Les fournisseurs de cloud GPU se divisent en trois niveaux. Les hyperscalers exploitent de vastes plateformes cloud avec la location de GPU comme l'un des nombreux produits. Les néo-clouds 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 bas de l'écart de prix publié.
Nous suivons 64 fournisseurs de cloud GPU et 14 familles de modèles GPU sélectionnés couvrant plus de 2 500 configurations d'instances distinctes.
Tarification par niveau de fournisseur
Choisissez un modèle GPU et un niveau de fournisseur pour comparer les trajectoires de prix à la demande au sein de ce niveau au cours des 23 derniers mois.
Tableau de comparaison des fournisseurs
Définitions des colonnes :
- Modèles: familles de modèles GPU distinctes proposées par tous les vendeurs (NVIDIA + AMD + Intel). H100 et H100 NVL comptent comme une seule famille.
- Combinaisons: références d'instances (GPU modèle, GPU count) distinctes dans le catalogue public.
- Niveaux de facturation: combien de niveaux À la demande, Spot et Réservé 1 an le fournisseur expose (max 3).
- Pointe technologique: Oui si le fournisseur liste l'un des 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 (la colonne Combinaisons) dans l'ordre décroissant.
IONOS
IONOS est une plateforme cloud européenne dont le siège est en Allemagne. Le catalogue public GPU couvre quatre références à GPU unique :
La référence RTX PRO 6000 Blackwell est l'une des rares cartes de génération Blackwell listées publiquement à moins de 2 $/GPU/h du côté de l'UE. IONOS ne liste pas publiquement le H100. La facturation est uniquement à la demande, avec un plafond mensuel affiché pour chaque référence. L'hébergement et les centres de données sont situés dans l'UE/EEE, ce qui est important pour les acheteurs ayant des exigences de résidence des données RGPD.
Fournisseurs hyperscalers
Les hyperscalers exploitent de vastes plateformes cloud avec la location de GPU comme l'un des nombreux produits, aux côtés du calcul, du stockage, du réseau, de l'identité et des services gérés. Ils facturent généralement 3 à 6 fois plus cher que les néo-clouds spécialisés pour le même GPU car la capacité louée est liée à une SLA d'entreprise, des certifications de conformité et une intégration inter-services.
Amazon Web Services
AWS est le plus grand hyperscaler. Le catalogue couvre 15 familles de modèles GPU et propose le H100 via la famille d'instances p5. Deux niveaux de facturation sont listés publiquement (à la demande et réservé 1 an) ; la tarification spot existe mais passe par un flux de demande séparé. EC2 G7e a été ajouté 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 d'IA (Trainium pour l'entraînement, Inferentia pour l'inférence), qui se situent en dehors du périmètre de location GPU de cette comparaison. SageMaker, Redshift et le catalogue plus large des services gérés sont des raisons courantes pour lesquelles les entreprises choisissent AWS malgré la prime de taux GPU.
Une approbation de quota est requise pour la plupart des types d'instances GPU. Nous avons reçu un quota pour tous les types H100 et A100 dans un délai d'un jour après avoir postulé lors de notre essai.
Microsoft Azure
Azure propose le H100 via la série ND H100 v5 (H100 SXM) ; de plus petites configurations H100 PCIe 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 listés publiquement. Azure développe également son propre programme d'accélérateur d'IA (Maia) pour les charges de travail d'entraînement internes ; ces puces ne sont pas louables via l'API d'instance GPU standard.6
Google Cloud Platform
GCP propose le H100 le moins cher dans le niveau hyperscaler, mais la liste regroupe trois références (a3-highgpu, a3-megagpu, a3-edgegpu) sous une seule ligne dans les instantanés du catalogue public. La variante A3 Mega est généralement listée à environ 14,19 $/GPU/h tandis que A3 Standard se situe à environ 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 listés publiquement. GCP propose également des accélérateurs TPU (v5p, v6e, Trillium) comme une ligne de produits distincte en dehors du périmètre de location GPU de cette comparaison.
