Beste 10 Serverless GPU Clouds & 14 kosteneffiziente GPUs
Serverless GPU kann einfach skalierbare Rechendienste für KI-Arbeitslasten bereitstellen. Ihre Kosten können jedoch bei Großprojekten erheblich sein. Navigieren Sie je nach Bedarf zu den Abschnitten:
- Finden Sie die kosteneffizientesten Anbieter nach Tokens pro Dollar
- Vergleichen Sie die Stundensätze aller großen Anbieter
- Leistungsdaten für Inferenz- und Feinabstimmungsdurchsatz
Serverless GPU Preis pro Durchsatz
Serverless GPU-Anbieter bieten unterschiedliche Leistungsniveaus und Preise für KI-Arbeitslasten. Vergleichen Sie die kosteneffizientesten GPU-Konfigurationen für Ihre Feinabstimmungs- und Inferenzanforderungen auf führenden serverlosen Plattformen:
Cloud GPU Durchsatz & Preise
Aktualisiert am 28. Juli 2026
Seeweb
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Koyeb
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Beam
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Modal
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Serverless GPU Preisrechner
Serverless GPU Benchmark-Ergebnisse
Sie können mehr über unsere Benchmark-Methodik für serverlose GPU lesen.
Ausgewählte 10 serverlose GPU-Anbieter
Unternehmen sind alphabetisch sortiert, da dieses Gebiet ein aufstrebender Bereich ist und nur begrenzte Daten verfügbar sind, mit Ausnahme der Sponsoren, die mit einem Link zu ihrer Website ganz oben auf der Liste stehen.
RunPod
RunPod bietet vollständig verwaltete und skalierbare KI-Endpunkte für unterschiedliche Arbeitslasten. RunPod-Benutzer können zwischen GPU-Instanzen und serverlosen Endpunkten wählen und einen Bring Your Own Container (BYOC)-Ansatz verwenden. Zu den Funktionen von RunPod gehören:
- Ladevorgang durch Ablegen eines Container-Links, um einen Pod zu ziehen
- Ein Guthaben-basiertes Zahlungs- und Abrechnungssystem.
Baseten Labs
Baseten ist eine Machine-Learning-Infrastrukturplattform, die Benutzern hilft, Modelle verschiedener Größen und Typen aus der Modellbibliothek in großem Maßstab bereitzustellen. Sie nutzt GPU-Instanzen wie A100, A10 und T4, um die Rechenleistung zu verbessern.
Baseten führt außerdem ein Open-Source-Tool namens Truss ein. Dieses Tool kann Entwicklern helfen, KI/ML-Modelle in realen Szenarien einzusetzen. Mit Truss können Entwickler:
- Modellcode, Gewichte und Abhängigkeiten mit einem Modellserver verpacken und testen.
- Ihr Modell mit schnellem Feedback von einem Live-Reload-Server entwickeln und so komplexe Docker- und Kubernetes-Konfigurationen vermeiden.
- Modelle aufnehmen, die mit jedem Python-Framework erstellt wurden, sei es Transformers, Diffusors, PyTorch, TensorFlow, XGBoost, sklearn oder sogar vollständig benutzerdefinierte Modelle.
Beam Cloud
Beam, früher bekannt als Slai, bietet eine einfache REST-API-Bereitstellung mit integrierten Funktionen wie Authentifizierung, Autoskalierung, Protokollierung und Metriken. Beam-Benutzer können:
- GPU-basierte lang laufende Trainingsaufgaben ausführen und zwischen einmaligem oder geplantem automatisiertem Neutraining wählen
- Funktionen in eine Aufgabenwarteschlange mit automatischen Wiederholungen, Callbacks und Abfragen des Aufgabenstatus bereitstellen.
- Autoskalierungsregeln anpassen, um die Wartezeiten der Benutzer zu optimieren.
Cerebrium KI
Cerebrium KI bietet eine vielfältige Auswahl an GPUs, darunter H100, A100 und A5000, mit insgesamt über 8 verfügbaren GPU-Typen. Cerebrium ermöglicht es Benutzern, ihre Umgebung mit Infrastructure-as-Code zu definieren und direkt auf Code zuzugreifen, ohne S3-Buckets verwalten zu müssen.
