Top 60+ fournisseurs Cloud GPU
Les fournisseurs de GPU cloud se répartissent en trois niveaux. Les hyperscalers exploitent de larges plateformes cloud où la location de GPU n’est qu’un produit parmi d’autres. Les néoclouds spécialisés se concentrent sur l’infrastructure GPU et IA comme produit principal. Les places de marché communautaires agrègent l’inventaire de nombreux petits opérateurs, souvent au plus bas de la fourchette de prix publiée.
Nous suivons 71 fournisseurs de GPU cloud et 14 familles de modèles GPU couvrant plus de 2 500 configurations d’instances distinctes.
Prix par niveau de fournisseur
Choisissez un modèle de GPU et un niveau de fournisseur pour comparer les trajectoires de prix à la demande au sein de ce niveau au cours des 25 derniers mois.
Tableau comparatif des fournisseurs
Définitions des colonnes :
- Modèles : familles de modèles GPU distinctes proposées par l’ensemble des fournisseurs (NVIDIA + AMD + Intel). H100 et H100 NVL comptent comme une seule famille.
- Combinaisons : SKU d’instances distincts (modèle GPU, nombre de GPU) dans le catalogue public.
- Niveaux de facturation : nombre de modes exposés par le fournisseur parmi À la demande, Spot et Réservé 1 an (max 3).
- De pointe : Oui si le fournisseur propose au moins l’un des modèles B200, B300, MI300X ou RTX 5090.
Classement : les sponsors sont liés et mis en évidence en haut du tableau. Les autres fournisseurs sont classés par profondeur de catalogue (colonne Combinaisons) dans l’ordre décroissant.
IONOS
IONOS est une plateforme cloud européenne dont le siège est en Allemagne. Le catalogue public de GPU couvre quatre SKU mono-GPU :
Le SKU RTX PRO 6000 Blackwell est l’une des rares cartes de génération Blackwell publiquement répertoriées à moins de 2 $/GPU/h du côté de l’UE.
IONOS propose également un niveau de serveurs GPU dédiés avec NVIDIA H100/H200 à 3 990 $/mois et NVIDIA L40s ou Intel Gaudi 2 & 3 sur demande. Les quatre SKU horaires ci-dessus sont uniquement à la demande, avec un plafond mensuel maximum indiqué pour chacun. L’hébergement et les centres de données se situent dans l’UE/EEE, ce qui est important pour les acheteurs ayant des exigences de résidence des données liées au RGPD.
Fournisseurs hyperscalers
Les hyperscalers exploitent de larges plateformes cloud où la location de GPU n’est qu’un produit parmi d’autres, aux côtés du calcul, du stockage, de la mise en réseau, de l’identité et des services gérés. Ils pratiquent généralement des prix 3 à 6 fois supérieurs à ceux des néoclouds spécialisés pour le même GPU, car la capacité louée est assortie de SLA d’entreprise, de certifications de conformité et d’une intégration multiservices.
Amazon Web Services
AWS est le plus grand hyperscaler. Le catalogue couvre 15 familles de modèles GPU et propose H100 via la famille d’instances p5. Deux niveaux de facturation sont publiquement répertoriés (à la demande et réservé 1 an) ; la tarification spot existe mais passe par un flux de demande distinct. La gamme EC2 G7e a été ajoutée début 2026 avec NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell, initialement dans us-east-1 et us-east-2.1 2 3
AWS propose également ses propres accélérateurs IA (Trainium pour l’entraînement, Inferentia pour l’inférence), qui ne font pas partie du périmètre de location de GPU de cette comparaison. SageMaker, Redshift et le catalogue plus large de services gérés sont des raisons fréquentes pour lesquelles les entreprises choisissent AWS malgré la prime tarifaire sur les GPU.
Une approbation de quota est requise pour la plupart des types d’instances GPU. Nous avons obtenu un quota pour tous les types H100 et A100 dans la journée suivant notre demande lors de notre essai.
Microsoft Azure
Azure propose H100 via la série ND H100 v5 (H100 SXM) ; des configurations H100 PCIe plus petites sont disponibles via la série NC. Le catalogue couvre 10 familles de modèles GPU et inclut B200 (ND B200) et AMD MI300X (ND MI300X v5).4 5
Les trois niveaux de facturation sont publiquement répertoriés. Azure a également développé son propre programme d’accélérateurs IA (Maia) pour les charges de travail d’entraînement internes ; ces puces ne sont pas louables via l’API standard d’instances GPU.6
Google Cloud Platform
GCP affiche le H100 le moins cher du niveau hyperscaler, mais l’annonce regroupe trois SKU (a3-highgpu, a3-megagpu, a3-edgegpu) sur une seule ligne dans les instantanés du catalogue public. La variante A3 Mega s’affiche généralement à environ 14,19 $/GPU/h tandis que l’A3 Standard se situe autour de 11,06 $, et la médiane visible évolue lorsqu’une variante entre ou sort de la liste publique. Le catalogue couvre 10 familles de modèles GPU et inclut B200 via la famille A3 Ultra.7
Les trois niveaux de facturation sont publiquement répertoriés. GCP propose également des accélérateurs TPU (v5p, v6e, Trillium) comme ligne de produits distincte, en dehors du périmètre de location de GPU de cette comparaison.
