Vast.ai
Vast.ai ist ein zweiseitiger GPU-Compute-Marktplatz, der Entwickler mit über 1.400 unabhängigen Anbietern verbindet, die ungenutzte GPU-Hardware an mehr als 500 Standorten weltweit anbieten. Durch die Aggregation des Angebots von unabhängigen Rechenzentren und einzelnen Anbietern bietet Vast.ai GPU-Compute zu 40–80 % günstigeren Preisen als traditionelle Hyperscaler wie AWS, Azure und GCP.
Die Plattform unterstützt drei Bereitstellungsmodelle: GPU Cloud (einzelne Instanzen), Serverless (automatisch skalierende Inferenzendpunkte) und Cluster (mehrknotige Trainings). Nutzer können Hochleistungsinstanzen in Sekundenschnelle mit Docker-Containern starten und aus über 35 GPU-Typen wählen, die von Consumer-RTX-Karten bis hin zu Enterprise-B200s reichen. Die Preisgestaltung wird dynamisch vom Marktplatz basierend auf Angebot und Nachfrage festgelegt.
Das 2018 von Jake Cannell gegründete Unternehmen verwaltet über 20.000 GPUs und erzielte 2024 ein Wachstum von 310 %. Es verfügt über die SOC 2 Typ 2-Zertifizierung und ist besonders beliebt bei KI-Forschern, ML-Ingenieuren und Indie-Entwicklern, die erschwingliche Rechenleistung ohne langfristige Verpflichtungen benötigen.
GPU-Hardware
| GPU-Modelle | B200 H200 H100 SXM H100 NVL A100 SXM A100 PCIe RTX 5090 RTX 5080 RTX 5070 Ti RTX 6000 Pro RTX 6000 Ada RTX 4500 Ada RTX A6000 RTX A5000 RTX A4000 L40S L40 A40 A10 RTX 4090 RTX 4080 RTX 4070 Ti RTX 4070 RTX 4060 Ti RTX 4060 RTX 3090 Ti RTX 3090 RTX 3080 Ti RTX 3080 RTX 3070 Ti RTX 3070 Tesla V100 Tesla T4 A2 GTX 1080 |
| Max VRAM | 192 GB |
| Max GPUs pro Instanz | 8 |
| Interconnect | NVLink, InfiniBand |
| Multi-Node Training | Ja |
Preise
| Startpreis | $0.06/hr |
| Abrechnungsgranularität | Pro Sekunde |
| Spot/Preemptible | Ja |
| Reservierte Rabatte | Bis zu 50 % (1-6 Monate reserviert) |
| Kostenlose Credits | Kleines Testguthaben bei Anmeldung |
| Egress-Gebühren | Variiert je nach Host ($/TB) |
| Speicher | Variiert je nach Host ($/GB/Stunde, berechnet solange die Instanz besteht) |
Marktplatzgesteuerte Preisgestaltung: Hosts legen ihre eigenen Preise basierend auf Angebot und Nachfrage fest. Drei Stufen verfügbar — On-Demand (garantierte Betriebszeit), Interruptible (über 50 % günstiger durch Gebotsverfahren) und Reserved (1/3/6-Monatslaufzeiten). Budget: RTX 4060 ab 0,06 $/Std. Mittelklasse: RTX 4090 ab 0,29 $/Std., A100 ab 0,67 $/Std. High-End: H100 ab 1,55 $/Std., H200 ab 1,97 $/Std., B200 ab 2,67 $/Std. Hinweis: Speicher wird auch bei gestoppten Instanzen berechnet, und Bandbreitengebühren fallen pro TB an. Mindesteinzahlung 5 $ zum Start.
