Vergleich der Top 6 kostenlosen Cloud-GPU-Dienste
Die beste kostenlos GPU-Stufe ist etwa $19 pro Monat zu Mietpreisen wert, und acht Plattformen bieten eine echte GPU ohne Kreditkarte. Sechs davon begrenzen die kostenlos Nutzung pro Monat, und wir haben diese zum günstigsten aktuellen On-Demand-Tarif für jede GPU in unseren Cloud-GPU-Preisdaten bewertet.
Jeder Balken stellt die Mietkosten derselben GPU-Zeit dar, berechnet als die kostenlos monatlichen GPU-Stunden einer Plattform multipliziert mit dem günstigsten Stundensatz für diese GPU.
Zum Beispiel würden Lightning AIs 80 kostenlos GPU-Stunden pro Monat etwa $12 kosten, um dieselbe GPU on-demand beim günstigsten Anbieter zu mieten. Kontingente, die eine Plattform nicht veröffentlicht, sind geschätzt.
GPU und Speicher nach Plattform
Nutzungslimits nach Plattform
Plattformen mit dem meisten Speicher neigen dazu, die geringste Zeit darauf zu gewähren.
Drei Arten von kostenlos GPU-Zugang
Die oben genannten Plattformen bieten eine GPU kostenlos und ohne Kreditkarte, entweder über eine dauerhafte Stufe oder ein monatliches Kontingent. Der Kompromiss sind Zeitlimits, wöchentliche Kontingente, geteilte Hardware und eine GPU der Mittelklasse, keine Paywall. Google Colab, Kaggle, Hugging Face ZeroGPU, Saturn Cloud, Lightning KI, Paperspace Gradient und Intel Tiber KI Cloud funktionieren alle auf diese Weise.
Die Hyperscaler bewerben etwas anderes. Google Clouds „$300“, Azures „$200“ und die AWS- und Oracle-Äquivalente sind Testguthaben. Sie erfordern eine Kreditkarte, die in 30 bis 90 Tagen abläuft und den GPU-Zugriff im Test selbst blockiert. Google Cloud und Azure erfordern die Umstellung auf ein kostenpflichtiges, abrechenbares Konto, bevor GPU-Ausführungen möglich sind, und neuen Konten wird oft das GPU-Kontingent rundweg verweigert. Diese eignen sich für einen kurzen Schub, wenn bereits eine Karte hinterlegt ist, nicht für eine dauerhafte kostenlos GPU.
Eine dritte Gruppe umfasst Startup- und Forschungsprogramme wie NVIDIA Inception, Nebius KI Lift, DigitalOcean Hatch und die Forschungsstipendien von Lambda. Sie geben Guthaben von $5.000 bis $150.000, jedoch nur nach einer Bewerbung, und die Berechtigung ist auf eingetragene Startups oder angeschlossene Forscher beschränkt.
Zwei kursierende Behauptungen sind falsch. Die „Always-kostenlos“-Stufe von Oracle ist nur CPU, daher existiert die „kostenlos A10 GPU“, die einige Listen erwähnen, nicht. Und eine kostenlos Inferenz-API (Groq, Cerebras, Google KI Studio, Cloudflare Workers KI) liefert Tokens von einem gehosteten Modell, keine GPU zur Ausführung von benutzerdefiniertem Code.
Kostenlose GPU-Plattformen
Google Colab
Google Colaboratory führt Python-Notebooks im Browser aus und weist eine NVIDIA T4 (16 GB VRAM) in seiner kostenlos Stufe zu.1 Die ältere K80 ist ausgemustert, und Premium-L4- oder A100-GPUs sind Pro- und Pro+-Funktionen. Eine Sitzung dauert bis zu 12 Stunden, wird aber nach etwa 90 Minuten Inaktivität oder beim Schließen des Tabs getrennt, da die Hintergrundausführung eine Pro+-Funktion ist. Das wöchentliche GPU-Kontingent wird nicht veröffentlicht und variiert je nach Nachfrage, wobei aktuelle Schätzungen bei 15 bis 30 GPU-Stunden liegen, und zu Spitzenzeiten kann eine kostenlos Sitzung auf CPU zurückfallen. Es wird keine Kreditkarte benötigt. Der System-RAM beträgt etwa 12,7 GB, und die Festplatte ist flüchtig, daher binden die meisten Benutzer Google Drive ein, um Dateien zu behalten.