Fal KI
FAL KI liefert einsatzbereite Modelle mit API-Endpunkten zur Anpassung und Integration in Kunden-Apps. Ihre Plattform unterstützt serverlose GPUs wie A100 und T4.
Koyeb
Koyeb ist eine serverlose Plattform, die es Entwicklern ermöglicht, Anwendungen einfach global bereitzustellen, ohne Server, Infrastruktur oder Betrieb verwalten zu müssen. Koyeb bietet serverlose GPUs mit Docker-Unterstützung und horizontaler Skalierung für KI-Aufgaben wie generative KI, Videoverarbeitung und LLMs. Das Angebot umfasst H100- und A100-GPUs mit bis zu 80GB vRAM.
Die Preisgestaltung reicht von $0,50/Std. bis $3,30/Std., sekundengenau abgerechnet.
Modal
Modal ist eine serverlose Cloud-Plattform, die es Entwicklern ermöglicht, Code remote auszuführen, Container-Umgebungen programmatisch zu definieren und auf Tausende von Containern zu skalieren. Sie unterstützt GPU-Integration, Bereitstellung von Web-Endpunkten, geplante Job-Bereitstellung und verteilte Datenstrukturen wie Wörterbücher und Warteschlangen. Die Plattform arbeitet nach einem Pay-per-Second-Modell und erfordert keine Infrastrukturkonfiguration, wobei der Fokus auf einer codebasierten Einrichtung anstelle von YAML liegt.
Um Modal zu nutzen, melden sich Entwickler bei modal.com an, installieren das Modal-Python-Paket über pip install modal und authentifizieren sich mit modal setup. Code wird in Containern in der Cloud von Modal ausgeführt, wobei das Infrastrukturmanagement wie Kubernetes oder AWS abstrahiert wird. Derzeit auf Python beschränkt, könnte es später auf andere Sprachen ausgeweitet werden.
Mystic KI
Die serverlose Plattform von Mystic KI ist ein Pipeline-Kern, der ML-Modelle über eine Inferenz-API hostet. Der Pipeline-Kern kann benutzerdefinierte Modelle mit über 15 Optionen erstellen, wie GPT, Stable Diffusion und Whisper. Hier sind einige der Funktionen des Pipeline-Kerns:
- Gleichzeitige Modellversionierung und -überwachung
- Umgebungsverwaltung, einschließlich Bibliotheken und Frameworks
- Autoskalierung über verschiedene Cloud-Anbieter hinweg
- Unterstützung für Online-, Batch- und Streaming-Inferenz
- Integrationen mit anderen ML- und Infrastruktur-Tools.
Mystic KI bietet außerdem eine aktive Discord-Community für Unterstützung.
Novita KI
Novita KI ist eine Plattform, die Entwicklern helfen soll, fortschrittliche KI-Produkte ohne tiefes Machine-Learning-Fachwissen zu erstellen. Sie bietet eine umfassende Suite von APIs und Tools zur Entwicklung von Anwendungen in verschiedenen Bereichen, darunter Bild, Video, Audio und große Sprachmodell- (LLM)-Aufgaben.
Das serverlose System von Novita KI bietet Automatisch-Skalierung, Bereitstellung mit DockerHub-Unterstützung und Echtzeitüberwachung.
Replicate
Die Plattform von Replicate unterstützt benutzerdefinierte und vortrainierte Machine-Learning-Modelle. Die Plattform bietet eine Warteliste für Open-Source-Modelle und ermöglicht Flexibilität mit einer Wahl zwischen Nvidia T4 und A100. Die Plattform enthält auch eine Open-Source-Bibliothek, COG, um die Modellbereitstellung zu erleichtern.
Seeweb
Seeweb ist ein Cloud-Computing-Anbieter, der serverlose GPU-Lösungen zur Optimierung von KI-Arbeitslasten anbietet. Diese Lösungen dienen als Einstiegspunkt für Entwickler, die beliebte Modelle effizient in Python ausführen, forken oder vortrainieren möchten. Sie können Kubernetes nutzen, um Bereitstellungen zu beschleunigen.
