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LeitfadenMarch 9, 202614 Min. Lesezeit

Beste GPU Cloud für LLM-Training 2026: Vollständiger Leitfaden

Das Training großer Sprachmodelle erfordert die richtige Infrastruktur. Die falsche Anbieterwahl kann Tausende an verschwendeter Rechenleistung kosten. Hier ist der definitive Leitfaden zu GPU Clouds für LLM-Training im Jahr 2026.

Geschätzte Trainingskosten

ModellgrößeBenötigte GPUsDauerKosten (Lambda)
7B Parameter8x H1003 Tage~$2,000
13B Parameter8x H1007 Tage~$4,500
70B Parameter64x H10014 Tage~$70,000

Top-Anbieter für LLM-Training

  • CoreWeave: Am besten für großangelegtes Training. Kubernetes-native Bare-Metal H100-Cluster mit RDMA-Netzwerk. $2.95-$3.50/Std. pro H100 GPU.
  • Lambda Labs: Günstigster On-Demand H100 für $2.89/Std. Bis zu 128-GPU-Cluster. Bestes Preis-/Verfügbarkeitsverhältnis für ernsthaftes Training.
  • Voltage Park: Aggressive H100 Spot-Preise ab $2.00-$2.50/Std. Am besten für kostenempfindliches Training mit Checkpointing.
  • Hyperstack: Beste EU-Option. H100 für $2.95/Std., A100 für $1.89/Std. DSGVO-konforme Infrastruktur.
  • Vast.ai: Am besten für Experimente und Hyperparameter-Suchen. H100 Spot ab $2.50-$3.50/Std.

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