Kaggle
Kaggle, eine Tochtergesellschaft von Google, kombiniert kostenlos Notebooks mit Zehntausenden öffentlicher Datensätze. Die kostenlos Stufe bietet eine P100 (16 GB) oder zwei T4s (32 GB kombiniert) sowie eine TPU v5e-8, die 2025 die ältere v3-8 ersetzt hat.2 Das wöchentliche Kontingent beträgt etwa 30 GPU-Stunden, eine GPU-Sitzung läuft bis zu 12 Stunden und eine TPU-Sitzung bis zu 9.3 Der Speicher beträgt 20 GB und ist persistent, ohne Kreditkarte.
Hugging Face ZeroGPU
ZeroGPU zielt auf eine andere Aufgabe ab als die anderen. Es dient dazu, eine Modelldemo zu veröffentlichen, anstatt ein Modell zu trainieren, und es stellt eine NVIDIA RTX Pro 6000 Blackwell (48 GB Standard, 96 GB für die größere Variante) ohne Kreditkarte bereit. Ein kostenlos Konto erhält etwa 5 Minuten GPU-Nutzung pro Tag (2 Minuten abgemeldet, 40 Minuten bei PRO), und die GPU läuft innerhalb der @spaces.GPU-Funktionen einer Gradio-App für etwa 60 Sekunden pro Aufruf.4 Es handelt sich um Inferenz- und Demo-Infrastruktur, daher ist es kein Ersatz für ein Trainings-Notebook, und die reguläre Spaces-Hardware ist nur CPU.
Saturn Cloud
Die Hosted Free-Stufe von Saturn Cloud ist der nächste neue Anwärter auf Colab und Kaggle für alltägliche Notebooks. Sie bietet eine einzelne GPU der T4-Klasse (bis zu 16 GB) in einer wiederkehrenden kostenlos Stufe ohne Kreditkarte.5 Saturn veröffentlicht die monatliche kostenlos-Stundenzahl nicht mehr, und frühere Angaben reichen von etwa 30 Stunden aufwärts, daher ist das Kontingent als ungefähr zu betrachten.
Lightning KI
Lightning KI bietet eine persistente Cloud-IDE mit 15 kostenlos Credits pro Monat, was nach eigenen Angaben etwa 80 GPU-Stunden auf unterbrechbaren Maschinen entspricht.6 Diese Zahl gilt für günstige GPUs und schrumpft schnell bei einer High-End-Karte. Kostenlose Studios laufen kontinuierlich mit einem manuellen Neustart alle 4 Stunden, und das GPU-Menü umfasst T4 und L4 bis hin zu L40S, A100 und H200 auf unterbrechbarer Kapazität. Der Speicher beträgt 50 GB, ohne Kreditkarte.
Paperspace Gradient
Paperspace, jetzt Teil von DigitalOcean, behält eine kostenlos GPU-Notebook-Stufe bei. Sie führt eine NVIDIA M4000 (8 GB) mit einer 6-Stunden-Automatisch-Abschaltung, unbegrenzten Neustarts und einem gleichzeitigen kostenlos Notebook aus.7 Kostenlose Instanzen benötigen keine Kreditkarte, kostenpflichtige Instanzen hingegen schon. Kostenlose Notebooks sind öffentlich und daher für sensible Daten ungeeignet, und die eigenständige Plattform wird in DigitalOcean integriert.
Intel Tiber KI Cloud
Für Nicht-NVIDIA-Arbeiten führt Intel Tiber KI Cloud kostenlos JupyterLab- und Trainings-Notebooks auf Intel Gaudi-Beschleunigern und Intel Data Center GPU Max aus, ohne Kreditkarte.8 Der Stack ist Intel oneAPI und das PyTorch XPU-Backend anstelle von CUDA, sodass reiner CUDA-Code portiert werden muss, und die Sitzungen sind Batch und geteilt, nicht dauerhaft aktiv.