Hauptmerkmale:
- Autoskalierung zur dynamischen Anpassung von Ressourcen, wodurch Kaltstarts im Zusammenhang mit serverlosen Funktionen reduziert werden.
- DSGVO-Konformität durch den Betrieb in einer europäischen Cloud und Nutzung eines globalen Netzwerks für erweiterte Reichweite.
- 24x7x365-Support, der sicherstellt, dass Benutzer zuverlässige Unterstützung bei der Verwaltung ihrer ML-Modelle erhalten.
Zu den angebotenen GPUs gehören A100, H100, L40S, L4 und RTX A6000.
Welche anderen Cloud-Anbieter gibt es?
Top-Cloud-Anbieter wie Google, AWS und Azure bieten serverlose Funktionen, die derzeit keine GPUs unterstützen. Andere Anbieter wie Scaleway oder CoreWeave bieten GPU-Inferenz, aber keine serverlosen GPUs an.
Erfahren Sie mehr über Cloud-GPU-Anbieter und den GPU-Markt.
Welche Vorteile bietet eine serverlose GPU?
LLMs wie ChatGPT sind seit letztem Jahr ein heißes Thema in der Geschäftswelt. Daher ist die Zahl dieser Modelle drastisch gestiegen. Die Vorteile serverloser GPUs helfen, mehrere LLM-Herausforderungen zu vermeiden, wie zum Beispiel:
- Kosteneffizienz: Benutzer zahlen nur für die tatsächlich genutzten GPU-Ressourcen, was eine kosteneffektive Lösung darstellt. Bei einem traditionellen Server-Setup wird erwartet, dass Benutzer für die laufende Bereitstellung von Ressourcen zahlen.
- Skalierbarkeit: Serverlose Architekturen skalieren automatisch, um unterschiedliche Arbeitslasten zu bewältigen. Wenn die Nachfrage nach Ressourcen steigt oder sinkt, passt sich die Infrastruktur dynamisch an, ohne manuelles Eingreifen.
- Vereinfachte Verwaltung: Entwickler können sich auf das Schreiben von Code für bestimmte Funktionen oder Aufgaben konzentrieren, da der Cloud-Anbieter die Serverbereitstellung, Skalierung und andere Infrastrukturverwaltung übernimmt.
- On-Demand-Ressourcenzuweisung: Die serverlose GPU-Architektur ermöglicht Anwendungen den Zugriff auf GPU-Ressourcen bei Bedarf. Dies hilft, physische oder virtuelle Server zu verwalten und zu warten, die der GPU-Verarbeitung gewidmet sind. Ressourcen werden dynamisch basierend auf den Anwendungsanforderungen zugewiesen.
- Flexibilität: Entwickler können Ressourcen je nach den spezifischen Anforderungen ihrer Anwendungen hoch- oder herunterskalieren. Diese Anpassungsfähigkeit ist besonders nützlich für Arbeitslasten mit variierenden Rechenanforderungen.
- Verbesserte Parallelverarbeitung: GPU-Computing eignet sich hervorragend für parallele Verarbeitungsaufgaben. Daher können serverlose GPU-Architekturen in Anwendungen eingesetzt werden, die eine erhebliche parallele Berechnung erfordern, wie z.B. Machine-Learning-Inferenz, Datenverarbeitung und wissenschaftliche Simulationen.
Methodik des Serverless-GPU-Benchmarks
Preise: Die Preise für serverlose GPUs werden monatlich von allen Anbietern erfasst.
Leistung:
- Die Leistung aller serverlosen GPU-Modelle wurde auf der Modal-Cloud-Plattform gemessen.
- Die Text-Feinabstimmung wurde gemessen, indem Llama 3.2-1B-Instruct auf dem FineTune-100k-Datensatz feinabgestimmt wurde, wobei 1M Tokens über 5 Epochen verwendet wurden. Die Anzahl der Tokens multipliziert mit der Anzahl der Epochen wurde durch die Feinabstimmungszeit geteilt, um die Anzahl der feinabgestimmten Tokens pro Sekunde zu erhalten.