Infrastruktur
| Regionen | 500+ Standorte, 40+ Rechenzentren |
| Uptime SLA | Kein formeller SLA (Zuverlässigkeitsbewertungen des Hosts sichtbar) |
| Serverless / Autoscaling | Ja |
| Private Vernetzung / VPC | Ja |
Entwicklererfahrung
| Vorinstallierte Frameworks | PyTorch TensorFlow CUDA vLLM ComfyUI |
| Docker-Support | Ja |
| SSH-Zugang | Ja |
| Jupyter Notebooks | Ja |
| API / CLI | Ja |
| Einrichtungszeit | Sekunden |
| Kubernetes-Support | Nein |
| Custom Images / Templates | Ja |
| Persistenter Speicher | Ja |
Geschäftsbedingungen
| Minimale Verpflichtung | Keine |
| Compliance | SOC 2 Typ 2 HIPAA DSGVO CCPA |
| Am besten geeignet für | KI-Training Inferenz Feinabstimmung Stable Diffusion Batch-Verarbeitung Forschung LLM-Bereitstellung generative KI |
| Support-Kanäle | Live-Chat (24/7) Discord E-Mail Dokumentation |
| Zahlungsmethoden | Kreditkarte Krypto (Coinbase Crypto.com) |
Wie schneidet es ab?
Vergleichen Sie Vast.ai mit anderen Cloud-GPU-Anbietern.
Häufig Gestellte Fragen
Für welche Art von Arbeitslasten ist Vast.ai ideal?
Vast.ai richtet sich hauptsächlich an Nutzer, die benötigen: KI-Training, Inferenz, Feinabstimmung, Stable Diffusion, Batch-Verarbeitung, Forschung, LLM-Bereitstellung, generative KI
Als GPU-Marktplatz Anbieter unterscheidet sich Vast.ai durch seine GPU-Auswahl und sein Preismodell. Beginnend bei $0.06/hr bietet die Plattform zugängliche Rechenleistung für Forscher, Start-ups und Unternehmen, die KI-Anwendungen entwickeln.
Verfügbare GPU-Modelle: B200, H200, H100 SXM, H100 NVL, A100 SXM, A100 PCIe, RTX 5090, RTX 5080, RTX 5070 Ti, RTX 6000 Pro, RTX 6000 Ada, RTX 4500 Ada, RTX A6000, RTX A5000, RTX A4000, L40S, L40, A40, A10, RTX 4090, RTX 4080, RTX 4070 Ti, RTX 4070, RTX 4060 Ti, RTX 4060, RTX 3090 Ti, RTX 3090, RTX 3080 Ti, RTX 3080, RTX 3070 Ti, RTX 3070, Tesla V100, Tesla T4, A2, GTX 1080.
Vergleichen Sie die Funktionen von Vast.ai mit Ihren Projektanforderungen auf der offiziellen Webseite Vast.ai .
Wie ist die Trustpilot-Bewertung von Vast.ai und wie viele Rezensionen gibt es insgesamt?
Vast.ai hält eine Trustpilot-Bewertung von 4.1/5,0 mit 230 Bewertungen zum Stand July 14, 2026. Das Unternehmen ist seit 2018 tätig.
Trustpilot-Bewertungen geben Einblick in die tägliche Erfahrung bei der Nutzung eines Cloud-GPU-Anbieters, einschließlich Transparenz der Abrechnung, Verfügbarkeit von Instanzen und Qualität des technischen Supports. Lesen Sie die vollständigen Bewertungen auf Trustpilot.
Überprüfen Sie die neuesten Funktionen und Preise auf der offiziellen Webseite von Vast.ai.
Kann ich benutzerdefinierte ML-Frameworks auf Vast.ai verwenden?
Das ML-Framework-Ökosystem bei Vast.ai:
PyTorch, TensorFlow, CUDA, vLLM, ComfyUI
Diese Frameworks sind vorkonfiguriert und für die verfügbare GPU-Hardware optimiert. Benutzerdefinierte Images (Ja) ermöglichen es Ihnen, jedes Framework oder jede Bibliothek einzusetzen, die standardmäßig nicht enthalten ist, einschließlich Nightly-Builds, benutzerdefinierter Forks oder spezialisierter Inferenz-Engines wie vLLM oder TensorRT.
Persistenter Speicher (Ja) stellt sicher, dass Ihre Datensätze und Modellgewichte Instanzneustarts überdauern.