Amazon SageMaker Studio Lab
Studio Lab ist ein eigenständiger kostenlos Notebook-Dienst mit einer NVIDIA T4 (4 Stunden pro Sitzung, 4 Stunden pro 24-Stunden-Zeitraum), 15 GB Speicher und ohne AWS-Konto oder Kreditkarte. Ein Datum ist wichtig. AWS schließt den Zugang für Neukunden am 30. Juli 2026.9 Bestehende Konten bleiben ohne angekündigtes Enddatum bestehen, aber neue Benutzer sollten sich vorher registrieren oder eine andere Option wählen, da der von AWS vorgeschlagene Ersatz, die kostenlos Stufe von SageMaker Studio, eine reine CPU-Instanz ml.t3.medium anstelle einer T4 ist.
Kostenlose Guthaben und Testversionen
Testguthaben sind ein vorübergehendes Budget, keine dauerhafte GPU, und jedes erfordert eine Karte und läuft ab. Google Cloud gewährt $300 für 90 Tage, aber der nicht abrechenbare Test kann keine GPU anhängen, bis das Konto auf kostenpflichtige Abrechnung umgestellt wird. Azure gewährt $200 für 30 Tage, wobei GPU-Familien vom kostenlos Konto ausgeschlossen sind und das Kontingent für neue Konten häufig abgelehnt wird. AWS gewährt bis zu etwa $200 über etwa 6 Monate auf einer reinen CPU-Always-kostenlos-Stufe mit einem Standard-GPU-Kontingent von null. Oracles $300 für 30 Tage erreichen eine GPU, obwohl die Always-Free-Stufe dies nicht tut. Modal liegt zwischen diesen und einer kostenlos Stufe. Es gewährt $30 pro Monat an wiederkehrenden Credits, ohne Karte zu Beginn, auf serverloser T4- bis H100-Hardware, was etwa 50 Stunden einer T4 oder unter 8 Stunden einer H100 entspricht, bevor das monatliche Budget zurückgesetzt wird.10
Startup- und Forschungsstipendien
Eingetragene Startups und angeschlossene Forscher können sich um Pakete von $5.000 bis $150.000 bewerben. NVIDIA Inception leitet zu Partnerguthaben wie Nebius KI Lift (bis zu $150.000) und AWS Activate (bis zu $100.000) sowie vergünstigter DGX Cloud. DigitalOcean Hatch bietet bis zu $100.000 für Startups in der Frühphase, und die Forschungsstipendien von Lambda gewähren universitätsnahen KI-Teams bis zu $5.000. Cloud-Programme von OVHcloud (€100.000), Scaleway (€36.000) und Alibaba ($120.000) funktionieren auf die gleiche Weise, basierend auf einer Bewerbung statt einer Anmeldung.
Einschränkungen kostenlos Cloud-GPUs
Der GPU-Zugang ist mit drei echten Einschränkungen verbunden, und diese im Voraus zu kennen, erspart einen verschwendeten Nachmittag.
Die erste ist Zeit. Jede kostenlos Stufe begrenzt die Dauer einer einzelnen Sitzung, und die meisten fügen ein wöchentliches oder monatliches Kontingent hinzu, sodass ein langer Trainingsjob möglicherweise stoppt, wenn das Kontingent zurückgesetzt wird, und nicht, wenn das Modell fertig ist. Inaktive Sitzungen trennen sich zudem nach einem kurzen Zeitfenster der Inaktivität von selbst, was unbeaufsichtigte Übernachtläufe unzuverlässig macht, da die Hintergrundausführung auf fast jeder Plattform eine kostenpflichtige Funktion ist.
Die zweite ist geteilte Hardware. Eine kostenlos GPU wird von vielen Benutzern gemeinsam genutzt, sodass ein Durchlauf darum konkurriert. Der Durchsatz sinkt während der Stoßzeiten, Sitzungen warten in einer Warteschlange, und die GPU ist nicht bei Bedarf garantiert. Google Colab kann beispielsweise einer kostenlos Sitzung bei hoher Nachfrage eine CPU anstelle einer GPU zuweisen.
