Comparatif cloud GPU · avril 2026
Meilleur hébergement cloud GPU — 20 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.
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Les 20 fournisseurs
Tableau comparatif cloud GPU
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| 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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| Nebius Choix de la rédaction | ★★★★★ | from $1.55/h | H100, H200 ≤192GB |
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| CoreWeave | ★★★★☆ | from $6.50/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 $0.71/h | A100 40GB, A100 80GB ≤80GB |
| Voir les tarifs |
| Together AI | ★★★★☆ | from $3.99/h | H100, H200 ≤141GB |
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| Jarvis Labs | ★★★★☆ | from $0.41/h | A30, L4 ≤80GB |
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| Hetzner GPU | ★★★★☆ | from €1.42/h | RTX 4000 SFF Ada, RTX PRO 6000 ≤80GB |
| Voir les tarifs |
| AWS GPU (EC2) | ★★★★☆ | from $0.53/h | A100, H100 ≤80GB |
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| Crusoe | ★★★★☆ | from $1.50/h | H100, H200 ≤192GB |
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| TensorDock | ★★★★☆ | from $0.10/h | RTX 4090, RTX 3090 ≤80GB |
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| Lyceum Choix de la rédaction | ★★★★☆ | from $1.19/h | A100 80GB, H100 ≤141GB |
| Voir les tarifs |
| Vast.ai Choix de la rédaction | ★★★★☆ | from $0.02/h | RTX 3090, RTX 4090 ≤80GB |
| Voir les tarifs |
| Azure GPU (NCv3/NDA) | ★★★★☆ | from $0.53/h | A100, H100 ≤80GB |
| Voir les tarifs |
| Hyperstack | ★★★★☆ | from $0.15/h | RTX A4000, RTX A6000 ≤80GB |
| Voir les tarifs |
| Massed Compute | ★★★★☆ | from $0.35/h | RTX A6000, A40 ≤80GB |
| Voir les tarifs |
| Scaleway | ★★★★☆ | from €0.79/h | L4, L40S ≤80GB |
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| OVH GPU | ★★★★☆ | from €0.36/h | T4, V100 ≤80GB |
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| Salad | ★★★★☆ | from $0.02/h | RTX 3090, RTX 4090 ≤24GB |
| Voir les tarifs |
Tests détaillés des fournisseurs
Analyse approfondie de chaque cloud GPU avec avantages, inconvénients et meilleurs scénarios.
#1
RunPod Choix de la rédaction
Best value GPU cloud — huge selection, community + secure cloud
Meilleur rapport qualité-prix RTX A5000RTX 3090RTX 4090RTX A6000L40SA100 80GBH100H200B200 jusqu'à 80 Go VRAM
Avantages
- Cheapest community GPUs from $0.16/h
- Massive GPU variety including H100
- Serverless endpoints for inference APIs
- Great UI and pod management
Inconvénients
- Community cloud less reliable than dedicated
- Storage costs add up over time
- Support can be slow on free tier
Idéal pour : Fine-tuning LLMsStable DiffusionTrainingInference
#2
Lambda Labs Choix de la rédaction
On-demand H100 clusters — developer-favourite for serious ML
Entreprise Quadro RTX 6000A100 40GBA100 80GBH100A10 jusqu'à 80 Go VRAM
Avantages
- Reliable on-demand H100 availability
- No complex setup — SSH ready in seconds
- Lambda Stack saves setup time
- Competitive pricing vs hyperscalers
Inconvénients
- Limited GPU types vs RunPod
- Fewer EU datacenter options
- No serverless endpoints
Idéal pour : LLM trainingResearchFine-tuningMulti-GPU jobs
#3
Vast.ai Choix de la rédaction
Cheapest GPU cloud — peer-to-peer marketplace for budget training
Budget RTX 3090RTX 4090A100H100RTX 3060 jusqu'à 80 Go VRAM
Avantages
- Absolute cheapest GPU compute available
- Widest GPU variety including consumer cards
- Good for fault-tolerant batch jobs
- Marketplace competition drives prices down
Inconvénients
- Hosts can take instances offline anytime
- Variable reliability across providers
- Less suitable for time-sensitive inference
Idéal pour : Batch trainingBudget experimentsStable DiffusionData processing
#4
Paperspace
Gradient notebooks + GPU VMs — great for ML teams
Notebooks A100A6000RTX 4000V100 jusqu'à 80 Go VRAM
Avantages
- Best notebook experience of any cloud GPU
- Team collaboration features built-in
- Free tier with limited GPU hours
- Good documentation and tutorials
Inconvénients
- Pricier than RunPod for raw compute
- Limited GPU types vs competitors
- Gradient platform has occasional issues
Idéal pour : NotebooksML teamsPrototypingEducation
#5
CoreWeave
Enterprise H100 clusters — Kubernetes-native GPU cloud
Entreprise L40SH100 SXMA100 SXMA40 jusqu'à 80 Go VRAM
