Lambda Labs vs Paperspace vs Vast.ai: GPU क्लाउड प्रोवाइडर तुलना 2025

अपडेट: 11 दिसंबर, 2025

दिसंबर 2025 अपडेट: Lambda H100 $2.99/घंटे पर शून्य egress शुल्क के साथ। Paperspace H100 $5.95/घंटे dedicated पर। Vast.ai मार्केटप्लेस पर A100s लगभग $1.27/घंटे पर परिवर्तनीय विश्वसनीयता के साथ उपलब्ध। 100+ नियोक्लाउड्स GPUs को हाइपरस्केलर्स से 30-85% सस्ता मूल्य दे रहे हैं। AWS ने H100 मूल्य निर्धारण में 44% की कटौती की (जून 2025) जिससे बाजार $2-4/घंटे पर सिमट गया। मुफ्त egress अब मानक बन गया है, जिससे 20-40% लागत कारक समाप्त हो गया।

Lambda Labs $2.99 प्रति घंटे पर H100 GPUs प्रदान करता है जिसमें शून्य डेटा ट्रांसफर शुल्क है, जो egress के लिए शुल्क लेने वाले प्रोवाइडर्स की तुलना में महत्वपूर्ण लागत बचत कर सकता है।[^1] Paperspace H100 dedicated VMs को $5.95 प्रति घंटे पर और on-demand A100 instances को $3.09 प्रति घंटे पर मूल्यांकित करता है, हालांकि विज्ञापित $1.15 प्रति घंटे A100 मूल्य निर्धारण के लिए 36 महीने की प्रतिबद्धता आवश्यक है।[^2] Vast.ai का मार्केटप्लेस मॉडल consumer RTX कार्ड्स पेनीज प्रति मिनट पर और A100s लगभग $1.27 प्रति घंटे पर प्रदान करता है, जिसमें व्यक्तिगत होस्ट्स के आधार पर परिवर्तनीय विश्वसनीयता का ट्रेडऑफ है।[^3]

GPU क्लाउड बाजार विभिन्न उपयोग मामलों की सेवा करने वाले अलग-अलग स्तरों में विभाजित हो गया है। हाइपरस्केलर्स के पास बाजार का 63% है लेकिन 100 से अधिक "नियोक्लाउड्स" से आक्रामक प्रतिस्पर्धा का सामना करना पड़ रहा है जो GPUs को 30-85% सस्ता मूल्य दे रहे हैं।[^15] ये वैकल्पिक प्रोवाइडर्स—Lambda Labs, Paperspace, Vast.ai, RunPod, और CoreWeave उनमें से—आक्रामक मूल्य निर्धारण, विशेष हार्डवेयर, या डेवलपर-अनुकूल प्लेटफॉर्म के माध्यम से अपना स्थान बनाते हैं।

यह बदलाव तब तेज हुआ जब AWS ने जून 2025 में H100 मूल्य निर्धारण में 44% की कटौती की, जिससे बाजार दरें H100s के लिए $2-4/घंटे पर सिमट गईं बनाम हाइपरस्केलर्स पर $6-12/घंटे।[^16] नियोक्लाउड्स के बीच मुफ्त egress मानक बन गया है, जिससे डेटा-इंटेंसिव वर्कलोड्स के लिए मासिक बिलों में 20-40% जोड़ने वाला लागत कारक समाप्त हो गया है। प्रोवाइडर विशेषताओं को समझना संगठनों को उनकी विशिष्ट आवश्यकताओं और जोखिम सहनशीलता के लिए उचित साझेदार चुनने में मदद करता है।

प्रोवाइडर प्रोफाइल

प्रत्येक प्रोवाइडर विभिन्न शक्तियों और ट्रेडऑफ के साथ बाजार में एक अलग स्थिति रखता है।

