Kostenlose Cloud-GPUs: Modelle, Limits und Zugriffsanforderungen
Kostenlose Cloud-GPUs sind über Python-Notebooks, KI-Demos und monatliche Compute-Guthaben verfügbar. Vergleichen Sie GPU-Hardware, free-Kontingente und Zugriffsanforderungen oder prüfen Sie, welche Dienste zu Ihrer Arbeitslast passen.
Zwei T4s bieten zwei getrennte 16-GB-Speicherzuweisungen. Das Ausführen eines Modells über beide hinweg erfordert Software, die Arbeitslast verteilt. Die kombinierte Kapazität macht aus keiner der beiden GPUs ein 32-GB-Gerät.
Kostenlose GPU-Notebooks
1. Google Colab
Google Colab führt Python-Notebooks in einem Browser aus und speichert Notebook-Dateien in Google Drive. Kostenlose Sitzungen können bis zu 12 Stunden dauern, mit früheren Trennungen bei Inaktivität oder Nutzungslimits. Google weist die GPU zu und passt den Zugriff je nach Nachfrage und Kontonutzung an.1
Colab unterstützt interaktive Notebook-Arbeit, einschließlich der Ausführung von Zellen und der Überprüfung von Ausgaben. Der free-Dienst beschränkt SSH-Zugriff und Arbeitslasten, die hauptsächlich über eine andere Web-Oberfläche betrieben werden. Files in der Laufzeitumgebung verschwinden, wenn diese gelöscht wird, daher benötigen Trainings-Checkpoints persistenten Speicher wie Drive. Die Laufzeitumgebung ist für das Konto privat, während die Notebook-Freigabe den Google-Drive-Berechtigungen folgt.
2. Kaggle
Kaggle listet eine P100 oder zwei T4-GPUs mit jeweils 16 GB Arbeitsspeicher. Die Notebook-Dokumentation gibt ein 12-Stunden-GPU-Sitzungslimit und 20 GB Speicher für das Arbeitsverzeichnis an. Das wöchentliche Kontingent beträgt in der Regel 30 GPU-Stunden, wobei das verfügbare Kontingent im Konto angezeigt wird.23
Die Zwei-T4-Option führt Code über getrennte GPUs hinweg aus. Ein Modell, das auf einem Gerät mehr als 16 GB benötigt, erfordert Software, die es auf beide verteilt. Kaggle hält die Freigabeeinstellungen für Notebooks und Datensätze getrennt, was private Experimente zusammen mit dem Zugriff auf öffentliche Datensätze ermöglicht.
Die Telefonverifizierung ermöglicht den Zugriff auf Beschleuniger. In stark ausgelasteten Zeiten können Notebook-Sitzungen in eine Warteschlange gestellt werden.4
3. Paperspace Gradient
Paperspace enthält eine 8-GB-M4000-GPU und 5 GB Speicher im Free-Gradient-Plan. Die leistungsstärkeren Maschinen, die als kostenlos aufgeführt sind, erfordern ein Pro- oder Growth-Abonnement.5
Kostenlose GPU-Notebooks sind öffentlich. Pro oder Growth ist erforderlich, um sie privat zu machen. Sitzungen werden nach höchstens sechs Stunden beendet, und Notebooks, die eine Stunde lang inaktiv sind, werden ebenfalls gestoppt.6
Notebooks können aus einer bereitgestellten Vorlage oder einem benutzerdefinierten Docker-Image mit den erforderlichen Bibliotheken gestartet werden. Eine Sitzung wartet in einer Warteschlange, wenn free-Maschinen belegt sind. Die überprüfte Dokumentation zum free-Plan gibt nicht an, ob für die Anmeldung eine Zahlungskarte erforderlich ist.7
Kostenlose GPU-Demos
4. Hugging Face ZeroGPU
ZeroGPU stellt Apps, die mit Gradio, einer Python-Bibliothek für Modellschnittstellen, erstellt wurden, eine RTX Pro 6000 Blackwell bereit. Die GPU wird zugewiesen, wenn eine Funktion ausgeführt wird, und danach wieder freigegeben. Die Standardzuweisung bietet 48 GB Arbeitsspeicher, während die 96-GB-Option das Kontingent doppelt so schnell verbraucht.8
Ein angemeldetes free-Konto erhält ein tägliches GPU-Kontingent von fünf Minuten, das 24 Stunden nach der ersten Nutzung zurückgesetzt wird. Jeder Funktionsaufruf ist standardmäßig auf 60 Sekunden eingestellt, was der App-Entwickler ändern kann. Dadurch eignet sich ZeroGPU zum Ausprobieren von Modellen über kurze Inference-Aufrufe.
