Lambda a commencé par vendre des stations de travail et des serveurs de deep learning aux chercheurs, puis est devenu un cloud GPU. Les développeurs louent des instances avec des GPU NVIDIA, d’une seule machine jusqu’à de grands clusters, préconfigurées avec le Lambda Stack de logiciels de machine learning, pour commencer à entraîner ou à faire tourner des modèles rapidement. Son focus sur les charges d’IA et des tarifs lisibles en ont fait un favori des startups, des universités et des labos d’IA.
L’entreprise propose plusieurs façons d’acheter du calcul. Les instances à la demande sont facturées à l’heure, la capacité réservée donne un accès remisé pour des engagements plus longs, et les clusters 1-Click permettent de lancer des configurations multi-nœuds pour de grands entraînements. Lambda vend aussi du matériel pour un usage sur site, dont des stations de travail et des serveurs, et propose des services d’inférence pour déployer des modèles.
Lambda est payant, avec des tarifs selon le type de GPU et le temps, et la disponibilité des GPU les plus demandés peut être limitée quand la demande est forte. La prise en charge du réseau avancé et du stockage est moins large que celle des clouds hyperscale comme AWS, Google Cloud et Azure. Les alternatives incluent CoreWeave, Crusoe, RunPod, Vast.ai, Together AI et Paperspace. Lambda convient aux équipes qui veulent un accès GPU simple, centré sur l’IA.