Beste 10 Serverless GPU-Clouds & 14 kosteneffiziente GPUs
Serverless GPU kann leicht skalierbare Rechenleistungen für AI-Workloads bereitstellen. Allerdings können die Kosten für groß angelegte Projekte erheblich sein. Navigieren Sie je nach Bedarf zu den entsprechenden Abschnitten:
- Finden Sie die kosteneffizientesten Anbieter nach Tokens pro Dollar
- Vergleichen Sie Stundensätze aller großen Anbieter
- Leistungsdaten für Inference- und Fine-Tuning-Durchsatz
Serverless GPU-Preis pro Durchsatz
Serverless GPU-Anbieter bieten unterschiedliche Leistungsstufen und Preise für AI-Workloads. Vergleichen Sie die kosteneffizientesten GPU-Konfigurationen für Ihre Fine-Tuning- und Inference-Anforderungen bei führenden Serverless-Plattformen:
Cloud GPU Durchsatz & Preise
Aktualisiert am 8. Juli 2026
Seeweb
Seeweb
Runpod
Koyeb
Runpod
Beam
Koyeb
Modal
Runpod
Runpod
Koyeb
Modal
Serverless GPU-Preisrechner
Serverless GPU-Benchmark-Ergebnisse
Weitere Informationen zu unserer Benchmark-Methodik für Serverless GPU finden Sie hier.
Ausgewählte 10 Serverless GPU-Anbieter
Die Unternehmen sind alphabetisch sortiert, da es sich um ein aufstrebendes Feld mit begrenzten Daten handelt, mit Ausnahme der Sponsoren, die mit einem Link zu ihrer Website an den Anfang der Liste gesetzt wurden.
Runpod
Runpod bietet vollständig verwaltete und skalierbare AI-Endpunkte für verschiedene Workloads. Runpod-Nutzer können zwischen GPU-Instanzen und Serverless-Endpunkten wählen und einen „Bring Your Own Container" (BYOC)-Ansatz verfolgen. Zu den Funktionen von Runpod gehören:
- Ladevorgang durch Hinzufügen eines Container-Links zum Pullen eines Pods
- Ein kreditbasiertes Zahlungs- und Abrechnungssystem.
Baseten Labs
Baseten ist eine Machine-Learning-Infrastrukturplattform, die Nutzern hilft, Modelle verschiedener Größen und Typen aus der Modellbibliothek im großen Maßstab bereitzustellen. Es nutzt GPU-Instanzen wie A100, A10 und T4, um die Rechenleistung zu verbessern.
Baseten stellt auch ein Open-Source-Tool namens Truss vor. Dieses Tool kann Entwicklern helfen, AI/ML-Modelle in realen Szenarien bereitzustellen. Mit Truss können Entwickler:
- Modellcode, Gewichte und Abhängigkeiten mit einem Model-Server paketieren und testen.
- Ihr Modell mit schnellem Feedback von einem Live-Reload-Server entwickeln und dabei komplexe Docker- und Kubernetes-Konfigurationen vermeiden.
- Modelle unterstützen, die mit jedem Python-Framework erstellt wurden, sei es Transformers, Diffusors, PyTorch, Tensorflow, XGBoost, sklearn oder sogar vollständig benutzerdefinierte Modelle.
Beam Cloud
Beam, ehemals Slai, bietet eine einfache REST API-Bereitstellung mit integrierten Funktionen wie Authentifizierung, Autoscaling, Logging und Metriken. Beam-Nutzer können:
- GPU-basierte langlaufende Trainingstasks ausführen und zwischen einmaligen oder geplanten automatisierten Retrainings wählen
- Funktionen in eine Task-Warteschlange bereitstellen mit automatischen Wiederholungen, Callbacks und Task-Statusabfragen.
- Autoscaling-Regeln anpassen, um die Wartezeiten der Nutzer zu optimieren.
Cerebrium AI
Cerebrium AI bietet eine vielfältige Auswahl an GPUs, einschließlich H100s, A100s und A5000s, mit insgesamt über 8 verfügbaren GPU-Typen. Cerebrium ermöglicht es Nutzern, ihre Umgebung mit Infrastructure-as-Code zu definieren und direkt auf Code zuzugreifen, ohne S3-Buckets verwalten zu müssen.
Fal AI
FAL AI bietet einsatzbereite Modelle mit API-Endpunkten zur Anpassung und Integration in Kunden-Apps. Ihre Plattform unterstützt Serverless GPUs wie A100 und T4.
