Der Markt für die Miete von GPUs in der Cloud befindet sich in einem spannenden Wandel. Die Nachfrage nach hochleistungsfähigen Grafikprozessoren für Anwendungen im Bereich Künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und High Performance Computing wächst stetig. Gleichzeitig steigt die Anzahl der Anbieter, die GPU-Cloud-Dienste offerieren, stetig an – von etablierten Hyperscalern bis zu spezialisierten Neoclouds. Vor diesem Hintergrund wurde das GPU Cloud ClusterMAX Bewertungssystem entwickelt, um Transparenz zu schaffen und Kunden bei der Wahl des richtigen Anbieters zu unterstützen. ClusterMAX ist ein unabhängiges Rating-System, das den Großteil des GPU-Cloud-Marktes nach technischen und sicherheitsrelevanten Kriterien bewertet.
Es basiert auf umfangreichen Benchmark-Tests und Kundenfeedback. So bietet es eine fundierte Orientierung, die weit über reine Preisvergleiche hinausgeht. Für Nutzer wird der komplexe Markt überschaubarer, und hochwertige Anbieter lassen sich eindeutig erkennen. Das Bewertungssystem teilt Anbieter in fünf Kategorien ein: Platinum, Gold, Silber, Bronze sowie Underperform. Platinum steht für das höchste Niveau und signalisiert Anbieter, die technische Spitzenleistungen mit umfassender Sicherheit und Support verbinden.
Die Bewertung berücksichtigt die gesamte Bandbreite der Aspekte, die für langfristigen Erfolg und Kundenzufriedenheit entscheidend sind. Ein zentrales Kriterium im ClusterMAX-System ist die Sicherheit, die für viele GPU-Mieter essenziell ist. Modelle und Trainingsdaten sind oft geistiges Eigentum im Wert von Millionen und enthalten teilweise hochsensible Informationen oder personenbezogene Daten. Ein Anbieter ohne gründliche Sicherheitsprotokolle sowie entsprechende Zertifizierungen wie SOC2 oder ISO 27001 ist daher keine sichere Wahl. Gerade in Europa muss außerdem die strenge Einhaltung der Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) gewährleistet sein.
Das führt dazu, dass viele Unternehmenskunden bevorzugt Hyperscaler wählen, die etablierte und geprüfte Sicherheitsmaßnahmen bieten. Die Bewertung hebt Anbieter hervor, die auch in der Netzwerkisolierung durch VLANs oder InfiniBand-Partition Keys führend sind. Neben der Sicherheit spielt die technische Expertise des Anbieters eine entscheidende Rolle. Sie beeinflusst den Gesamtprozess von der ersten Kontaktaufnahme über die Onboarding-Phase bis hin zum laufenden Betrieb und Offboarding. Erfahrene Anbieter gewährleisten transparente Preismodelle, realistische Lieferzusagen sowie eine unterstützende Betreuung während des gesamten Lebenszyklus der Cloud-Services.
Dabei ist auch die Fähigkeit zur individuellen technischen Beratung und Problembehebung ein wichtiger Pluspunkt. Die bereitgestellten Verwaltungstools und Orchestrierungssysteme gehören ebenfalls zu den bewerteten Faktoren. Für viele Anwender sind out-of-the-box verwaltete Slurm- und Kubernetes-Umgebungen unverzichtbar, da sie die Produktivität steigern, indem sie den Aufwand für Setup und Wartung minimieren. Dies ermöglicht es Anwendern, sich voll auf ihre Modelle und Experimente zu konzentrieren. Anbieter mit hochwertigen, vorinstallierten Scheduler-Lösungen schneiden deshalb im ClusterMAX-System besser ab.
Ein weiterer wichtiger Aspekt betrifft die Speicherlösungen, die bei GPU-Cloud-Diensten angeboten werden. Für effizientes Training und Inferenz sind leistungsfähige, gut integrierte Speicherarchitekturen essenziell. Parallel-Filesysteme wie Weka, Lustre oder Vast Data bewähren sich hier und leisten einen enormen Beitrag zur Maximierung der GPU-Auslastung. Genauso wichtig sind skalierbare und benutzerfreundliche Object-Storage-Angebote für Datensicherung und das Management großer Datenmengen. Anbieter ohne optimierte Speicherinfrastruktur riskieren, dass ihre Kunden mit Engpässen rechnen müssen.
Die Leistung der Netzwerkverbindungen zwischen den GPUs ist ein weiteres zentrales Unterscheidungsmerkmal. Gerade im Training verteilt arbeitender Modelle hat die Latenz und Bandbreite der Verbindungen großen Einfluss auf die Gesamteffizienz. ClusterMAX bewertet Anbieter unter anderem nach der Qualität ihrer Netzwerkkonfigurationen, der Nutzung von High-End-Netzwerkkarten wie ConnectX-7 sowie nach der Implementierung von Technologien wie InfiniBand SHARP zur beschleunigten Datenreduktion. Anbieter, die hier führend sind, ermöglichen ihren Kunden signifikante Geschwindigkeitsvorteile. Auch die Zuverlässigkeit und die vertraglich zugesicherten Service-Level-Agreements (SLAs) spielen eine wichtige Rolle.
