Comparatif cloud GPU · avril 2026
Meilleur hébergement cloud GPU — 10 fournisseurs comparés
Nous avons testé et tarifé 10 fournisseurs de cloud GPU pour que vous ne surpayiez pas. Du GPU communautaire à 0,10 $/h aux clusters H100 entreprise à 4+ $/h.
Les 10 fournisseurs
Tableau comparatif cloud GPU
Trié par note. Cliquez sur un fournisseur pour voir les détails complets.
| Fournisseur | Note | Prix de départ | Top GPU | Points forts | Action |
|---|---|---|---|---|---|
| RunPod Choix de la rédaction | ★★★★★ | from $0.16/h | RTX A5000, RTX 3090 ≤80GB |
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| Lambda Labs Choix de la rédaction | ★★★★★ | from $0.69/h | Quadro RTX 6000, A100 40GB ≤80GB |
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| CoreWeave | ★★★★☆ | from $1.25/h | L40S, H100 SXM ≤80GB |
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| Paperspace | ★★★★☆ | from $0.45/h | A100, A6000 ≤80GB |
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| Google Cloud GPU | ★★★★☆ | from $3.67/h | A100 40GB, A100 80GB ≤80GB |
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| Hetzner GPU | ★★★★☆ | from €0.35/h | RTX 4000 SFF Ada, RTX PRO 6000 ≤96GB |
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| AWS GPU (EC2) | ★★★★☆ | from $0.526/h | T4, A100 ≤80GB |
| Voir les tarifs |
| Vast.ai Choix de la rédaction | ★★★★☆ | from $0.10/h | RTX 3090, RTX 4090 ≤80GB |
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| Azure GPU (NC T4/A100) | ★★★★☆ | from $0.526/h | T4, A100 ≤80GB |
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| OVH GPU | ★★★★☆ | from €0.45/h | T4, V100 ≤80GB |
| Voir les tarifs |
Tests détaillés des fournisseurs
Analyse approfondie de chaque cloud GPU avec avantages, inconvénients et meilleurs scénarios.
RunPod Choix de la rédaction
Best value GPU cloud — huge selection, community + secure cloud
- Cheapest community GPUs from $0.16/h
- Massive GPU variety including H100
- Serverless endpoints for inference APIs
- Great UI and pod management
- Community cloud less reliable than dedicated
- Storage costs add up over time
- Support can be slow on free tier
Lambda Labs Choix de la rédaction
On-demand H100 clusters — developer-favourite for serious ML
- Reliable on-demand H100 availability
- No complex setup — SSH ready in seconds
- Lambda Stack saves setup time
- Competitive pricing vs hyperscalers
- Limited GPU types vs RunPod
- Fewer EU datacenter options
- No serverless endpoints
Vast.ai Choix de la rédaction
Cheapest GPU cloud — peer-to-peer marketplace for budget training
- Absolute cheapest GPU compute available
- Widest GPU variety including consumer cards
- Good for fault-tolerant batch jobs
- Marketplace competition drives prices down
- Hosts can take instances offline anytime
- Variable reliability across providers
- Less suitable for time-sensitive inference
Paperspace
Gradient notebooks + GPU VMs — great for ML teams
- Best notebook experience of any cloud GPU
- Team collaboration features built-in
- Free tier with limited GPU hours
- Good documentation and tutorials
- Pricier than RunPod for raw compute
- Limited GPU types vs competitors
- Gradient platform has occasional issues
CoreWeave
Enterprise GPU clusters — Kubernetes-native with H100 & L40S
- Best multi-node GPU cluster performance
- High-speed InfiniBand interconnects
- Purpose-built for AI workloads
- Strong enterprise support
- Enterprise contracts required for large clusters
- Requires Kubernetes knowledge
- Sales-led process for large deployments
Hetzner GPU
Affordable EU GPU cloud — RTX 4000 Ada at European prices
- Best GPU pricing in Europe
- GDPR and EU data residency compliant
- Excellent API and automation support
- Trusted Hetzner infrastructure
- Limited GPU types — no H100 or A100
- Smaller VRAM vs US hyperscaler options
- Fewer GPU locations than US providers
OVH GPU
European GPU cloud with NVIDIA T4 and V100 options
- Strong EU data sovereignty guarantees
- Established cloud provider with SLA
- Multi-region EU availability
- Good for government/regulated industries
- Older GPU lineup (V100 still prominent)
- More complex setup vs RunPod
- Higher prices than Hetzner for GPU
Google Cloud GPU
TPU + GPU powerhouse — best ecosystem for TensorFlow
- Best TPU availability for TF workloads
- Deep Vertex AI + BigQuery integration
- Global infrastructure and reliability
- Preemptible instances cut costs significantly
- Expensive on-demand pricing
- Complex billing — easy to overspend
- Steep learning curve for GCP newcomers
AWS GPU (EC2)
Largest GPU fleet worldwide — T4 entry, P4/P5 for enterprise
- Most comprehensive ML toolchain (SageMaker)
- Spot instances for massive cost savings
- Best compliance certifications globally
- Inferentia for cost-effective inference
- A100/H100 on-demand pricing is very high
- Complex pricing model
- Not beginner-friendly for pure GPU rental
Azure GPU (NC T4/A100)
Microsoft's GPU cloud — T4 entry, best for Azure ML and enterprise AI
- Deep OpenAI / Azure OpenAI integration
- Best choice for Microsoft-stack enterprises
- Strong compliance and government certifications
- Azure ML Studio for no-code ML
- A100/H100 on-demand pricing is very high
- Complex portal and billing
- Vendor lock-in with Azure ecosystem
Questions fréquentes
Quel est le cloud GPU le moins cher en 2026 ?
Vast.ai est le moins cher à partir de 0,10 $/h pour des instances communautaires. RunPod offre le meilleur équilibre prix/fiabilité à partir de 0,16 $/h (RTX A5000 Community Cloud).
RunPod est-il assez fiable pour la production ?
Le Secure Cloud de RunPod est fiable en production avec du matériel datacenter dédié. Le Community Cloud est moins cher mais les hôtes peuvent mettre les instances hors ligne. Pour de l'inférence en continu, utilisez Secure Cloud ou Lambda Labs.
Quel cloud GPU a des H100 disponibles ?
Lambda Labs, CoreWeave, RunPod, AWS (p5) et Google Cloud proposent l'accès aux H100. CoreWeave a le plus grand inventaire de clusters H100. Tarifs de ~2 $/h (Lambda) à 4+ $/h (AWS on-demand).
Faut-il utiliser AWS/GCP/Azure ou un cloud GPU spécialisé ?
Pour du compute GPU pur, les spécialisés (RunPod, Lambda, Vast.ai) sont 2–5× moins chers que les hyperscalers. Choisissez AWS/GCP/Azure seulement si vous avez besoin d’une intégration ML serrée (SageMaker, Vertex AI) ou d’une compliance entreprise stricte.
Quelle GPU pour fine-tuner Llama 3 70B ?
Au moins une A100 80 Go, ou 2× A100 40 Go en NVLink. Pour Llama 3 8B, une RTX 3090/4090 24 Go suffit. RunPod offre le meilleur rapport qualité-prix pour les deux.