Koyeb
Koyeb ist eine Serverless-Plattform, die Entwicklern ermöglicht, Anwendungen weltweit einfach bereitzustellen, ohne Server, Infrastruktur oder Operationen verwalten zu müssen. Koyeb bietet Serverless GPUs mit Docker-Unterstützung und horizontaler Skalierung für AI-Aufgaben wie generative AI, Videobearbeitung und LLMs. Das Angebot umfasst H100 und A100 GPUs mit bis zu 80 GB vRAM.
Die Preise liegen zwischen 0,50 $/Stunde und 3,30 $/Stunde, abgerechnet pro Sekunde.
Modal
Modal ist eine Serverless-Cloud-Plattform, die Entwicklern ermöglicht, Code remote auszuführen, Container-Umgebungen programmatisch zu definieren und auf Tausende von Containern zu skalieren. Es unterstützt GPU-Integration, Web-Endpunkt-Bereitstellung, geplante Job-Bereitstellung und verteilte Datenstrukturen wie Wörterbücher und Warteschlangen. Die Plattform arbeitet nach einem Pay-per-Second-Modell und erfordert keine Infrastrukturkonfiguration, sondern konzentriert sich auf eine Code-basierte Einrichtung anstelle von YAML.
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 läuft in Containern innerhalb der Modal-Cloud und abstrahiert Infrastrukturmanagement wie Kubernetes oder AWS. Derzeit auf Python beschränkt, könnte es sich auf andere Sprachen erweitern.
Mystic AI
Die Serverless-Plattform von Mystic AI ist ein Pipeline-Core, der ML-Modelle über eine Inference API hostet. Pipeline-Core kann benutzerdefinierte Modelle mit über 15 Optionen erstellen, wie GPT, Stable Diffusion und Whisper. Hier sind einige Funktionen des Pipeline-Core:
- Simultanes Modellversioning und Monitoring
- Umweltmanagement, einschließlich Bibliotheken und Frameworks
- Auto-Skalierung über verschiedene Cloud-Anbieter hinweg
- Unterstützung für Online-, Batch- und Streaming-Inference
- Integrationen mit anderen ML- und Infrastrukturtools.
Mystic AI bietet auch eine aktive Discord-Community für Support.
Novita AI
Novita AI ist eine Plattform, die Entwicklern hilft, fortschrittliche AI-Produkte ohne tiefgehende Machine-Learning-Expertise zu erstellen. Es bietet eine umfassende Suite von APIs und Tools zum Erstellen von Anwendungen in verschiedenen Bereichen, einschließlich Bild-, Video-, Audio- und Large Language Model (LLM)-Aufgaben.
Das Serverless-System von Novita AI bietet Auto-Scaling, Bereitstellung mit DockerHub-Unterstützung und Echtzeit-Monitoring.
Replicate
Die Plattform von Replicate unterstützt benutzerdefinierte und vortrainierte Machine-Learning-Modelle. Die Plattform bietet eine Warteliste für Open-Source-Modelle und bietet Flexibilität mit der 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 Serverless GPU-Lösungen zur Optimierung von AI-Workloads 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:
- Autoscaling zur dynamischen Anpassung der Ressourcen, um Cold Starts im Zusammenhang mit Serverless-Funktionen zu reduzieren.
- GDPR-Konformität durch Betrieb in einer europäischen Cloud und Nutzung eines globalen Netzwerks für erweiterte Reichweite.
- 24x7x365-Support, der sicherstellt, dass Nutzer zuverlässige Unterstützung beim Verwalten ihrer ML-Modelle erhalten.
Verfügbare GPUs umfassen A100, H100, L40S, L4 und RTX A6000.
Was sind andere Cloud-Anbieter?
Führende Cloud-Anbieter wie Google, AWS und Azure bieten Serverless-Funktionalität, die derzeit keine GPUs unterstützt. Andere Anbieter wie Scaleway oder CoreWeave bieten GPU-Inference, aber keine Serverless GPUs.
Erfahren Sie mehr über Cloud GPU-Anbieter und den GPU-Markt.
Was sind die Vorteile von Serverless GPU?
LLMs wie ChatGPT sind seit letztem Jahr ein heißes Thema in der Geschäftswelt. Daher hat sich die Anzahl dieser Modelle drastisch erhöht. Die Vorteile von Serverless GPUs helfen, mehrere LLM-Herausforderungen zu vermeiden, wie:
- Kosteneffizienz: Nutzer zahlen nur für die GPU-Ressourcen, die sie tatsächlich nutzen, was es zu einer kosteneffektiven Lösung macht. Bei einem traditionellen Server-Setup wird von den Nutzern erwartet, dass sie für die laufende Ressourcenbereitstellung zahlen.
- Skalierbarkeit: Serverless-Architekturen skalieren automatisch, um sich ändernde Workloads zu bewältigen. Wenn die Nachfrage nach Ressourcen steigt oder sinkt, passt sich die Infrastruktur dynamisch ohne manuelle Eingriffe an.
