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GPU-Cloud-Vergleich · 2026

λ

Lambda Labs vs Salad

S

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

Gesamtsieger
λ
Lambda Labs
On-Demand-H100-Cluster — Entwickler-Favorit für ernsthaftes ML
ab 1,10 $/h
★★★★★ 4.5 / 5 (1.872 Bewertungen)
Zu Lambda Labs →
VS
S
Salad
Verteilte Inferenz-Cloud — RTX 3090/4090 ab 0,03 $/h
ab 0,03 $/h
★★★★☆ 3.9 / 5 (423 Bewertungen)
Zu Salad →

Direkter Vergleich

λLambda Labs
SSalad
Startpreis Niedrigster Stundensatz
ab 1,10 $/h
ab 0,03 $/h
Gesamtbewertung Nutzerbewertung
4.5 / 5
3.9 / 5
GPU-Typen Auswahl
4 Typen
4 Typen
Max. VRAM Größte verfügbare
80 GB
24 GB
Standorte Regionen
US, AU
Global (distributed)
Siege von 5
4
1

GPU-Verfügbarkeit

λLambda Labs
A100 40GBA100 80GBH100A10

VRAM: 24–80 GB · Standorte: US, AU

SSalad
RTX 3090RTX 4090RTX 3080RTX 3070

VRAM: 8–24 GB · Standorte: Global (distributed)

Vor- & Nachteile

λLambda Labs
Vorteile
  • Zuverlässige On-Demand-H100-Verfügbarkeit
  • Kein komplexes Setup — SSH binnen Sekunden
  • Lambda Stack spart Setup-Zeit
  • Wettbewerbsfähige Preise gegenüber Hyperscalern
Nachteile
  • Eingeschränkte GPU-Auswahl gegenüber RunPod
  • Weniger EU-Rechenzentren
  • Keine Serverless-Endpunkte
SSalad
Vorteile
  • Absurd günstig — RTX 3090 ab 0,03 $/h
  • Enorme horizontale Skalierung (1000+ Nodes)
  • Auto-Fleet-Management für Inferenz
  • Keine Daten-Egress-Gebühren
Nachteile
  • Verteilt = kein persistenter Speicher
  • Nicht für Training geeignet
  • Latenz variiert je nach Node-Geografie

Welchen solltest du wählen?

λ Wähle Lambda Labs, wenn…
  • Du GPU-Compute für LLM-Training brauchst
  • Du GPU-Compute für Forschung brauchst
  • Du GPU-Compute für Fine-Tuning brauchst
  • Du GPU-Compute für Multi-GPU-Jobs brauchst
  • Höhere Nutzerzufriedenheit wichtig ist (4.5 vs 3.9)
  • Mehr GPU-Auswahl gewünscht (4 vs 4 Typen)
S Wähle Salad, wenn…
  • Du GPU-Compute für Zustandslose Inferenz brauchst
  • Du GPU-Compute für Stable-Diffusion-Massengenerierung brauchst
  • Du GPU-Compute für Embedding-Generierung brauchst
  • Du GPU-Compute für Kostensensitive Batch-Jobs brauchst
  • Niedrigerer Preis Priorität hat (ab 0,03 $/h vs ab 1,10 $/h)