Jeder kann eine bestehende Demo nutzen. Das Hosten von bis zu zwei ZeroGPU-Spaces mit einem free-Privatkonto erfordert eine verifizierte E-Mail-Adresse, ein Konto, das älter als 30 Tage ist, und einen guten Ruf. Organisationskonten benötigen einen berechtigten kostenpflichtigen Plan, um ZeroGPU zu hosten. Öffentliche Spaces legen ihren Quellcode offen, während private Spaces den Zugriff auf den Eigentümer und Mitarbeiter beschränken.9
Monatliche GPU-Guthaben
5. Lightning KI
Lightning Studios kombinieren Notebooks, ein Terminal und Entwicklungstools in einem persistenten Cloud-Arbeitsbereich. Ein Studio kann mit einer lokalen IDE verbunden oder über SSH aufgerufen werden. Für die Anmeldung ist keine Kreditkarte erforderlich, und die Telefonverifizierung aktiviert free-GPU-Guthaben.10
Berechtigte Konten erhalten monatlich eine Aufstockung auf 15 Guthaben. Guthaben verfallen am Monatsende. Jede Person kann auf einem Konto free-Guthaben erhalten. Die Auswahl der GPU und die Speichernutzung bestimmen, wie schnell das Guthaben sinkt.1112
Das GPU-Menü umfasst T4, L4, A100 und H200. Nach dem Verbrauch des free-Kontingents können Nutzer weitere Guthaben kaufen oder auf die nächste monatliche Aufstockung warten. Teamspace-Mitglieder können auf seine Dateien zugreifen. Durch die Veröffentlichung eines Studios in der Community werden seine Inhalte für andere zum Kopieren verfügbar.131415
6. Modal
Modal enthält $30 monatliche Compute-Guthaben im Starter-Plan. Es unterstützt Python-Funktionen und GPU-Notebooks, mit Hardware von T4 bis B300. Auch die CPU- und Speichernutzung zählt zur Rechnung.16
Eine Zahlungsmethode ist erforderlich. Die Nutzung über die Guthaben hinaus kann Kosten verursachen. Das Ausgabenlimit des Arbeitsbereichs steuert die Kosten nach dem Verbrauch der Guthaben, während das Nutzungsbudget gilt, bevor Guthaben abgezogen werden.1718
Notebooks stoppen standardmäßig nach 10 Minuten Inaktivität, mit einem konfigurierbaren Timeout. Files, die auf einem angebundenen Volume gespeichert sind, überleben das Herunterfahren des Kernels. Files an anderen Stellen der Laufzeitumgebung sind temporär. Der Notebook-Zugriff bleibt innerhalb des Arbeitsbereichs, es sei denn, die Freigabe über einen öffentlichen Link ist aktiviert. Bei Python-Funktionen liegen die Ausführungs-Timeouts bei bis zu 24 Stunden pro Versuch.1920
Kostenpflichtige GPU-Preise nach dem free-Kontingent
Kostenpflichtige GPU-Mietangebote bieten eine Auswahl an Hardware und Sitzungslängen, wenn ein Job die free-Grenzen überschreitet. Diese Auflistungen bieten einen Ausgangspunkt für den Vergleich der Kosten einer bestimmten GPU.
Die Preise sind die niedrigsten verfügbaren On-Demand-USD-Angebote für einzelne GPUs, abgeglichen nach Modell und Speicher in der Katalogerfassung vom 15. September 2026, auf Cent gerundet. Regionen und CPU/RAM-Bundles unterscheiden sich. Speicher-, Netzwerk- und andere Gebühren können zur Rechnung hinzukommen.
Dies sind separate Mietdienste. Lightning- und Modal-Guthaben zahlen für die Nutzung auf ihren eigenen Plattformen. Der Cloud-GPU-Preisvergleich deckt weitere Konfigurationen ab, und der Anbietervergleich beschreibt die Dienste hinter den Auflistungen.
FAQs
Colab, Kaggle und Paperspace bieten Notebooks für Benutzercode, vorbehaltlich ihrer Hardware- und Laufzeitlimits. Lightning und Modal finanzieren nach Verbrauch abgerechnete Compute-Ressourcen über Guthaben. ZeroGPU weist Compute-Ressourcen Aufrufen innerhalb von Gradio-Apps zu. Modellgröße, GPU-Speicher und das zulässige Ausführungsmuster bestimmen, ob ein Trainingsjob hineinpasst.
Das wöchentliche Kontingent von Kaggle muss erneuert werden. Die Kontoanzeige gibt das geltende Kontingent an. Colab veröffentlicht keinen festen Reset-Zeitplan. ZeroGPU setzt sein tägliches Kontingent 24 Stunden nach der ersten Nutzung zurück. Paperspace fährt free-Sitzungen innerhalb von sechs Stunden herunter; zukünftige Starts hängen von der Kapazität ab.
Die free-Guthaben von Lightning werden monatlich aufgestockt. Weitere Guthaben können erworben werden. Das aktuelle automatische Stoppverhalten bleibt unbestätigt. Modal kann für die Nutzung über Guthaben hinaus Gebühren erheben, vorbehaltlich der Limits des Arbeitsbereichs. Eine Sitzungsobergrenze allein garantiert nicht, dass eine weitere Sitzung verfügbar sein wird.
Keines der dokumentierten Angebote begründet eine unbegrenzte, garantierte GPU-Verfügbarkeit. Ein neu startbares Notebook kann weiterhin Sitzungslimits und Kapazitätswarteschlangen unterliegen. Guthaben können aufgebraucht werden, und ein nicht veröffentlichtes Kontingent ist kein unbegrenztes Kontingent.
Testguthaben verfallen zu programmspezifischen Bedingungen. Startup- und Forschungszuschüsse erfordern separate Berechtigungsprüfungen und können eine Bewerbung verlangen. Ein allgemeines Cloud-Guthabenangebot benötigt eine explizite Prüfung der GPU-Berechtigung, bevor es als GPU-Zugang gezählt werden kann. Kostenlose Inference-APIs stellen gehostete Modelle bereit und bieten keine allgemeine GPU-Umgebung für beliebigen Code.
Als bevorzugte Quelle hinzufügenWeiterführende Informationen
- Cloud-GPU-Preise, Leistung & Anbietervergleich
- Cloud-GPU-Anbieter
- Cloud-GPU-Mietpreisindex
- Multi-GPU-Benchmark: B200 vs H200 vs H100 vs MI300X
Diese Forschung zitieren
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}Änderungsprotokoll
2 AktualisierungenGPU-Speicher- und Nutzungslimit-Vergleichstabellen für kostenlose Cloud-Plattformen hinzugefügt.
Lightning AI zur Liste der kostenlosen Cloud-GPU-Anbieter hinzugefügt.
Referenzlinks
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