Die genaue Definition von SLA-Kriterien bezüglich Ausfällen, Netzwerkanomalien oder Hardwareproblemen entscheidet darüber, wie sich Kunden im Störfall absichern können. Anbieter, die automatisierte Überprüfungssysteme einsetzen und zeitnah fehlerhafte Nodes austauschen, sorgen für eine dauerhaft hohe Verfügbarkeit und so für Vertrauen. Das automatisierte Monitoring stellt sicher, dass Probleme frühzeitig erkannt und transparent kommuniziert werden. ClusterMAX hebt besonders die Anbieter hervor, die außer passiven Überwachungsmethoden auch aktive, zeitplanbasierte Gesundheitschecks durchführen und detaillierte Dashboards mit Echtzeit-Performance Metriken bereitstellen. Diese Transparenz steigert die Effizienz und reduziert die Ausfallzeiten.
Die Preisstrukturen der GPU Cloud Anbieter variieren stark und sind von Angebotsmodell und Mietdauer abhängig. On-Demand-Modelle bieten viel Flexibilität, sind aber meist teurer, während Vertragsmodelle inkl. Reservierungen längere Laufzeiten voraussetzen und günstigere Preise ermöglichen. Die Verfügbarkeit sowie eine schnelle Bereitstellung von Ressourcen sind ebenfalls für viele Kunden kaufentscheidend. Anbieter wie Nebius und Crusoe punkten beispielsweise durch schnelle Provisionierungszeiten und attraktive Preise, besonders für mittel- bis kurzfristige Vertragslaufzeiten.
Für Kunden, deren Workloads größtmögliche Flexibilität benötigen, stellen Spot-Instanzen eine günstige Alternative dar, eignen sich aber nur bedingt für Training aufgrund möglicher Unterbrechungen. Wichtig zu bemerken ist, dass sich der Markt aufgrund ständiger technologischer Fortschritte und hoher GPU-Verfügbarkeit zunehmend zu einem Käufermarkt entwickelt. Mit der Verbreitung neuer GPU-Generationen wie dem Hopper- oder MI300-Modell sinken die Preise, was langfristig für Nutzer von Vorteil ist. Anbieter sind daher mehr und mehr angehalten, neben wettbewerbsfähigen Preisen auch mit technischer Qualität und umfassendem Service zu überzeugen. Die Rolle von Partnerschaften, insbesondere mit Nvidia, ist ebenfalls nicht zu unterschätzen.
Anbieter, die den Nvidia Cloud Partner Status (NCP) innehaben, profitieren von technischem Support und zeitnaher Hardware-Zuteilung. Mehrere mit NCP ausgestattete Anbieter rangieren deshalb in den oberen ClusterMAX-Kategorien. Im Gegensatz dazu weisen einige GPU-Clouds, die von AMD unterstützt werden, oft geringere Sicherheitsstandards und weniger ausgefeilte Kundenerfahrungen auf. Der Spitzenreiter im ClusterMAX-System ist derzeit CoreWeave. Dieses Unternehmen bietet eine umfangreiche Palette an GPU-Cloud-Diensten mit exzellentem Sicherheitskonzept, zuverlässiger Infrastruktur, hochentwickelten Health-Check-Mechanismen sowie hervorragendem Support.
CoreWeave betreibt große Cluster mit über 10.000 GPUs, die bei namhaften Kunden wie OpenAI oder MetaAI zum Einsatz kommen. Ihr Managed Slurm und Kubernetes Service wird von Kunden aufgrund der hohen Automatisierung und Stabilität besonders geschätzt. Andere Anbieter im Gold- und Silberbereich zeigen in unterschiedlichen Dimensionen Stärken, weisen aber noch Verbesserungspotenziale auf. Crusoe zum Beispiel überzeugt mit Nutzerfreundlichkeit und proaktivem Fehler-Management, während Nebius mit dem besten Preis-Leistungsverhältnis punktet, aber an User Experience und Health-Checks arbeitet.
Hyperscaler wie Azure, Google Cloud oder Oracle bieten umfangreiche Ökosysteme und Sicherheitslösungen, stehen jedoch oft vor der Herausforderung, ihre Angebote bei Scheduling, Monitoring und Netzwerkperformance weiter zu optimieren. Für Unternehmen und Entwickler, die GPU-Cloud-Services mieten möchten, ist das Verständnis dieser Bewertungskriterien und des ClusterMAX-Systems essenziell. Es ermöglicht eine fundierte Auswahl basierend auf individuellen Bedürfnissen, sei es hinsichtlich Sicherheit, Performance, Preis oder Servicequalität. Empfehlenswert ist es, bei Vertragsverhandlungen klare Regelungen zur Netzwerksicherheit und SLAs zu treffen, um mögliche Ausfälle abzufedern. Im Endeffekt führt der Markt für GPU-Cloud-Dienste zu einer höheren Leistungsfähigkeit und besseren Dienstleistungsqualität, da Anbieter sich an steigenden Standards messen lassen müssen.