Prüfen Sie, welche ML-Frameworks vorinstalliert sind, auf Vast.ai offizieller Webseite.
Welche Entwicklerwerkzeuge sind bei Vast.ai verfügbar?
Hier ist die Entwicklererfahrung bei Vast.ai:
Einrichtungszeit: Sekunden — so schnell können Sie eine GPU-Instanz bereitstellen und darauf zugreifen, nachdem Sie die Anfrage gestartet haben.
Verfügbare Werkzeuge:
- Docker-Container: Ja
- Direkter SSH-Zugang: Ja
- Jupyter-Notebooks: Ja
- Programmatische API/CLI: Ja
- Eigene Docker-Images: Ja
Diese Kombination von Werkzeugen macht Vast.ai sowohl für explorative Forschung (Jupyter) als auch für produktive MLOps-Pipelines (API + Docker + SSH) geeignet.
Siehe die vollständige Einrichtungsdokumentation und API-Referenz auf der Vast.ai offiziellen Webseite.
Unterstützt Vast.ai GPU-Bereitstellungen mit Skalierung bis auf Null?
Serverlose Verfügbarkeit bei Vast.ai: Ja
Mit serverlosem GPU stellen Sie einen Modellcontainer bereit und die Plattform übernimmt automatisch Autoskalierung, Lastverteilung und Kaltstarts. Sie zahlen nur, wenn Ihr Endpunkt Anfragen verarbeitet – es fallen keine Kosten während der Inaktivität an. Dies kann die Kosten im Vergleich zu ständig aktiven dedizierten Instanzen bei burstartigen Inferenz-Workloads um 80-95 % senken.
Vast.ai On-Demand-Preise beginnen bei $0.06/hr (Pro Sekunde Abrechnung).
Sehen Sie sich serverlose Bereitstellungsoptionen und Kaltstart-Benchmarks auf Vast.ai offizieller Webseite an.
Wie lautet die Betriebszeit-SLA-Garantie von Vast.ai?
Vast.ai operiert von United States aus mit verfügbarer GPU-Infrastruktur in:
500+ Standorte, 40+ Rechenzentren
Die Plattform bietet eine Verfügbarkeitsgarantie von Kein formeller SLA (Zuverlässigkeitsbewertungen des Hosts sichtbar). Für Teams, die produktionsreife Inferenz- oder Trainings-Pipelines betreiben, sollten die Kombination aus regionaler Verfügbarkeit und SLA-Verpflichtungen bei der Anbieterauswahl berücksichtigt werden.
Privates Netzwerk / VPC: Ja
Für regionsspezifische Preis- und Compliance-Details besuchen Sie die offizielle Website von Vast.ai .
Kann ich verteiltes Training über mehrere GPUs bei Vast.ai durchführen?
So handhabt Vast.ai Multi-GPU-Arbeitslasten:
GPU-Verbindung: NVLink, InfiniBand
Maximale GPUs: 8 pro Instanz
Multi-Node-Unterstützung: Ja
Beim Skalieren über eine einzelne GPU hinaus bestimmt die Verbindungstechnologie, wie effizient GPUs während verteilter Trainingsoperationen wie All-Reduce und Gradienten-Synchronisation kommunizieren. Vast.ai bietet NVLink, InfiniBand Konnektivität, was ein wichtiger Faktor beim Vergleich von Multi-GPU-Anbietern für groß angelegte KI-Arbeitslasten ist.
Verfügbare Multi-Node-Cluster-Konfigurationen finden Sie auf Vast.ai offizieller Webseite.
Sind Spot-Instanzen bei Vast.ai für Kosteneinsparungen verfügbar?
Bietet Vast.ai Spot-Instanzen an? Ja
Spot- oder unterbrechbare Instanzen sind eine der effektivsten Methoden, um Cloud-GPU-Kosten zu senken. Sie funktionieren, indem ungenutzte GPU-Kapazitäten vergünstigt angeboten werden, mit dem Nachteil, dass der Anbieter die Instanz mit kurzer Vorankündigung zurückfordern kann. Dies eignet sich gut für Trainingsjobs, die häufig Checkpoints speichern, sowie für Batch-Inferenz-Arbeitslasten.