Oracle Cloud Infrastructure
OCI adopte une approche bare-metal d’abord : la plupart des offres GPU s’exécutent directement sur le matériel hôte sans couche d’hyperviseur. Le catalogue couvre 13 familles de modèles GPU, dont AMD MI300X et MI355X. Parmi les hyperscalers, le bare-metal par défaut et la mise en réseau de cluster RoCE v2 d’OCI sont des facteurs de différenciation pour les charges d’entraînement multi-nœuds étroitement couplées. Cohere, un client précoce, exécute l’entraînement de LLM sur des clusters OCI ; Oracle a également investi dans Cohere en tant que soutien stratégique.8
Autres clouds généraux de niveau hyperscaler
OVHcloud (basé en France), Scaleway (France, avec le supercalculateur Nabu 2023 détenant 1 016 H100 GPUs), DigitalOcean, Vultr et Linode/Akamai complètent le niveau hyperscaler. Ce sont des plateformes cloud généralistes avec la location de GPU comme composant. Les fournisseurs dont le siège est en Europe (OVHcloud, Scaleway, IONOS) sont positionnés pour la résidence des données dans l’UE et des revendications de durabilité ; Scaleway fonctionne entièrement à l’énergie renouvelable sur trois régions de l’UE.9 10 11 12 13 14
Alibaba Cloud est le seul hyperscaler majeur à disposer d’une disponibilité en Chine continentale. Le catalogue est plus étroit (4 familles de modèles GPU) et les entreprises américaines/européennes ayant des charges de travail réglementées l’écartent généralement pour des raisons de juridiction.15
Fournisseurs néoclouds
Les néoclouds se concentrent sur l’infrastructure GPU et IA comme produit principal. Ils pratiquent généralement des prix inférieurs de 50 à 80 % à ceux des hyperscalers pour le même GPU, car ils évitent la surcharge d’une plateforme large. Le compromis est un catalogue de services plus restreint : le calcul et le stockage de base sont bien couverts ; l’identité, les bases de données gérées et l’intégration multiservices ne le sont pas.
Lambda Labs
Lambda Labs déclare servir plus de 10 000 équipes de recherche. Le catalogue couvre 8 familles de modèles GPU et est, par conception, exclusivement GPU. Lambda Cloud est livré pré-équipé avec PyTorch, TensorFlow, les pilotes CUDA et un notebook Jupyter par instance, ce qui le rapproche d’une expérience « cliquer et entraîner » plus que les autres néoclouds. Lambda vend également du matériel GPU directement (stations de travail, serveurs), ce qui constitue les racines historiques de l’entreprise. La tarification est uniquement à la demande dans la liste publique ; les engagements de plusieurs semaines ou années sont sur devis.16
CoreWeave
CoreWeave est le plus grand néocloud spécialisé et a été choisi comme premier fournisseur de services cloud Elite de NVIDIA. L’entreprise revendique 45 000 GPU dans ses centres de données et compte NVIDIA parmi ses investisseurs. Deux niveaux de facturation sont exposés (à la demande et spot). Le catalogue couvre 10 familles de modèles GPU, dont B200 et B300.17
Le programme ARENA (IA-Ready Native Applications) de CoreWeave permet aux clients de tester des charges de travail à l’échelle de production sur une infrastructure réelle avant de s’engager sur la capacité. Les prix sont plus proches du niveau hyperscaler que des autres néoclouds, reflétant un positionnement entreprise haut de gamme.
RunPod
RunPod opère deux niveaux : Secure Cloud (bare-metal dédié) et Community Cloud (bare-metal partagé à des tarifs inférieurs, sans SLA). Le catalogue couvre 19 familles de modèles GPU, dont AMD MI300X. Trois niveaux de facturation sont publiquement exposés (à la demande, spot et réservé). Le démarrage des instances est inférieur à la minute, le plus rapide de nos mesures.18
Parmi les mises à jour récentes figurent le retour en arrière des versions GitHub pour les points de terminaison Serverless, des points de terminaison d’équilibrage de charge en bêta et l’intégration du SDK Vercel IA via le paquet @runpod/ai-sdk-provider. Le catalogue Public Endpoints couvre des modèles de texte, d’image, de vidéo et d’audio avec des modèles de déploiement préconstruits.
