Самые дешёвые провайдеры GPU Cloud в 2026 году: полное сравнение цен

Ищете самых дешёвых провайдеров GPU Cloud в 2026 году? При рекордном спросе на GPU для ИИ, машинного обучения и генерации изображений, правильный выбор провайдера может сэкономить вам тысячи долларов в год. Мы собрали реальные данные о ценах более чем от 10 облачных провайдеров, чтобы вы могли принять обоснованное решение на основе реальных цифр, а не маркетинговых заявлений.

Краткий ответ: Самый дешёвый провайдер GPU Cloud в целом — это Vast.ai, с инстансами RTX 3090 от $0.07/час и RTX 4090 от $0.27/час. Для H100 корпоративного класса лидирует RunPod с ценой по требованию $1.99/час.

Полная таблица сравнения цен GPU Cloud (март 2026)

Ниже представлено исчерпывающее сравнение цен всех основных провайдеров GPU Cloud. Все цены указаны за один GPU в час и подтверждены на платформах провайдеров по состоянию на март 2026 года.

Цены на H100 80GB

Цены на A100 80GB

Цены на RTX 4090

Топ-5 самых дешёвых провайдеров GPU Cloud — рейтинг

1. Vast.ai — самые дешёвые потребительские GPU

Vast.ai доминирует в бюджетном сегменте благодаря модели пиринговой торговой площадки. Инстансы RTX 3090 начинаются от невероятных $0.07/час, а RTX 4090 — от $0.27/час. Цена на A100 составляет конкурентные $1.89/час, хотя H100 за $3.29/час находится в верхнем ценовом диапазоне. Компромисс — переменная надёжность: качество оборудования зависит от отдельных хостов. Лучше всего подходит для экспериментов, пакетной обработки и рабочих нагрузок, допускающих периодические прерывания.

2. RunPod — самая дешёвая H100 с надёжностью

RunPod предлагает самую дешёвую H100 на рынке за $1.99/час и очень конкурентную A100 за $1.39/час. RTX 4090 за $0.34/час тоже близка к минимальной цене. Что выделяет RunPod — баланс низких цен и надёжной инфраструктуры: опция Secure Cloud гарантирует SLA по времени безотказной работы, а также доступны серверless-функции для GPU. Лучше всего подходит для команд, которые хотят низкие цены без ущерба для надёжности.

3. Lambda Labs — лучшее соотношение цены и качества для ML-команд

Lambda Labs предлагает самую дешёвую A100 за $1.29/час среди крупных устоявшихся провайдеров, и H100 за $2.49/час. RTX 4090 за $0.50/час — средний ценовой диапазон. Сильная сторона Lambda — ориентация на ML: предустановленные PyTorch, TensorFlow, CUDA и нулевая плата за исходящий трафик. Лучше всего подходит для ML-инженеров, которым нужна готовая к использованию среда по прозрачным ценам.

4. Vultr — самая дешёвая A100 на рынке

Vultr предлагает A100 всего за $0.62/час — самая низкая цена на A100 среди всех провайдеров. Такое агрессивное ценообразование делает Vultr явным победителем для рабочих нагрузок, ориентированных на A100. Ограничение — более узкий каталог GPU по сравнению с RunPod или Lambda Labs. Лучше всего подходит для команд, которым специально нужны вычисления на A100 по минимальной цене.

5. DataCrunch — сильное предложение в среднем ценовом сегменте

DataCrunch предлагает вторую по дешевизне H100 за $2.39/час и конкурентную A100 за $1.59/час. RTX 4090 за $0.55/час — разумная цена. DataCrunch — надёжный европейский провайдер с хорошим временем безотказной работы. Лучше всего подходит для команд в Европе или тех, кто ищет хорошую общую цену без нестабильности маркетплейса.