Avantages
- Best multi-node GPU cluster performance
- High-speed InfiniBand interconnects
- Purpose-built for AI workloads
- Strong enterprise support
Inconvénients
- Expensive — not for hobbyists
- Requires Kubernetes knowledge
- Sales-led process for large clusters
Idéal pour : Large-scale trainingFoundation modelsEnterprise AIMulti-node jobs
#6
Hetzner GPU
EU-sovereign dedicated GPU servers — RTX PRO 6000 Blackwell 96GB
eu-sovereign RTX 4000 SFF AdaRTX PRO 6000 jusqu'à 80 Go VRAM
Avantages
- 96GB VRAM on a single card
- EU jurisdiction and euro invoicing
- Dedicated hardware nobody else shares
- No minimum term, immediate cancellation
Inconvénients
- Not the cheap option — €1.42/h vs €0.36/h at OVH
- Only two SKUs, one currently out of stock
- No A100, no H100, no SXM datacenter parts
- Monthly servers, not per-hour cloud VMs
Idéal pour : EU complianceDedicated hardwareLarge-VRAM single-card workLong-running workloads
#7
OVH GPU
European GPU cloud with NVIDIA T4 and V100 options
Entreprise T4V100A100 jusqu'à 80 Go VRAM
Avantages
- Strong EU data sovereignty guarantees
- Established cloud provider with SLA
- Multi-region EU availability
- Good for government/regulated industries
Inconvénients
- Older GPU lineup (V100 still prominent)
- More complex setup vs RunPod
- Higher prices than Hetzner for GPU
Idéal pour : EU projectsInferenceModerate trainingGDPR requirements
#8
Google Cloud GPU
TPU + GPU powerhouse — best ecosystem for TensorFlow
Hyperscaler A100 40GBA100 80GBH100T4L4 jusqu'à 80 Go VRAM
Avantages
- Best TPU availability for TF workloads
- Deep Vertex AI + BigQuery integration
- Global infrastructure and reliability
- Preemptible instances cut costs significantly
Inconvénients
- Expensive on-demand pricing
- Complex billing — easy to overspend
- Steep learning curve for GCP newcomers
Idéal pour : TensorFlow workloadsTPU trainingEnterprise AIVertex AI pipelines
#9
AWS GPU (EC2)
Largest GPU fleet worldwide — P4/P5 instances for enterprise
Hyperscaler A100H100V100T4Inferentia2 jusqu'à 80 Go VRAM
Avantages
- Most comprehensive ML toolchain (SageMaker)
- Spot instances for massive cost savings
- Best compliance certifications globally
- Inferentia for cost-effective inference
Inconvénients
- Most expensive on-demand GPU pricing
- Complex pricing model
- Not beginner-friendly for pure GPU rental
Idéal pour : Enterprise MLOpsSageMaker pipelinesProduction inferenceRegulated industries
#10
Azure GPU (NCv3/NDA)
Microsoft's GPU cloud — best for Azure ML and enterprise AI
Hyperscaler A100H100V100T4 jusqu'à 80 Go VRAM
Avantages
- Deep OpenAI / Azure OpenAI integration
- Best choice for Microsoft-stack enterprises
- Strong compliance and government certifications
- Azure ML Studio for no-code ML
Inconvénients
- High on-demand pricing
- Complex portal and billing
- Vendor lock-in with Azure ecosystem
Idéal pour : Azure ML pipelinesMicrosoft stack AIEnterprise complianceOpenAI API users
#11
Crusoe
Climate-aligned GPU cloud — H100, H200, B200 and MI300X on green energy
specialist H100H200B200A100 80GBL40SMI300X jusqu'à 192 Go VRAM
Avantages
- H200 HGX at $4.29/h with InfiniBand multi-node
- B200 availability while most clouds wait-list
- InfiniBand 3.2 Tb interconnects for serious multi-node
- Climate-positive operations (uses flared methane)
Inconvénients
- Smaller GPU variety than RunPod
- Region selection limited (mostly US + Iceland)
- Sales-led for large deployments
Idéal pour : LLM training at scaleMulti-node H100/H200 jobsSustainable AI workloadsAMD MI300X clusters
#12
Nebius Choix de la rédaction
EU-sovereign AI cloud from the Netherlands — full GDPR compliance, H100 to B200
eu-sovereign H100H200B200L40SA100 80GB jusqu'à 192 Go VRAM
Avantages
- Strong EU data residency — perfect for German / EU enterprise
- Modern hardware including B200 SXM
- Managed cluster orchestration included
- Strong customer support in European hours
Inconvénients
- More expensive on-demand than RunPod / Vast.ai
- EU-only regions (no US datacenters)
- Smaller global presence than hyperscalers
Idéal pour : EU-sovereign AI workloadsGDPR-bound enterprisesFrontier model trainingEuropean startups
#13
Together AI
Inference-first GPU cloud — H100/H200 with optimized serving stacks
specialist H100H200A100 80GBL40S jusqu'à 141 Go VRAM
Avantages
- Best-in-class inference performance
- Excellent open-source model coverage
