Labs →VS
Paperspace
Gradient notebooks + GPU VMs — great for ML teams
from $0.45/h
★★★★☆ 4.3 / 5 (1.456 Bewertungen)
Zu Paperspace →Direkter Vergleich
Lambda Labs
Paperspace
Startpreis Niedrigster Stundensatz
from $1.10/h
from $0.45/h
Gesamtbewertung Nutzerbewertung
4.5 / 5
4.3 / 5
GPU-Typen Auswahl
4 Typen
4 Typen
Max. VRAM Größte verfügbare
80 GB
80 GB
Standorte Regionen
US, AU
US, EU
Siege von 5
4
1
GPU-Verfügbarkeit
Lambda Labs
A100 40GBA100 80GBH100A10
VRAM: 24–80 GB · Standorte: US, AU
Paperspace
A100A6000RTX 4000V100
VRAM: 8–80 GB · Standorte: US, EU
Vor- & Nachteile
Lambda Labs
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
Paperspace
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
Welchen solltest du wählen?
Wähle Lambda Labs, wenn…
- Du GPU-Compute für LLM training brauchst
- Du GPU-Compute für Research brauchst
- Du GPU-Compute für Fine-tuning brauchst
- Du GPU-Compute für Multi-GPU jobs brauchst
- Höhere Nutzerzufriedenheit wichtig ist (4.5 vs 4.3)
- Mehr GPU-Auswahl gewünscht (4 vs 4 Typen)
Wähle Paperspace, wenn…
- Du GPU-Compute für Notebooks brauchst
- Du GPU-Compute für ML teams brauchst
- Du GPU-Compute für Prototyping brauchst
- Du GPU-Compute für Education brauchst
- Niedrigerer Preis Priorität hat (from $0.45/h vs from $1.10/h)