- Die Textinferenz wurde über 1 Million Tokens gemessen, einschließlich Eingabe- und Ausgabetokens. Wir teilten die Anzahl der Tokens durch die gesamte Inferenzdauer, um die durchschnittliche Anzahl der Tokens pro Sekunde zu berechnen.
H200 vs. H100 Leistungsnotizen:
- Dass die H200 eine geringere Feinabstimmungsleistung als die H100 zeigt, mag angesichts ihrer neueren Architektur und des größeren Speichers (141GB vs. 80GB) kontraintuitiv erscheinen. Mehrere Faktoren könnten zu diesem Ergebnis beitragen, darunter Unterschiede in der Speicherbandbreitennutzung, der Reife der Softwareoptimierung oder dem Wärmemanagement unter Dauerlast.
- Dieser Benchmark verwendete ein relativ kleines 1B-Parameter-Modell, das die zusätzliche Speicherkapazität der H200 möglicherweise nicht vollständig ausnutzt. Die Leistungslücke könnte bei größeren Modellen, die den erweiterten Speicher der H200 besser nutzen, deutlich anders ausfallen.
- Die Leistung kann auch je nach spezifischen Arbeitslastmerkmalen, Batch-Größen und dem während des Tests verwendeten Software-Stack variieren.
Nächste Schritte:
- Wir planen, unsere Benchmarks um größere Modelle (7B, 13B und 70B Parameter) zu erweitern, um besser zu verstehen, wie die Leistung mit Modellgröße und Speicheranforderungen skaliert.
- Zukünftige Tests werden Multi-GPU-Setups und Szenarien mit längerem Kontext einschließen, bei denen die architektonischen Vorteile der H200 deutlicher zum Vorschein kommen könnten.
Als bevorzugte Quelle hinzufügenWie man serverlose GPUs für ML-Modelle verwendet
In traditionellen Machine-Learning-Workflows stellen Entwickler und Data Scientists oft dedizierte Server oder GPU-Cluster bereit und verwalten sie, um die Rechenanforderungen des Trainings komplexer Modelle zu bewältigen. Serverlose GPU für maschinelles Lernen beseitigt die Komplexität des Infrastrukturmanagements.
Bitte folgen Sie der folgenden Anleitung, um zu verstehen, wie man serverlose GPUs in ML-Modellen verwendet:
- Modelle trainieren: Serverlose GPU ermöglicht effizientes Training von Machine-Learning-Modellen, indem Ressourcen für umfangreiche Datensätze dynamisch zugewiesen werden. Entwickler profitieren von On-Demand-Ressourcen, ohne sich um die Verwaltung dedizierter Server kümmern zu müssen.
- Inferenz: Serverlose GPUs sind entscheidend für die Modellinferenz und ermöglichen schnelle Vorhersagen für neue Daten. Ideal für Anwendungen wie Bilderkennung und natürliche Sprachverarbeitung, gewährleistet es eine schnelle, effiziente Ausführung, insbesondere in Zeiten variabler Nachfrage.
- Echtzeitverarbeitung: Anwendungen, die dies erfordern, wie z.B. Videoanalyse, nutzen serverlose GPU. Dynamische Ressourcenskalierung ermöglicht die schnelle Verarbeitung eingehender Datenströme und macht sie für Echtzeitanwendungen in verschiedenen Bereichen geeignet.
- Batch-Verarbeitung: Serverlose GPUs bewältigen die Datenverarbeitung in großem Maßstab in ML-Workflows. Dies ist unerlässlich für Datenvorverarbeitung, Merkmalsextraktion und andere batchorientierte Machine-Learning-Operationen.
- Ereignisgesteuerte ML-Workflows: Serverlose Architekturen sind ereignisgesteuert und reagieren auf Auslöser oder Ereignisse, wie z.B. die Aktualisierung eines Modells, wenn neue Daten verfügbar werden, oder das erneute Training als Reaktion auf bestimmte Ereignisse.