Oracle Cloud Infrastructure
OCI utilise une approche axée sur le bare-metal : la plupart des offres GPU s'exécutent directement sur le matériel hôte sans couche d'hyperviseur. Le catalogue couvre 13 familles de modèles GPU, y compris AMD MI300X et MI355X. Parmi les hyperscalers, le bare-metal par défaut d'OCI et le réseau de cluster RoCE v2 sont des facteurs différenciants pour les charges de travail d'entraînement multi-nœuds fortement couplées. Cohere, un client précoce, exécute l'entraînement 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 polyvalentes avec la location GPU comme l'un des composants. Les entreprises dont le siège est en Europe (OVHcloud, Scaleway, IONOS) sont positionnées pour la résidence des données et les allégations de durabilité dans l'UE ; Scaleway fonctionne entièrement sur des énergies renouvelables dans trois régions de l'UE.9 10 11 12 13 14
Alibaba Cloud est le seul hyperscaler majeur avec une disponibilité en Chine continentale. Le catalogue est plus restreint (4 familles de modèles GPU) et les entreprises américaines et européennes ayant des charges de travail réglementées l'excluent généralement pour des raisons de juridiction.15
Fournisseurs néo-cloud
Les néo-clouds se concentrent sur l'infrastructure GPU et IA comme produit principal. Ils battent généralement les prix des hyperscalers de 50 à 80 % pour le même GPU car ils évitent les frais généraux de la 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 inter-services ne le sont pas.
Lambda Labs
Lambda Labs prétend servir plus de 10 000 équipes de recherche. Le catalogue couvre 8 familles de modèles GPU et est conçu uniquement pour le GPU. Lambda Cloud est prééquipé de PyTorch, TensorFlow, des pilotes CUDA et d'un notebook Jupyter par instance, plus proche du « cliquez et entraînez » que les autres néo-clouds. Lambda vend également du matériel GPU directement (bureaux, serveurs), avec les racines historiques de l'entreprise. La tarification est uniquement à la demande dans la liste publique ; les engagements de plusieurs semaines et plusieurs années sont sur devis.16
CoreWeave
CoreWeave est le plus grand néo-cloud spécialisé et a été sélectionné 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, y compris B200 et B300.17
Le programme ARENA de CoreWeave (AI-Ready Native Applications) permet aux clients de comparer les charges de travail à l'échelle de la production avec une infrastructure réelle avant de s'engager sur une capacité. La tarification se situe plus près du niveau hyperscaler que les autres néo-clouds, reflétant un positionnement d'entreprise haut de gamme.
RunPod
RunPod exploite deux niveaux : Secure Cloud (bare-metal dédié) et Community Cloud (bare-metal partagé à des tarifs inférieurs sans SLA). Le catalogue couvre 18 familles de modèles GPU, y compris AMD MI300X. Trois niveaux de facturation sont exposés publiquement (à la demande, spot et réservé). Le démarrage de l'instance est inférieur à une minute, le plus rapide de nos mesures.18
Les mises à jour récentes incluent le retour à la version précédente pour les endpoints Serverless via GitHub, les endpoints d'équilibrage de charge en bêta et l'intégration Vercel AI SDK via le package @runpod/ai-sdk-provider. Le catalogue Public Endpoints couvre les modèles de texte, d'image, de vidéo et d'audio avec des modèles de déploiement préconstruits.
Crusoe
Crusoe exploite des centres de données sur du gaz naturel échoué et torchéré, un arbitrage de coût et d'émissions qui finance une expansion agressive de la capacité H100 et B200. Le catalogue couvre 9 familles de modèles GPU, y compris AMD MI300X.19
FluidStack, Hyperstack, Nebius
FluidStack agrège la capacité GPU de plusieurs opérateurs de centres de données. Hyperstack est l'une des sources H100 les moins chères dans le niveau néo-cloud avec une empreinte basée au Royaume-Uni et trois niveaux de facturation. Nebius est basé en Europe (Pays-Bas) avec B200 et B300 de pointe dans son catalogue.20 21 22
Paperspace par DigitalOcean
Paperspace a été acquis par DigitalOcean et prétend servir plus de 650 000 utilisateurs. Le catalogue couvre 12 familles de modèles GPU. L'interface de notebook Jupyter préchargée et la gestion visuelle des instances sont les facteurs différenciants historiques ; les utilisateurs avancés remplacent généralement l'interface graphique par des flux de travail Jupyter ou SSH natifs.23
Autres néo-clouds spécialisés
TensorDock, CUDO Compute, Hot Aisle (focus AMD MI300X), Sesterce, Lyceum, Cirrascale (réservé uniquement, inclut les 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 néo-cloud basé en Finlande fonctionnant à 100 % sur des énergies renouvelables avec H100, A100, RTX 6000 et V100 en groupes de 1, 2, 4 ou 8. Seeweb est un néo-cloud italien fonctionnant également à 100 % sur des énergies renouvelables avec cinq familles de modèles GPU et un support Terraform pour les flux de travail d'infrastructure en tant que code.32 33
Ajouter comme source préféréePlaces de marché communautaires
Les places de marché communautaires agrègent la capacité GPU de nombreux petits opérateurs, souvent au bas de l'écart de prix listé publiquement. Le compromis est la variabilité : bare-metal partagé, SLA de disponibilité moins cohérent et inventaire qui dépend du nombre d'opérateurs hôtes en ligne au moment de la demande.