Lambda Labs

Lambda Labs शून्य डेटा ट्रांसफर शुल्क और प्रतिस्पर्धी प्रति घंटा दरों के माध्यम से उत्कृष्ट मूल्य प्रदान करता है।[^1] प्रोवाइडर उद्देश्य-निर्मित इंफ्रास्ट्रक्चर और सॉफ्टवेयर स्टैक के साथ AI/ML वर्कलोड्स पर केंद्रित है। Lambda की स्थिति उन संगठनों को लक्षित करती है जो हाइपरस्केलर जटिलता के बिना प्रोडक्शन-ग्रेड इंफ्रास्ट्रक्चर चाहते हैं।

Lambda 8×H100 SXM क्लस्टर $2.99/GPU-hr ($23.92/hr पूर्ण नोड के लिए) पर, सिंगल H100 80GB $3.29/hr पर, A100 80GB $1.79/hr पर, और A100 40GB $1.29/hr पर प्रदान करता है।[^4] कंपनी अब B200 GPUs $4.99/hr पर प्रदान करती है, जो H100 की तुलना में 2× VRAM और FLOPS प्रदान करता है जिससे 3× तेज ट्रेनिंग संभव है।[^17] Committed pricing अनुमानित मांग वाले संगठनों के लिए H100 लागत को $1.85/hr तक कम कर देती है।

Lambda मुख्य विनिर्देश: - प्रोडक्शन क्लस्टर: 16 से 2,000+ GPUs - स्टोरेज: $0.20/GB/महीना शून्य egress के साथ - बिलिंग: प्रति-मिनट बिना न्यूनतम के - ML स्टैक: PyTorch, CUDA, frameworks पहले से इंस्टॉल - इंटरकनेक्ट: 8× GPU नोड्स पर NVLink

Lambda में अक्सर क्षमता की कमी होती है, विशेष रूप से लोकप्रिय GPU प्रकारों के लिए, हालांकि 2025 के अंत में H100 उपलब्धता में सुधार हुआ।[^5] गारंटीड उपलब्धता की आवश्यकता वाले संगठनों को बैकअप के रूप में आरक्षण या वैकल्पिक प्रोवाइडर्स पर विचार करना चाहिए।

Paperspace (DigitalOcean)

DigitalOcean द्वारा Paperspace के अधिग्रहण ने अतिरिक्त स्थिरता और इकोसिस्टम एकीकरण लाया।[^6] प्लेटफॉर्म एंटरप्राइज इंफ्रास्ट्रक्चर की तुलना में एक consumer ऐप की तरह अधिक लगता है, जिसमें सहज Jupyter एकीकरण और पहले से इंस्टॉल वातावरण हैं। Paperspace उपयोग में आसानी को महत्व देने वाले डेवलपर्स और छोटी टीमों को लक्षित करता है।

Paperspace मूल्य निर्धारण की वास्तविकता: | GPU | विज्ञापित | वास्तविक On-Demand | आवश्यक प्रतिबद्धता | |-----|------------|------------------|---------------------| | H100 80GB | $2.24/hr | $5.95/hr | विज्ञापित के लिए 3-वर्ष | | A100 80GB | $1.15/hr | $3.09/hr | $1.15 के लिए 36-महीने | | Growth Plan | - | $39/महीना | प्रीमियम GPUs के लिए आवश्यक |

Paperspace तीन डेटासेंटर क्षेत्रों (NY2, CA1, AMS1) में प्रति-सेकंड बिलिंग और शून्य ingress/egress शुल्क के साथ संचालित होता है।[^18] Gradient प्लेटफॉर्म notebooks, deployments, workflows, और managed ML इंफ्रास्ट्रक्चर प्रदान करता है।

नोट: DigitalOcean अधिग्रहण के कारण Paperspace का GPU मूल्य निर्धारण 2023 से नहीं बदला है, जिससे यह 2025 बाजार दरों के अनुसार समायोजित करने वाले प्रोवाइडर्स की तुलना में कम प्रतिस्पर्धी है।[^19] संगठनों को प्रभावी लागतों की सावधानीपूर्वक तुलना करनी चाहिए।