- Strong fine-tuning workflow
- Token-based pricing for variable load
Inconvénients
- Less GPU variety than RunPod
- Focus is inference, not raw training
- Custom interconnects not exposed
Idéal pour : High-throughput inferenceOpen-source LLM servingLlama / Mistral fine-tuningProduction AI APIs
#14
Hyperstack
Global GPU cloud specialist — RTX A4000 from $0.15/h, plus H100, H200 and B200
specialist RTX A4000RTX A6000L40A100 80GBH100H200B200B300 jusqu'à 80 Go VRAM
Avantages
- Outstanding entry pricing for A6000
- Full networking stack (VPC, firewall, NAT)
- UK / EU regions for European latency
- Reservation discount up to 75%
Inconvénients
- No B200 / H200 yet (April 2026)
- Smaller marketing footprint than RunPod
- Limited template marketplace
Idéal pour : Budget training jobsStable Diffusion at scaleVPC-isolated workloadsEU-friendly compute
#15
TensorDock
Marketplace GPU cloud — RTX A4000 from $0.10/h, RTX 4090 $0.35/h, H100 SXM5 $2.25/h
marketplace RTX 4090RTX 3090A100 80GBH100L40S jusqu'à 80 Go VRAM
Avantages
- Among the cheapest H100 access in 2026
- Wide host network = better availability
- Per-second billing for short jobs
- Free egress saves on data-heavy workloads
Inconvénients
- Reliability varies by host
- No managed cluster orchestration
- Support is community-led
Idéal pour : Budget GPU rentalsStable Diffusion fine-tuningShort-burst trainingIndie ML developers
#16
Salad
Distributed inference cloud — RTX 3090 $0.09/h, RTX 4090 $0.16/h
inference-budget RTX 3090RTX 4090RTX 3080RTX 3070 jusqu'à 24 Go VRAM
Avantages
- Cheapest consumer GPUs — RTX 3090 from $0.09/h
- Massive horizontal scale (1000+ nodes)
- Auto-fleet management for inference
- No data-egress charges
Inconvénients
- Distributed = no persistent storage
- Not suitable for training
- Latency varies by node geography
Idéal pour : Stateless inferenceStable Diffusion bulk generationEmbedding generationCost-sensitive batch jobs
#17
Jarvis Labs
On-demand A30 / A100 / H100 from $0.41/h
specialist A30L4A100 40GBA100 80GBRTX Pro 6000H100H200 jusqu'à 80 Go VRAM
Avantages
- A30 from $0.41/h, A100 40GB from $0.89/h
- RTX Pro 6000 Blackwell — 96GB on a single card
- Polished UI for non-DevOps users
- Quick spinup, low friction
Inconvénients
- Smaller GPU variety than RunPod
- No serverless / autoscaling
- Limited European presence
Idéal pour : Researchers and indie developersLlama fine-tuningStable Diffusion trainingJupyter notebook users
#18
Lyceum Choix de la rédaction
EU-sovereign AI cloud — H100 to H200 with full data residency
eu-sovereign A100 80GBH100H200L40S jusqu'à 141 Go VRAM
Avantages
- Strong EU data residency (no US transit)
- H200 availability in Europe
- ISO 27001 + SOC 2 certifications
- European billing and contracts
Inconvénients
- Smaller capacity than US-based clouds
- Higher base price than RunPod / Vast.ai
- Limited GPU variety beyond Nvidia
Idéal pour : EU-regulated industriesGDPR-strict workloadsEuropean public sectorHealth and finance AI
#19
Massed Compute
Workstation-grade GPUs for AI/ML/VFX — A100 from $1.79/h
specialist RTX A6000A40A100 80GBH100RTX 6000 Ada jusqu'à 80 Go VRAM
Avantages
- Strong A6000 / A40 lineup at moderate price
- Pre-built VFX and AI templates
- RDP/VNC for visual workflows
- Per-second billing
Inconvénients
- US-only datacenters
- No serverless inference
- Smaller community than RunPod
Idéal pour : VFX and 3D renderingStable Diffusion fine-tuningWorkstation-style AI devMulti-tenant studios
#20
Scaleway
European cloud with H100 SXM and L40S — Paris and Amsterdam regions
eu-sovereign L4L40SH100H100 SXM jusqu'à 80 Go VRAM
Avantages
- Strong EU presence (Paris + Amsterdam)
- Mature cloud platform (S3, k8s, networking)
- Per-minute billing
- EUR pricing avoids USD volatility
Inconvénients
- More expensive than US specialists like RunPod
- No B200 / H200 yet
- Limited capacity for big training runs
Idéal pour : European startupsGDPR-compliant inferencek8s-based AI deploymentsEU enterprise
Questions fréquentes
Quel est le cloud GPU le moins cher en 2026 ?
RunPod est le cloud GPU au meilleur rapport qualité-prix en 2026 — dès 0,16 $/h (RTX A5000 Community Cloud), avec le meilleur équilibre prix/fiabilité des 20 fournisseurs testés, plus endpoints Serverless et volumes persistants. Pour le prix absolu le plus bas : Vast.ai dès 0,10 $/h (interruptible).
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.