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GPU-Cloud-Vergleich · 2026

L

Lyceum vs Paperspace

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

Gesamtsieger
L
Lyceum
EU-souveräne KI-Cloud — H100 bis H200 mit voller Datenresidenz
ab 0,39 $/h
★★★★☆ 4.2 / 5 (89 Bewertungen)
Zu Lyceum →
VS
Paperspace
Gradient-Notebooks + GPU-VMs — ideal für ML-Teams
ab 0,45 $/h
★★★★☆ 4.3 / 5 (1.456 Bewertungen)
Zu Paperspace →

Direkter Vergleich

LLyceum
Paperspace
Startpreis Niedrigster Stundensatz
ab 0,39 $/h
ab 0,45 $/h
Gesamtbewertung Nutzerbewertung
4.2 / 5
4.3 / 5
GPU-Typen Auswahl
4 Typen
4 Typen
Max. VRAM Größte verfügbare
141 GB
80 GB
Standorte Regionen
EU, Iceland
US, EU
Siege von 5
4
1

GPU-Verfügbarkeit

LLyceum
A100 80GBH100H200L40S

VRAM: 48–141 GB · Standorte: EU, Iceland

Paperspace
A100A6000RTX 4000V100

VRAM: 8–80 GB · Standorte: US, EU

Vor- & Nachteile

LLyceum
Vorteile
  • Starke EU-Datenresidenz (kein US-Transit)
  • H200-Verfügbarkeit in Europa
  • ISO 27001 + SOC 2 zertifiziert
  • Europäische Abrechnung und Verträge
Nachteile
  • Geringere Kapazität als US-Clouds
  • Höherer Basispreis als RunPod / Vast.ai
  • Begrenzte GPU-Auswahl jenseits von Nvidia
Paperspace
Vorteile
  • Beste Notebook-Erfahrung aller GPU-Clouds
  • Team-Kollaboration eingebaut
  • Gratis-Tier mit begrenzten GPU-Stunden
  • Gute Dokumentation und Tutorials
Nachteile
  • Teurer als RunPod für reine Rechenleistung
  • Eingeschränkte GPU-Auswahl gegenüber Wettbewerbern
  • Gradient-Plattform hat gelegentliche Probleme

Welchen solltest du wählen?

L Wähle Lyceum, wenn…
  • Du GPU-Compute für EU-regulierte Branchen brauchst
  • Du GPU-Compute für DSGVO-strenge Workloads brauchst
  • Du GPU-Compute für Europäischer öffentlicher Sektor brauchst
  • Du GPU-Compute für Gesundheits- und Finanz-KI brauchst
  • Niedrigerer Preis Priorität hat (ab 0,39 $/h vs ab 0,45 $/h)
  • 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 Bildung brauchst
  • Höhere Nutzerzufriedenheit wichtig ist (4.3 vs 4.2)