Лучший провайдер по сценарию использования

Скрытые расходы, на которые стоит обратить внимание

Почасовая цена GPU — это лишь часть картины. Вот скрытые расходы, которые могут увеличить ваш счёт на 20-50%:

• Плата за исходящий трафик: AWS берёт $0.09/ГБ, а GCP — $0.12/ГБ за исходящую передачу данных. Скачивание чекпоинта модели размером 50 ГБ с AWS обходится в $4.50 за каждое скачивание. Большинство специализированных GPU Cloud (RunPod, Lambda Labs, Vast.ai, TensorDock) взимают нулевую плату за исходящий трафик.
• Стоимость хранилища: Гиперскейлеры берут $0.10-$0.23/ГБ/месяц за SSD-хранилище. При объёме датасета в 1 ТБ это $100-$230/месяц только за хранение. Специализированные провайдеры обычно включают 100-500 ГБ NVMe-хранилища бесплатно.
• Плата за простой: Большинство провайдеров начинают тарификацию с момента создания инстанса, а не когда начинается ваша задача. 30-минутная загрузка модели перед 2-часовым обучением означает, что вы платите за 2.5 часа. Используйте готовые шаблоны и постоянное хранилище для минимизации простоя.
• Уровни поддержки: AWS Business Support начинается от $100/месяц, Enterprise — от $15,000/месяц. Специализированные GPU Cloud включают поддержку бесплатно — Lambda Labs даже предоставляет специализированную ML-инженерную поддержку без дополнительной оплаты.
• Минимальные интервалы тарификации: Некоторые провайдеры округляют до ближайшего часа. RunPod и Vast.ai используют посекундную тарификацию. Lambda Labs тарифицирует по часам. Всегда проверяйте детализацию тарификации.

10 советов по экономии на GPU Cloud

• 1. Сравнивайте цены еженедельно: Цены на GPU Cloud колеблются, особенно на маркетплейсах вроде Vast.ai. Используйте GPUCloudList для мониторинга цен всех провайдеров на одной панели.
• 2. Используйте spot/community инстансы: RunPod Community Cloud и Vast.ai предлагают скидки 30-60% по сравнению с ценами по требованию. Компромисс — возможное прерывание: всегда сохраняйте чекпоинты ваших задач обучения.
• 3. Подбирайте GPU под рабочую нагрузку: Не арендуйте H100 за $1.99/час для Stable Diffusion, когда RTX 4090 за $0.27/час (Vast.ai) справляется быстрее за доллар. И наоборот, не используйте RTX 4090 для обучения моделей 70B, которым действительно нужна H100.
• 4. Квантизируйте модели: Запуск Llama 3 70B в 4-битной квантизации (GPTQ/AWQ) помещается на одном A100 40GB вместо 2x A100 80GB — снижая стоимость более чем вдвое.
• 5. Используйте Flash Attention: Flash Attention 2/3 снижает потребление памяти и ускоряет обучение в 2-3 раза, позволяя использовать меньше GPU или более дешёвые GPU.
• 6. Выключайте простаивающие инстансы: Забытый инстанс H100 по $1.99/час обходится в $1,433 в месяц. Настройте скрипты автоматического выключения или используйте функцию тайм-аута простоя RunPod.
• 7. Создавайте Docker-образы заранее: Не тратьте 30+ минут на установку зависимостей каждый раз. Создайте Docker-образ с полным стеком и используйте его как шаблон.
• 8. Используйте провайдеров с посекундной тарификацией: Для коротких задач (менее 1 часа) посекундная тарификация RunPod или Vast.ai значительно экономит по сравнению с почасовой тарификацией Lambda Labs.
• 9. Резервируйте для круглосуточных нагрузок: Если вы запускаете серверы инференса 24/7, зарезервированные инстансы на Lambda Labs или CoreWeave экономят 15-30% по сравнению с ценой по требованию.
• 10. Начинайте с самого дешёвого варианта: Для экспериментов всегда начинайте с RTX 3090 на Vast.ai за $0.07/час или RTX 4090 за $0.27/час. Переходите на более дорогие GPU только когда ваша нагрузка этого требует.

Экономия: специализированные GPU Cloud vs гиперскейлеры

Сколько реально можно сэкономить, используя специализированный GPU Cloud вместо AWS, GCP или Azure? Вот реальное сравнение для 500 часов использования:

Переход с AWS на RunPod для вычислений H100 экономит более $1,000 за каждые 500 часов. Для рабочих нагрузок A100 Vultr экономит более $1,500 по сравнению с эквивалентом AWS. За год умеренного использования эта экономия накапливается в десятки тысяч долларов.

Часто задаваемые вопросы