- Vereinfachtes Management: Entwickler können sich auf das Schreiben von Code für spezifische Funktionen oder Aufgaben konzentrieren, da der Cloud-Anbieter die Serverbereitstellung, Skalierung und andere Infrastrukturverwaltung übernimmt.
- Ressourcenzuweisung bei Bedarf: Die Serverless GPU-Architektur ermöglicht es Anwendungen, GPU-Ressourcen bei Bedarf abzurufen. Dies hilft, physische oder virtuelle Server zu verwalten und zu warten, die für GPU-Verarbeitung dediziert sind. Ressourcen werden dynamisch basierend auf den Anforderungen der Anwendung zugewiesen.
- Flexibilität: Entwickler können Ressourcen je nach den spezifischen Bedürfnissen ihrer Anwendungen hoch- oder herunterskalieren. Diese Anpassungsfähigkeit ist besonders nützlich für Workloads mit variierenden Rechenanforderungen.
- Verbesserte Parallelverarbeitung: GPU-Computing zeichnet sich bei Parallelverarbeitungsaufgaben aus. Daher können Serverless GPU-Architekturen in Anwendungen eingesetzt werden, die erhebliche Parallelberechnungen erfordern, wie Machine-Learning-Inference, Datenverarbeitung und wissenschaftliche Simulationen.
Als bevorzugte Quelle hinzufügenServerless GPU-Benchmark-Methodik
Preise: Serverless GPU-Preise werden monatlich von allen Anbietern gescraped.
Leistung:
- Die Leistung aller Serverless GPU-Modelle wurde auf der Modal-Cloud-Plattform gemessen.
- Text-Finetuning wurde durch Finetuning von Llama 3.2-1B-Instruct auf dem FineTune-100k-Dataset gemessen, unter Verwendung von 1M Tokens über 5 Epochen. Die Anzahl der Tokens multipliziert mit der Anzahl der Epochen wurde durch die Finetuning-Zeit geteilt, um die Anzahl der pro Sekunde finetuned Tokens zu erhalten.
- Text-Inference wurde über 1 Million Tokens gemessen, einschließlich sowohl Eingabe- als auch Ausgabetokens. Wir teilten die Anzahl der Tokens durch die gesamte Inference-Dauer, um die durchschnittliche Anzahl der Tokens pro Sekunde zu berechnen.
H200 vs H100-Leistungsanmerkungen:
- Die H200 zeigt eine niedrigere Finetuning-Leistung als H100, was angesichts ihrer neueren Architektur und des größeren Speichers (141 GB vs. 80 GB) kontraintuitiv erscheinen mag. Mehrere Faktoren könnten zu diesem Ergebnis beitragen, einschließlich Unterschiede in der Speicherbänderauslastung, der Reife der Softwareoptimierung oder des Wärmemanagements unter anhaltenden Workloads.
- Dieser Benchmark verwendete ein relativ kleines 1B-Parameter-Modell, das die zusätzliche Speicherkapazität der H200 möglicherweise nicht voll ausschöpft. Die Leistungslücke könnte bei größeren Modellen, die den erweiterten Speicher der H200 besser nutzen, erheblich unterschiedlich sein.
- Die Leistung kann auch je nach spezifischen Workload-Charakteristika, Batch-Größen und dem verwendeten Software-Stack während des Tests variieren.
Nächste Schritte:
- Wir planen, unsere Benchmarks auf größere Modelle (7B, 13B und 70B Parameter) auszuweiten, um besser zu verstehen, wie sich die Leistung mit der Modellgröße und den Speicheranforderungen skaliert.
- Zukünftige Tests werden Multi-GPU-Setups und längere Kontextlängenszenarien umfassen, in denen die architektonischen Vorteile der H200 deutlicher werden könnten.
Wie man Serverless GPUs für ML-Modelle verwendet
In traditionellen Machine-Learning-Workflows provisionieren und verwalten Entwickler und Data Scientists oft dedizierte Server oder GPU-Cluster, um die Rechenanforderungen des Trainings komplexer Modelle zu bewältigen. Serverless GPU für Machine Learning beseitigt die Komplexität des Infrastrukturmanagements.
Bitte folgen Sie der folgenden Anleitung, um zu verstehen, wie man Serverless GPU in ML-Modellen verwendet:
- Training von Modellen: Serverless GPU ermöglicht ein effizientes Training von Machine-Learning-Modellen durch dynamische Ressourcenallokation für umfangreiche Datensätze. Entwickler profitieren von Ressourcen bei Bedarf ohne die Mühe, dedizierte Server zu verwalten.