Basispreise bei Vast.ai: $0.06/hr (Pro Sekunde Abrechnung).
Für Spot-Instanz-Bedingungen und Einsparungsschätzungen besuchen Sie die offizielle Webseite von Vast.ai .
Wie viel berechnet Vast.ai für ausgehende Datenübertragung?
Vast.ai handhabt Datenübertragungsgebühren wie folgt: Variiert je nach Host ($/TB)
Dies ist besonders wichtig für Teams, die verteiltes Training über verschiedene Anbieter hinweg durchführen oder Modelle über API-Endpunkte bereitstellen, die große Nutzlasten zurückliefern. Keine oder geringe Ausgangsgebühren können die Gesamtkosten für produktive Inferenz-Bereitstellungen erheblich senken.
Verfügbarer Speicher: Variiert je nach Host ($/GB/Stunde, berechnet solange die Instanz besteht).
Überprüfen Sie die vollständigen Bandbreiten- und Datenübertragungspreise auf der offiziellen Website von Vast.ai .
Wie kann ich kostenlose GPU-Guthaben bei Vast.ai erhalten?
Verfügbarkeit von kostenlosem Guthaben bei Vast.ai: Kleines Testguthaben bei Anmeldung
Vast.ai GPU-Instanzen starten bei $0.06/hr, sodass jegliche Werbeguthaben über mehrere kurze Trainingsläufe oder Inferenztests verteilt werden können.
Fordern Sie Ihre kostenlosen GPU-Guthaben auf der offiziellen Website von Vast.ai an.
Wie viel maximaler VRAM steht bei Vast.ai GPU-Instanzen zur Verfügung?
Die GPU-Flotte bei Vast.ai umfasst sowohl Rechenzentrum- als auch Workstation-Klasse-Beschleuniger:
B200, H200, H100 SXM, H100 NVL, A100 SXM, A100 PCIe, RTX 5090, RTX 5080, RTX 5070 Ti, RTX 6000 Pro, RTX 6000 Ada, RTX 4500 Ada, RTX A6000, RTX A5000, RTX A4000, L40S, L40, A40, A10, RTX 4090, RTX 4080, RTX 4070 Ti, RTX 4070, RTX 4060 Ti, RTX 4060, RTX 3090 Ti, RTX 3090, RTX 3080 Ti, RTX 3080, RTX 3070 Ti, RTX 3070, Tesla V100, Tesla T4, A2, GTX 1080
Maximaler VRAM pro GPU: 192 GB
Maximale GPUs pro Instanz: 8
Interconnect: NVLink, InfiniBand
Diese Hardware-Auswahl deckt Anwendungsfälle von kostengünstiger Inferenz auf Consumer-GPUs bis hin zu groß angelegtem verteiltem Training auf Unternehmensbeschleunigern ab.
Für detaillierte GPU-Spezifikationen, VRAM-Konfigurationen und Multi-GPU-Optionen besuchen Sie die offizielle Webseite von Vast.ai .
Welche Preispläne und Abrechnungsoptionen gibt es bei Vast.ai?
GPU-Computing bei Vast.ai wird auf Pro Sekunde-Basis abgerechnet, mit Preisen ab $0.06/hr für die günstigste GPU-Option. Diese Abrechnungsgranularität ist besonders nützlich für kurze Trainingsläufe, Experimente und Inferenzaufgaben, bei denen Sie die GPU nur für wenige Minuten benötigen.
Bietet Vast.ai Spot-Instanzen an? Ja
Sind Rabatte für reservierte Instanzen verfügbar? Bis zu 50 % (1-6 Monate reserviert)
Zahlungsmethoden: Kreditkarte, Krypto (Coinbase, Crypto.com).
Sehen Sie den vollständigen GPU-Preisrechner auf der Vast.ai offiziellen Webseite ein.
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