Vast.ai
Vast.ai agrège 42 familles de modèles GPU et 106 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 enchérit sur l'inventaire auprès de nombreux petits opérateurs hôtes, ce qui signifie qu'un devis sur le tableau de bord reflète la disponibilité actuelle et peut ne pas tenir cinq minutes plus tard. Le catalogue inclut également du matériel ancien (GTX 1080, ère K80) que aucun autre fournisseur suivi ne liste, utile pour l'expérimentation axée sur les coûts et les charges de travail académiques.34
Salad
Salad fonctionne sur du matériel grand public distribué (PC de jeu participant au réseau pendant les temps d'inactivité). H100 n'est pas listé publiquement ; le catalogue penche vers RTX 4090, RTX 5090 et d'autres cartes de niveau grand public au bas de ces classes GPU parmi tous les fournisseurs.35
Theta EdgeCloud
Theta EdgeCloud couvre 28 familles de modèles GPU sur une empreinte de réseau de bordure. L'architecture distribuée en bordure est le facteur différenciant pour l'inférence sensible à la région ; la tarification est uniquement à la demande et l'inventaire varie selon le nœud de bordure.36
Modèles de déploiement
Les services de location GPU arrivent sous trois formes de déploiement. Chaque forme échange le contrôle contre la commodité.
Serverless GPU
Les services GPU serverless gèrent la mise en service, la mise à l'échelle et la démolition pour le compte de l'acheteur. Le fournisseur facture par seconde ou par milliseconde d'utilisation réelle 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 irrégulières où l'utilisation moyenne est faible.
Les fournisseurs GPU serverless courants incluent Replicate, RunPod Serverless, Modal, Fal.ai et Together. Le débit par dollar surpasse généralement le GPU provisionné lorsque l'utilisation est inférieure à 30-40 % ; au-delà de ce seuil, les instances GPU à la demande ou réservées sont moins chères.37 38 39 40 41
Virtual GPU (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 principaux hyperscalers et la plupart des néo-clouds utilisent cette forme par défaut. Les compromis : coût prévisible, large disponibilité auprès des fournisseurs et légère surcharge de latence due à la couche de virtualisation.
Bare-metal GPU
Les services GPU bare-metal livrent un serveur GPU physique dédié sans couche de virtualisation. L'acheteur obtient un accès direct au matériel pour des performances maximales et une latence minimale. Cette forme convient aux grandes exécutions d'entraînement, aux charges de travail 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 vastes plateformes cloud avec la location GPU comme l'une des nombreuses lignes de produits. Les néo-clouds spécialisés se concentrent sur l'infrastructure GPU et IA comme produit principal. Les hyperscalers facturent 3 à 6 fois plus cher que les néo-clouds pour le même GPU ; l'écart reflète les services d'entreprise liés plutôt que le silicium brut. Pour une comparaison des tendances de prix soutenues entre les niveaux, consultez l'Indice de prix de location de GPU Cloud.
Utilisez le serverless lorsque l'utilisation moyenne GPU est inférieure à 30-40 %, lorsque les charges de travail sont irrégulières ou lorsque la surcharge opérationnelle est un coût plus élevé que le taux à l'heure. Le GPU provisionné sur un néo-cloud est moins cher à une utilisation élevée soutenue.
Pour les charges de travail ayant des exigences de résidence des données dans l'UE ou les acheteurs servant des clients de l'UE sur des chemins sensibles à la latence, oui. IONOS, OVHcloud, Scaleway, Nebius, Datacrunch et Seeweb sont des options dont le siège est dans l'UE. Les prix correspondent généralement ou dépassent légèrement les néo-clouds basés aux États-Unis ; la prime est pour la résidence, la juridiction et les allégations de durabilité plutôt que pour le calcul brut.
Pour aller plus loin
- Benchmark Multi-GPU : B200 vs H200 vs H100 vs MI300X
- Top 30 Fournisseurs de Cloud GPU & Leurs GPUs
- GPU Concurrency Benchmark
- Top 25+ Fabricants de puces IA : NVIDIA & Ses Concurrents
- Indice de prix de location de GPU Cloud
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Commentaires 4
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