Crusoe
Crusoe exploite des centres de données alimentés par du gaz naturel torché ou brûlé en torchère, un arbitrage de coûts et d’émissions qui finance un déploiement agressif de capacités H100 et B200. Le catalogue couvre 9 familles de modèles GPU, dont AMD MI300X.19
FluidStack, Hyperstack, Nebius
FluidStack agrège des capacités GPU provenant de plusieurs opérateurs de centres de données. Hyperstack est l’une des sources de H100 les moins chères du niveau néocloud, avec une empreinte basée au Royaume-Uni et trois niveaux de facturation. Nebius a son siège en Europe (Pays-Bas) et propose B200 et B300, des modèles de pointe, dans son catalogue.20 21 22
Paperspace by DigitalOcean
Paperspace a été racheté par DigitalOcean et revendique plus de 650 000 utilisateurs. Le catalogue couvre 12 familles de modèles GPU. L’interface notebook Jupyter préchargé et la gestion visuelle des instances sont les différenciateurs historiques ; les utilisateurs avancés remplacent généralement l’interface graphique par des workflows natifs Jupyter ou SSH.23
Autres néoclouds spécialisés
TensorDock, CUDO Compute, Hot Aisle (spécialiste AMD MI300X), Sesterce, Lyceum, Cirrascale (réservé uniquement, inclut des options Cerebras et Graphcore), Together (niveau inférence) et Replicate (serverless) complètent le niveau spécialisé. La plupart fonctionnent uniquement à la demande et visent les petites et moyennes équipes de développement IA.24 25 26 27 28 29 30 31
Datacrunch et Seeweb (spécialistes européens)
Datacrunch est un néocloud basé en Finlande fonctionnant à 100 % d’énergie renouvelable, avec H100, A100, RTX 6000 et V100 par groupes de 1, 2, 4 ou 8. Seeweb est un néocloud italien fonctionnant également à 100 % d’énergie renouvelable, avec cinq familles de modèles GPU et la prise en charge de Terraform pour les workflows d’infrastructure as code.32 33
Places de marché communautaires
Les places de marché communautaires agrègent des capacités GPU provenant de nombreux petits opérateurs, souvent au plus bas de la fourchette de prix publiée. Le compromis est la variabilité : bare-metal partagé, SLA de disponibilité moins constant et inventaire dépendant du nombre d’opérateurs hôtes en ligne au moment de la demande.
Vast.ai
Vast.ai agrège 54 familles de modèles GPU et 180 configurations multi-GPU distinctes, le catalogue le plus profond parmi tous les fournisseurs que nous suivons. Trois niveaux de facturation sont exposés. La place de marché met en concurrence l’inventaire de nombreux petits opérateurs hôtes, ce qui signifie qu’un devis affiché sur le tableau de bord reflète la disponibilité actuelle et peut ne pas être valable cinq minutes plus tard. Le catalogue inclut également du matériel ancien (GTX 1080, ère K80) qu’aucun autre fournisseur suivi ne répertorie, utile pour l’expérimentation à faible coût et les charges de travail académiques.34
Salad
Salad fonctionne sur du matériel grand public distribué (PC de jeu participant au réseau pendant les périodes d’inactivité). H100 n’est pas répertorié publiquement ; le catalogue s’oriente vers RTX 4090, RTX 5090 et d’autres cartes grand public, au plus bas de ces classes de GPU parmi tous les fournisseurs.35
Theta EdgeCloud
Theta EdgeCloud couvre 28 familles de modèles GPU sur une empreinte de réseau edge. L’architecture distribuée en périphérie est le différenciateur pour l’inférence sensible à la région ; la tarification est uniquement à la demande et l’inventaire varie selon le nœud edge.36
Demande des fournisseurs : adoption, dépenses et recherche
L’adoption, la part des dépenses et la part de recherche mesurent la demande pour chaque fournisseur.
- Adoption est la part des acheteurs de cloud GPU utilisant chaque fournisseur.
- Part des dépenses est la part de chaque fournisseur dans le total des dollars de cloud GPU.
- Recherche part est la portion de chaque fournisseur dans le volume de recherche mensuel combiné des sept fournisseurs pour leurs noms de marque.
L’adoption et la part des dépenses proviennent des données agrégées de dépenses par carte GPU cloud de Ramp.37
CoreWeave domine les trois signaux au T1 2026, avec 35,4 % des acheteurs, 50,8 % des dollars et 31,3 % de la recherche. La divergence la plus marquée se situe entre Crusoe et RunPod. Crusoe détient 27,7 % des dollars pour 3,0 % des acheteurs et 0,9 % des recherches. RunPod représente 27,7 % des acheteurs et 25,7 % des recherches, avec 0,5 % des dépenses.