- Inference: Serverless GPUs sind entscheidend für die Modell-Inference und ermöglichen schnelle Vorhersagen auf neuen Daten. Ideal für Anwendungen wie Bilderkennung und natürliche Sprachverarbeitung, sorgt es für eine schnelle, effiziente Ausführung, insbesondere in Zeiten variabler Nachfrage.
- Echtzeitverarbeitung: Anwendungen, die dies erfordern, wie Videoanalyse, nutzen Serverless GPU. Dynamische Ressourcenskalisierung ermöglicht die schnelle Verarbeitung eingehender Datenströme, was es für Echtzeitanwendungen in verschiedenen Bereichen geeignet macht.
- Batch-Verarbeitung: Serverless GPUs bewältigen groß angelegte Datenverarbeitung in ML-Workflows. Dies ist entscheidend für Datenvorverarbeitung, Merkmalsextraktion und andere batch-orientierte Machine-Learning-Operationen.
- Ereignisgesteuerte ML-Workflows: Serverless-Architekturen sind ereignisgesteuert und reagieren auf Trigger oder Ereignisse, wie das Aktualisieren eines Modells, wenn neue Daten verfügbar werden, oder das Retrainieren als Reaktion auf bestimmte Ereignisse.
- Hybride Architekturen: Einige ML-Workflows kombinieren Serverless- und traditionelle Rechenressourcen. Zum Beispiel wechselt GPU-intensives Modelltraining zu einer Serverless-Umgebung für AI-Inference, um die Ressourcennutzung zu optimieren.
FAQs
GPU-Inference ist der Prozess, bei dem Graphics Processing Units (GPUs) verwendet werden, um Vorhersagen oder Inferences 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, effizienteren Vorhersagen führt. Die Parallelverarbeitungsfähigkeiten von GPUs verbessern die Geschwindigkeit und Effizienz dieser Inference-Aufgaben im Vergleich zu traditionellen CPU-basierten Ansätzen.
GPU-Inference ist besonders wertvoll für Anwendungen wie Bilderkennung, natürliche Sprachverarbeitung und andere Machine-Learning-Aufgaben, die Echtzeit- oder Near-Real-Time-Vorhersagen oder Klassifizierungen erfordern.
Serverless GPU ist ein Rechenmodell, bei dem Entwickler Anwendungen ausführen, ohne die zugrunde liegende Serverinfrastruktur verwalten zu müssen. GPU-Ressourcen werden bei Bedarf dynamisch bereitgestellt. In dieser Umgebung konzentrieren sich Entwickler auf das Codieren spezifischer Funktionen, während der Cloud-Anbieter die Infrastruktur, einschließlich Server-Skalierung, übernimmt.
Trotz des Begriffs „Serverless", der das Fehlen von Servern suggeriert, existieren diese immer noch, sind aber für Entwickler abstrahiert. Im GPU-Computing ermöglicht diese Architektur den GPU-Zugriff bei Bedarf ohne die Notwendigkeit physischer oder virtueller Serververwaltung.
Serverless GPU-Computing wird häufig für Aufgaben verwendet, die erhebliche Parallelverarbeitung erfordern, wie Machine Learning, Datenverarbeitung und wissenschaftliche Simulationen. Cloud-Anbieter, die Serverless GPU-Fähigkeiten anbieten, automatisieren die GPU-Ressourcenallokation und -skalierung basierend auf der Anwendungsanforderung.
Diese Architektur bietet Vorteile wie Kosteneffizienz und Skalierbarkeit, da sich die Infrastruktur dynamisch an sich ändernde Workloads anpasst. Es ermöglicht Entwicklern, sich mehr auf Code und weniger auf die Verwaltung der zugrunde liegenden Infrastruktur zu konzentrieren.
Megatron-Turing von NVIDIA und Microsoft wird für das gesamte Projekt auf etwa 100 Millionen US-Dollar geschätzt.4 Solche Systemkosten verhindern die Unternehmensadoption von Large Language Models (LLMs) trotz ihrer Vorteile.
Die NVIDIA L40S ist eine leistungsfähigere, AI-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 AI-Training und Inference.
Die L40 ist besser für Grafik, Rendering und allgemeine Workloads geeignet, während die L40S ideal für rechenintensive AI-Aufgaben in Rechenzentren ist.
Weiterführende Literatur
Entdecken Sie mehr über GPU:
Externe Quellen
Zitieren Sie diesen Benchmark
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},
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
Seien Sie der Erste, der kommentiert
Ihre E-Mail-Adresse wird nicht veröffentlicht. Alle Felder sind erforderlich. Kommentare werden in ihrer Originalsprache belassen.