- Hybride Architekturen: Einige ML-Workflows kombinieren serverlose und traditionelle Rechenressourcen. Zum Beispiel wechselt GPU-intensives Modelltraining für KI-Inferenz in eine serverlose Umgebung und optimiert so die Ressourcennutzung.
FAQs
GPU-Inferenz ist der Prozess der Verwendung von Graphics Processing Units (GPUs), um Vorhersagen oder Inferenzen aus einem vortrainierten Machine-Learning-Modell zu treffen. Die GPU beschleunigt die Rechenaufgaben, die erforderlich sind, um Eingabedaten mit dem trainierten Modell zu verarbeiten, was zu schnelleren und effizienteren Vorhersagen führt. Die parallelen Verarbeitungsfähigkeiten von GPUs steigern die Geschwindigkeit und Effizienz dieser Inferenzaufgaben im Vergleich zu traditionellen CPU-basierten Ansätzen.
GPU-Inferenz ist besonders wertvoll für Anwendungen wie Bilderkennung, natürliche Sprachverarbeitung und andere Machine-Learning-Aufgaben, die Echtzeit- oder nahezu Echtzeit-Vorhersagen oder -Klassifizierungen erfordern.
Serverlose GPU ist ein Computermodell, bei dem Entwickler Anwendungen ausführen, ohne die zugrunde liegende Serverinfrastruktur zu verwalten. GPU-Ressourcen werden bei Bedarf dynamisch bereitgestellt. In dieser Umgebung konzentrieren sich Entwickler auf die Codierung spezifischer Funktionen, während der Cloud-Anbieter die Infrastruktur, einschließlich der Serverskalierung, übernimmt.
Obwohl der Begriff "serverlos" darauf hindeutet, dass keine Server vorhanden sind, existieren sie weiterhin, werden aber von den Entwicklern abstrahiert. Bei GPU-Computing ermöglicht diese Architektur den On-Demand-Zugriff auf GPU ohne die Notwendigkeit physischer oder virtueller Serververwaltung.
Serverlose GPU-Berechnungen werden häufig für Aufgaben verwendet, die eine erhebliche parallele Verarbeitung erfordern, wie maschinelles Lernen, Datenverarbeitung und wissenschaftliche Simulationen. Cloud-Anbieter, die serverlose GPU-Funktionen anbieten, automatisieren die Zuweisung und Skalierung von GPU-Ressourcen basierend auf der Anwendungsnachfrage.
Diese Architektur bietet Vorteile wie Kosteneffizienz und Skalierbarkeit, da sich die Infrastruktur dynamisch an unterschiedliche Arbeitslasten anpasst. Sie ermöglicht es Entwicklern, sich mehr auf den Code und weniger auf die Verwaltung der zugrunde liegenden Infrastruktur zu konzentrieren.
Megatron-Turing von NVIDIA und Microsoft kostet schätzungsweise etwa $100 Millionen für das gesamte Projekt.4 Solche Systemkosten hindern Unternehmen daran, Large Language Models (LLMs) trotz ihrer Vorteile zu übernehmen.
Die NVIDIA L40S ist eine leistungsstärkere, KI-optimierte Version der L40 GPU. Während beide die Ada-Lovelace-Architektur verwenden, liefert die L40S aufgrund verbesserter Tensor-Core-Fähigkeiten und Unterstützung für FP8-Präzision eine deutlich höhere Leistung für KI-Training und -Inferenz.
Die L40 eignet sich besser für Grafik, Rendering und allgemeine Arbeitslasten, während die L40S ideal für rechenintensive KI-Aufgaben in Rechenzentren ist.
Weiterführende Literatur
Entdecken Sie mehr über GPU:
- Cloud-GPUs für Deep Learning: Verfügbarkeit & Preis/Leistung
- Top 60+ Cloud-GPU-Anbieter im Jahr 2026
Externe Quellen
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@misc{dilmegani2026,
author = {Dilmegani, Cem},
title = {{Beste 10 Serverless GPU Clouds & 14 kosteneffiziente GPUs}},
year = {2026},
month = apr,
howpublished = {\url{https://aimultiple.com/serverless-gpu}},
note = {AIMultiple. Abgerufen am 15. April 2026}
}Referenzlinks
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