Vast.ai

Vast.ai GPUs के लिए Airbnb की तरह संचालित होता है—व्यक्तिगत मालिक प्रतिस्पर्धी मार्केटप्लेस के माध्यम से हार्डवेयर किराए पर देते हैं।[^6] होस्ट शौकीनों से लेकर Tier-4 डेटासेंटर तक होते हैं, जो हाइपरस्केलर्स से 50-70% सस्ता मूल्य निर्धारण बनाते हैं। यह मॉडल बाजार में सबसे कम पूर्ण कीमतें उत्पन्न करता है।

Vast.ai Instance प्रकार: | प्रकार | विवरण | On-Demand की तुलना में कीमत | |------|-------------|---------------------| | On-demand | निश्चित मूल्य निर्धारण, गारंटीड संसाधन | आधारभूत | | Reserved | पूर्व-भुगतान प्रतिबद्धता | 50% तक छूट | | Interruptible | सबसे कम लागत, रोका जा सकता है | 50%+ सस्ता |

Vast.ai RTX 4090 $0.50/hr से, H100 $1.77/hr से, A100 80GB लगभग $1.27/hr पर, और consumer RTX 3090s $0.16/hr जितना कम प्रदान करता है।[^3][^20] उच्च विश्वसनीयता स्कोर उच्च कीमतों के साथ संबंधित हैं—datacenter A100/H100 होस्ट अधिक अनुमानित throughput प्रदान करते हैं।

विश्वसनीयता होस्ट के अनुसार भिन्न होती है, जिसके लिए checkpoint योजना और माइग्रेशन क्षमता की आवश्यकता होती है।[^5] Vast.ai प्रयोग, शोध, और बार-बार checkpoint करने वाले ट्रेनिंग रन के लिए उत्कृष्ट है। प्रोडक्शन inference को अधिक विश्वसनीय विकल्पों पर विचार करना चाहिए।

RunPod (अतिरिक्त तुलना)

RunPod container-based, serverless GPU computing प्रदान करता है जिसमें H100 80GB $1.99/hr (community cloud) से $2.39/hr (secure cloud) तक है।[^21] प्लेटफॉर्म डेटा ingress या egress के लिए कुछ भी शुल्क नहीं लेता, प्रति-सेकंड बिलिंग और कोई volume न्यूनतम नहीं।

RunPod AI-विशिष्ट templates, one-click deployments, और Lambda से व्यापक GPU उपलब्धता प्रदान करता है। Community cloud Vast.ai के मार्केटप्लेस के समान संचालित होता है लेकिन अधिक सुसंगत इंफ्रास्ट्रक्चर के साथ। Secure cloud instances compliance-संवेदनशील वर्कलोड्स के लिए प्रमाणित डेटासेंटर में चलते हैं।

CoreWeave (Enterprise तुलना)

CoreWeave प्रीमियम इंफ्रास्ट्रक्चर के साथ enterprise deployments को लक्षित करता है। कंपनी 2025 में 32 डेटासेंटर में 250,000 से अधिक NVIDIA GPUs के साथ सार्वजनिक हुई।[^22] H100 मूल्य निर्धारण on-demand पर $4.75-6.16/hr है, जिसमें reserved capacity पर 60% तक छूट है।

CoreWeave InfiniBand networking और बड़े पैमाने पर कुशल distributed training के लिए NVIDIA GPUDirect RDMA के माध्यम से अलग है। इंफ्रास्ट्रक्चर high-bandwidth, low-latency interconnects की आवश्यकता वाले बड़े multi-GPU क्लस्टर के लिए उपयुक्त है। प्रत्यक्ष बिक्री चर्चा और volume commitments प्रतिस्पर्धी मूल्य निर्धारण को अनलॉक करते हैं।

मूल्य निर्धारण विश्लेषण

मूल्य निर्धारण तुलना के लिए न केवल प्रति घंटा दरों बल्कि प्रतिबद्धताओं, शुल्कों और छिपे हुए शुल्कों सहित कुल लागत को समझने की आवश्यकता है।

