Cerebrium verzeichnet 26.974 monatliche Besuche mit -50,8 % Wachstum gegenüber dem Vormonat und einem Preismodell „Kostenlose Testversion, Kostenpflichtig“. Thunder Compute verzeichnet 102.147 monatliche Besuche mit -29 % Wachstum und einem Preismodell „Paid (per-minute instances, per-second sandboxes)“.
Serverlose GPUs für Echtzeit-KI mit Kaltstarts im Sekundenbereich
Günstige Cloud-GPUs mit Minuten-Instanzen und Sekunden-Sandboxes für KI-Workloads.
| Dimension / Kennzahl | | |
|---|---|---|
| Offizielle Domain | cerebrium.ai | thundercompute.com |
| Preismodell | Kostenlose Testversion, Kostenpflichtig | Paid (per-minute instances, per-second sandboxes) |
| Monatliche Besuche | 26.974 (26.974) | 102.147 (102.147) |
| MoM-Traffic-Delta | -27.820 (-50,8 %) | -41.662 (-29 %) |
|---|
| Primärmarkt und Anteil | 🇺🇸 Vereinigte Staaten (22,3 %) | 🇺🇸 Vereinigte Staaten (53,5 %) |
|---|
| Direkte Besuche / Monat | 15.045 | 40.743 |
|---|
| Nutzerbewertung | 4,3 | 4,4 |
|---|
| Unterstützte Plattformen | Website | Website |
|---|
Serverlose GPUs für Echtzeit-KI mit Kaltstarts im Sekundenbereich
Speicher- und GPU-Snapshots stellen Container in etwa 2–4 Sekunden wieder her – entscheidend für Voice-Agenten und andere interaktive Workloads.
Zugriff auf Tausende GPUs über 12+ GPU-Typen und mehrere Clouds, ohne Reservierungen oder Lock-in, mit automatischer Skalierung bei Lastspitzen.
LLMs, Voice-Pipelines sowie Bild- und Videomodelle aus eigenem Code oder Dockerfile bereitstellen, mit REST-, WebSocket- und Streaming-Endpunkten.
Echtzeit-Logs, Metriken und Skalierungsereignisse mit nativer OpenTelemetry-Unterstützung für bestehende Monitoring-Stacks.
Günstige Cloud-GPUs mit Minuten-Instanzen und Sekunden-Sandboxes für KI-Workloads.
Starten Sie Maschinen mit RTX A6000, L40, A100 80GB oder H100 SXM, oft in Minuten SSH-bereit, und zahlen Sie nur während der Laufzeit.
Starten Sie isolierte Ubuntu-VMs mit oder ohne GPU für RL-Rollouts, Evaluierungen und CI, sekundengenau abgerechnet und zwischen Läufen auf null skaliert.
CLI, VS-Code-Erweiterung, MCP-Server und REST-API steuern die Infrastruktur vom Terminal, Editor, KI-Agenten oder eigenen Dienst aus.
Speichern Sie die Instanzfestplatte als Snapshot und stellen Sie sie später wieder her, um Experimente zu pausieren, ohne Maschinen laufen zu lassen.
RunPod is a cloud platform for AI and machine learning workloads that rents GPU compute by the second. It offers Pods for persistent GPU instances, Serverless endpoints that autoscale inference from zero, and multi-node Clusters, plus a Hub of ready-to-deploy open-source models and templates.
Together AI is the AI Native Cloud — a full-stack platform for running, fine-tuning and training open-source models. It spans serverless inference APIs, dedicated endpoints, GPU clusters, post-training and storage, all backed by in-house systems research.
#2Cloud-GPUs sekundengenau aus einem globalen Marktplatz mieten
Kostenlos / Open SourceServerlose Cloud-Infrastruktur für KI- und Daten-Workloads
Nebius is an AI-focused cloud platform that gives teams non-virtualized NVIDIA GPU clusters, managed MLOps tooling, and a serverless inference layer so they can move from experiment to production on one stack.
Kostenlos / Open SourceVerteilte GPU-Cloud, die die ungenutzten Consumer-GPUs der Welt orchestriert
Günstige serverlose Inferenz-APIs für über 200 Modelle
Kostenlos / Open SourceDie AI-Cloud der Macher von PyTorch Lightning
Kostenlos / Open SourceEine Cloud für 200+ Modell-APIs, Agent-Sandboxes und GPU-Compute
KI-Compute im Gigawatt-Maßstab, komplett gebaut und betrieben
Private AI Cloud für Training und Inferenz
Kostenlos / Open SourceGeneral Compute is an inference cloud built around alternative AI silicon rather than standard GPU fleets. The company buys racks of accelerators, racks them in colocation data centres, and handles the cooling, power, and networking itself. On top of that hardware it runs a disaggregated inference stack that splits each request: prompt processing runs on NVIDIA GPUs for prefill, while token generation runs on faster decode chips such as Cerebras, SambaNova, Positron AI, and d-Matrix. Customers get bare metal access or a tokens-per-second SLA.
RunPod is a cloud platform for AI and machine learning workloads that rents GPU compute by the second. It offers Pods for persistent GPU instances, Serverless endpoints that autoscale inference from zero, and multi-node Clusters, plus a Hub of ready-to-deploy open-source models and templates.
Together AI is the AI Native Cloud — a full-stack platform for running, fine-tuning and training open-source models. It spans serverless inference APIs, dedicated endpoints, GPU clusters, post-training and storage, all backed by in-house systems research.
Cloud-GPUs sekundengenau aus einem globalen Marktplatz mieten
Kostenlos / Open SourceServerlose Cloud-Infrastruktur für KI- und Daten-Workloads
Nebius is an AI-focused cloud platform that gives teams non-virtualized NVIDIA GPU clusters, managed MLOps tooling, and a serverless inference layer so they can move from experiment to production on one stack.
Kostenlos / Open SourceVerteilte GPU-Cloud, die die ungenutzten Consumer-GPUs der Welt orchestriert
Günstige serverlose Inferenz-APIs für über 200 Modelle
Kostenlos / Open SourceDie AI-Cloud der Macher von PyTorch Lightning
Private AI Cloud für Training und Inferenz
Kostenlos / Open SourceGeneral Compute is an inference cloud built around alternative AI silicon rather than standard GPU fleets. The company buys racks of accelerators, racks them in colocation data centres, and handles the cooling, power, and networking itself. On top of that hardware it runs a disaggregated inference stack that splits each request: prompt processing runs on NVIDIA GPUs for prefill, while token generation runs on faster decode chips such as Cerebras, SambaNova, Positron AI, and d-Matrix. Customers get bare metal access or a tokens-per-second SLA.