La part de recherche suit davantage la notoriété que la demande engagée, et peut devancer l’argent. Vultr est le cas le plus clair. Il concentre 18,5 % de la recherche contre 3,0 % des dépenses, car il s’agit d’une marque de VPS généraliste, et l’essentiel de cette recherche de marque concerne l’hébergement plutôt que la location de GPU.
Comment les signaux de recherche sont mesurés
La part de recherche totalise 100 % au sein des fournisseurs présentés, et non sur l’ensemble du marché, sur la fenêtre allant du T3 2025 au T1 2026 où les trois signaux se chevauchent. La recherche de chaque fournisseur est comptabilisée sur son terme de marque :
Pour les trajectoires de prix derrière ces fournisseurs, consultez l’indice des prix de location de GPU Cloud.
Ajouter comme source préféréeModèles de déploiement
Les services de location de GPU se déclinent en trois formes de déploiement. Chaque forme échange du contrôle contre de la commodité.
Serverless GPU
Les services GPU serverless gèrent le provisionnement, la mise à l’échelle et la destruction pour le compte de l’acheteur. Le fournisseur facture à la seconde ou à la milliseconde d’utilisation réelle du GPU ; le temps d’inactivité est gratuit. Cette forme convient aux charges de travail sporadiques, à l’inférence par lots et aux applications d’IA générative en rafales où l’utilisation moyenne est faible.
Parmi les fournisseurs serverless GPU courants figurent Replicate, RunPod Serverless, Modal, Fal.ai et Together. Le débit par dollar dépasse généralement celui des GPU provisionnés lorsque l’utilisation est inférieure à 30-40 % ; au-delà de ce seuil, les instances GPU à la demande ou réservées sont moins chères.38 39 40 41 42
GPU virtuel (vGPU)
Les GPU virtuels sont la forme la plus courante. Un hyperviseur partitionne un GPU physique en une ou plusieurs tranches virtuelles, chacune s’exécutant dans une machine virtuelle. Tous les grands hyperscalers et la plupart des néoclouds adoptent cette forme par défaut. Les compromis : un coût prévisible, une large disponibilité entre les fournisseurs et une légère surcharge de latence due à la couche de virtualisation.
GPU bare-metal
Les services GPU bare-metal fournissent un serveur GPU physique dédié sans couche de virtualisation. L’acheteur obtient un accès direct au matériel pour des performances et une latence maximales. Cette forme convient aux grands cycles d’entraînement, aux charges HPC et à tout cas où la surcharge de virtualisation compte. OCI, CoreWeave et Lambda Labs proposent tous des options bare-metal. AWS et Azure l’exposent via des familles d’instances spécifiques (p5d sur AWS, série ND sur Azure).
FAQ
Les hyperscalers exploitent de larges plateformes cloud où la location de GPU n’est qu’une ligne de produits parmi d’autres. Les néoclouds spécialisés se concentrent sur l’infrastructure GPU et IA comme produit principal. Les hyperscalers facturent 3 à 6 fois plus cher que les néoclouds pour le même GPU ; l’écart reflète les services d’entreprise groupés plutôt que le silicium brut. Pour une comparaison soutenue des tendances de prix entre les niveaux, consultez l’Indice des prix de location de GPU Cloud.
Utilisez le serverless lorsque l’utilisation moyenne du GPU est inférieure à 30-40 %, lorsque les charges de travail sont en rafales ou lorsque le coût des opérations est plus élevé que le tarif horaire. Un GPU provisionné sur un néocloud est moins cher en cas d’utilisation soutenue et élevée.
Pour les charges de travail avec des exigences de résidence des données dans l’UE ou les acheteurs servant des clients européens sur des chemins sensibles à la latence, oui. IONOS, OVHcloud, Scaleway, Nebius, Datacrunch et Seeweb sont des options basées dans l’UE. Les prix correspondent généralement ou dépassent légèrement ceux des néoclouds basés aux États-Unis ; la prime concerne la résidence, la juridiction et les revendications de durabilité plutôt que le calcul brut.
Pour en savoir plus
- Benchmark multi-GPU : B200 vs H200 vs H100 vs MI300X
- Benchmark de concurrence GPU
- Top 25+ fabricants de puces IA : NVIDIA et ses concurrents
- Indice des prix de location de GPU Cloud
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author = {Dogan, Sedat and Sarı, Ekrem},
title = {{Top 60+ fournisseurs Cloud GPU}},
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howpublished = {\url{https://aimultiple.com/cloud-gpu-providers}},
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Commentaires 4
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Nice article, Cem! Could you add Koyeb and a few other serverless GPU providers?
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Hi Cem, please also check out Dataoorts at https://dataoorts.com. We'd greatly appreciate being listed here.
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