व्यापक दर तुलना (दिसंबर 2025)

बाजार संदर्भ: प्रोवाइडर्स में median H100 on-demand कीमत $2.99/hr है। Reserved instances 30-40% छूट प्रदान करते हैं। उद्योग अनुमान सुझाव देते हैं कि H100 2026 के मध्य तक सार्वभौमिक रूप से $2/hr से नीचे गिर सकता है।[^23]

Lambda का शून्य egress शुल्क और RunPod का मुफ्त डेटा ट्रांसफर डेटा-इंटेंसिव वर्कलोड्स के लिए प्रति घंटा दरों में प्रतिबिंबित नहीं होने वाला मूल्य प्रदान करता है।

प्रतिबद्धता आवश्यकताएं

Lambda committed pricing प्रदान करता है जो अनुमानित मांग वाले संगठनों के लिए H100 लागत को काफी कम करता है। प्रतिबद्धता संरचना स्थिर उपयोग वाले प्रोडक्शन वर्कलोड्स के लिए उपयुक्त है। Spot और on-demand pricing परिवर्तनीय वर्कलोड्स को समायोजित करती है।

Paperspace की बहु-वर्षीय प्रतिबद्धताएं संगठनों को ऐसे मूल्य निर्धारण में बांध देती हैं जो बाजार विकसित होने पर अप्रतिस्पर्धी हो सकता है। संगठनों को सावधानीपूर्वक मूल्यांकन करना चाहिए कि प्रतिबद्धता अवधि उनके नियोजन क्षितिज से मेल खाती है या नहीं। छोटी प्रतिबद्धताएं या on-demand pricing लचीलापन बनाए रखती हैं।

Vast.ai बिना प्रतिबद्धता आवश्यकताओं के पूरी तरह से on-demand pricing पर संचालित होता है। लचीलापन प्रयोग और परिवर्तनीय वर्कलोड्स के लिए उपयुक्त है। स्थिर मांग वाले संगठनों को कहीं और committed pricing के माध्यम से बेहतर अर्थशास्त्र मिल सकता है।

छिपी लागतें

डेटा ट्रांसफर शुल्क पर्याप्त डेटा स्थानांतरित करने वाले वर्कलोड्स के लिए कुल लागत को महत्वपूर्ण रूप से प्रभावित करते हैं। Lambda की शून्य egress नीति इस परिवर्तनशीलता को समाप्त करती है। अन्य प्रोवाइडर egress के लिए $0.08-0.12 प्रति GB शुल्क लेते हैं, जो बड़े model weights या training datasets के लिए जल्दी बढ़ जाता है।

Subscription शुल्क भुगतान स्तरों की आवश्यकता वाले प्रोवाइडर्स के लिए प्रभावी प्रति घंटा दरों में जोड़ते हैं। Paperspace का Growth plan $39 प्रति माह पर हल्के उपयोगकर्ताओं के लिए अर्थशास्त्र को प्रभावित करता है। भारी उपयोगकर्ता कई GPU-घंटों में subscription लागत को परिशोधित करते हैं।

Spot और preemptible instance रुकावट खोए हुए काम के माध्यम से छिपी लागतें पैदा करती है। Checkpointing overhead, restart time, और कभी-कभी पूर्ण restarts प्रभावी throughput को प्रभावित करते हैं। विश्वसनीय instances प्रति घंटे अधिक खर्च कर सकते हैं लेकिन प्रति पूर्ण वर्कलोड कम।

क्षमता तुलना

मूल्य निर्धारण से परे, प्रोवाइडर उपलब्ध हार्डवेयर, सॉफ्टवेयर इकोसिस्टम, और operational क्षमताओं में भिन्न होते हैं।

GPU उपलब्धता

Lambda A100 और H100 variants सहित data center GPUs पर केंद्रित है। फोकस instances में सुसंगत, production-grade हार्डवेयर सुनिश्चित करता है। Consumer GPUs उपलब्ध नहीं हैं, जो लागत-संवेदनशील प्रयोग के विकल्पों को सीमित करता है।

