Lambda begann mit dem Verkauf von Deep-Learning-Workstations und Servern an Forschende und entwickelte sich zu einer GPU-Cloud. Entwickler mieten Instanzen mit NVIDIA-GPUs, von einzelnen Rechnern bis zu großen Clustern, vorkonfiguriert mit dem Lambda Stack an ML-Software. So können Modelle schnell trainiert oder ausgeführt werden. Der Fokus auf KI-Workloads und einfache Preise macht Lambda bei Start-ups, Universitäten und KI-Laboren beliebt.
Rechenleistung wird auf verschiedene Weise angeboten. Instanzen auf Abruf werden stundenweise berechnet, reservierte Kapazität gewährt Rabatte bei längerer Bindung, und 1-Click-Cluster starten Mehrknoten-Konfigurationen für umfangreiches Training. Lambda verkauft auch Hardware für den lokalen Betrieb, darunter Workstations und Server, und bietet Inferenzdienste zur Modellbereitstellung.
Lambda ist kostenpflichtig; Preise richten sich nach GPU-Typ und Laufzeit. Bei hoher Nachfrage können beliebte GPUs knapp sein. Die Unterstützung für fortgeschrittene Netzwerke und Speicher ist nicht so breit wie bei Hyperscalern wie AWS, Google Cloud und Azure. Alternativen sind CoreWeave, Crusoe, RunPod, Vast.ai, Together AI und Paperspace. Lambda eignet sich für Teams, die einfachen, KI-orientierten GPU-Zugriff suchen.