Die dritte ist die Obergrenze der Modellgröße. Kostenlose Stufen stellen eine GPU der Mittelklasse bereit, eine einzelne T4, P100 oder M4000 mit 8 bis 16 GB Speicher, die kein großes Modell in voller Präzision halten kann. Das Ausführen oder Fine-Tunen eines solchen Modells erfordert die Quantisierung der Gewichte, das Checkpointing von Gradienten oder die Verteilung über den begrenzten Speicher. Speicherbeschränkungen und eingeschränkter ausgehender Netzwerkzugang sind kleinere Versionen desselben Problems.
Bewährte Praktiken für kostenlos Cloud-GPUs
Ein paar Gewohnheiten dehnen eine kostenlos Stufe. Häufiges Speichern der Arbeit, Überwachen des verbleibenden Kontingents und das Aktivhalten einer Sitzung während eines Jobs helfen, da eine Trennung durch Inaktivität den speicherresidenten Zustand verliert. Das Vorbereiten und Debuggen von Code lokal, bevor GPU-Zeit aufgewendet wird, das effiziente Laden von Daten und der Umgang mit Fehlern verhindern, dass ein Absturz nahe am Zeitlimit den gesamten Durchlauf kostet. Die Auswahl der Plattform nach Aufgabe und die Prüfung der Framework- und Community-Unterstützung sollten der Bindung an eine Plattform vorausgehen.
Als bevorzugte Quelle hinzufügenWann auf kostenpflichtige Dienste umgestellt werden sollte
Eine kostenpflichtige GPU ist sinnvoll, wenn die Arbeit garantierten Zugang, eine größere Karte als die kostenlos Stufen, Teamzusammenarbeit oder eine längere Sitzung erfordert, als ein kostenlos Fenster zulässt. Unsere Leitfäden zu Cloud-GPU-Anbietern und Cloud-GPU-Preisen vergleichen kostenpflichtige Optionen und Kosten.
Kostenlose GPU nach Anwendungsfall
Abschließend der kürzeste Weg von einer Aufgabe zu einer Plattform:
Für konsistenten, garantierten GPU-Zugang ist keine dieser Optionen geeignet, und die oben genannten kostenpflichtigen Optionen sind die Antwort.
Weiterführende Literatur
FAQs
Die dauerhaften kostenlos Stufen, Google Colab, Kaggle, Hugging Face ZeroGPU, Saturn Cloud, Lightning KI, Paperspace Gradient und Intel Tiber KI Cloud, benötigen keine Karte. Die Testguthaben von Google Cloud, Azure, AWS und Oracle erfordern eine.
Kleine Modelle und Fine-Tuning, ja. Kostenlose Stufen bieten eine einzelne Mittelklasse-GPU, eine T4, P100 oder M4000 mit 8 bis 16 GB VRAM, unter Sitzungs- und wöchentlichen Kontingentlimits, sodass große Modelle Quantisierung, Sharding oder eine kostenpflichtige GPU erfordern.
Es ist vorerst kostenlos, aber AWS schließt Neuanmeldungen am 30. Juli 2026. Bestehende Konten bleiben bestehen, und neue Benutzer sollten eine andere Option wählen oder sich vor Ablauf der Frist registrieren.
Diese Forschung zitieren
Wählen Sie das Format, das zu Ihrem Veröffentlichungsort passt. Wenn Sie die Link-Version in Ihr CMS einfügen, bleibt der Backlink erhalten.
@misc{dilmegani2026,
author = {Dilmegani, Cem and Sarı, Ekrem},
title = {{Vergleich der Top 6 kostenlosen Cloud-GPU-Dienste}},
year = {2026},
month = jul,
howpublished = {\url{https://aimultiple.com/free-cloud-gpu}},
note = {AIMultiple. Abgerufen am 23. Juli 2026}
}Referenzlinks
Seien Sie der Erste, der kommentiert
Ihre E-Mail-Adresse wird nicht veröffentlicht. Alle Felder sind erforderlich. Kommentare werden in ihrer Originalsprache belassen.