Paperspace RTX 4090 से A100 और H100 तक data center और consumer दोनों GPUs प्रदान करता है। रेंज वर्कलोड आवश्यकताओं और बजट से हार्डवेयर को मिलाने में सक्षम बनाती है। Consumer GPUs inference और छोटे training runs के लिए उपयुक्त हैं जबकि data center GPUs बड़े वर्कलोड्स को संभालते हैं।

Vast.ai का मार्केटप्लेस consumer RTX कार्ड्स से data center GPUs तक सबसे व्यापक हार्डवेयर विविधता शामिल करता है। विविधता सटीक रूप से मेल खाते हार्डवेयर को खोजने में सक्षम बनाती है। गुणवत्ता और प्रदर्शन होस्ट के अनुसार भिन्न होते हैं, जिसके लिए व्यक्तिगत offerings का मूल्यांकन आवश्यक है।

सॉफ्टवेयर और टूलिंग

Lambda लोकप्रिय frameworks और tools के साथ पूर्व-कॉन्फ़िगर ML environments प्रदान करता है। Environments सेटअप समय कम करते हैं और सुसंगत configurations सुनिश्चित करते हैं। विशेष आवश्यकताओं के लिए Custom environments भी समर्थित हैं।

Paperspace का Gradient प्लेटफॉर्म notebook serving, experiment tracking, और deployment pipelines के साथ managed ML infrastructure प्रदान करता है। प्लेटफॉर्म दृष्टिकोण उन टीमों के लिए उपयुक्त है जो इंफ्रास्ट्रक्चर बनाए बिना managed MLOps चाहती हैं। Custom setups पसंद करने वाली टीमों के लिए Standalone VMs उपलब्ध हैं।

Vast.ai user-supplied software stacks के साथ basic VM access प्रदान करता है। न्यूनतम प्लेटफॉर्म को अधिक आत्मनिर्भरता की आवश्यकता होती है लेकिन अधिकतम लचीलापन प्रदान करता है। Template images और user documentation आंशिक रूप से सेटअप बोझ को संबोधित करते हैं।

Multi-GPU और क्लस्टरिंग

Lambda distributed training के लिए multi-GPU instances और cross-instance clusters का समर्थन करता है। GPUs के बीच high-bandwidth interconnects कुशल स्केलिंग सक्षम करते हैं। क्षमता कई accelerators की आवश्यकता वाले बड़े model training के लिए उपयुक्त है।

Paperspace multi-GPU instances प्रदान करता है लेकिन सीमित cluster capabilities। Single-node multi-GPU training अच्छी तरह काम करती है। Instances में distributed training के लिए अधिक manual configuration की आवश्यकता होती है।

Vast.ai के distributed hosts में कुशल multi-host training के लिए समन्वित networking का अभाव है। Single-host multi-GPU configurations उपलब्ध होने पर काम करती हैं। Clusters की आवश्यकता वाले संगठनों को कहीं और देखना चाहिए।

उपयोग मामला संरेखण

विभिन्न प्रोवाइडर अपनी विशेषताओं के आधार पर विभिन्न उपयोग मामलों के साथ संरेखित होते हैं।

विकास और प्रयोग

Vast.ai की कम कीमतें इसे उन प्रयोगों के लिए आदर्श बनाती हैं जहां GPU लागत संवेदनशीलता विश्वसनीयता आवश्यकताओं से अधिक होती है। डेवलपर प्रोडक्शन इंफ्रास्ट्रक्चर में निवेश करने से पहले सस्ते में विचारों को आज़मा सकते हैं। मार्केटप्लेस मॉडल compatibility testing के लिए विविध हार्डवेयर तक पहुंच प्रदान करता है।

Paperspace का उपयोगकर्ता-अनुकूल प्लेटफॉर्म GPU computing में नए डेवलपर्स के लिए उपयुक्त है।

[सामग्री अनुवाद के लिए काट दी गई]