FluidStack: Focuses on large-scale enterprise GPU clusters for training, rather than lightweight consumer container workloads. FluidStack verzeichnet 154.620 monatliche Besuche mit +7,3 % Wachstum gegenüber dem Vormonat und einem Preismodell „Kostenpflichtig, Preise auf Anfrage“. Salad verzeichnet 713.519 monatliche Besuche mit +10,4 % Wachstum und einem Preismodell „Kostenlose Testversion, Kostenpflichtig, Preise auf Anfrage“.
KI-Compute im Gigawatt-Maßstab, komplett gebaut und betrieben
Verteilte GPU-Cloud, die die ungenutzten Consumer-GPUs der Welt orchestriert
| Dimension / Kennzahl | | |
|---|---|---|
| Offizielle Domain | fluidstack.io | salad.com |
| Preismodell | Kostenpflichtig, Preise auf Anfrage | Kostenlose Testversion, Kostenpflichtig, Preise auf Anfrage |
| Monatliche Besuche | 154.620 (154.620) | 713.519 (713.519) |
| MoM-Traffic-Delta | +10.485 (+7,3 %) | +67.488 (+10,4 %) |
|---|
| Primärmarkt und Anteil | 🇺🇸 Vereinigte Staaten (95,7 %) | 🇺🇸 Vereinigte Staaten (40,9 %) |
|---|
| Direkte Besuche / Monat | 47.869 | 440.915 |
|---|
| Nutzerbewertung | 4,4 | 4,3 |
|---|
| Unterstützte Plattformen | Website | Website |
|---|
KI-Compute im Gigawatt-Maßstab, komplett gebaut und betrieben
FluidStack entwirft und baut große KI-Rechenzentren, einschließlich hochdichter Standorte mit erheblicher Leistungskapazität pro Standort, statt Kapazität anderer Clouds weiterzuverkaufen.
Die Cluster sind für großskaliertes Modelltraining und Inferenz ausgelegt, mit hoher Bandbreite und Orchestrierung für verteilte Workloads.
Das Unternehmen entwickelt netzunabhängige Solarenergie und geschlossene Kühlkreisläufe und behandelt Energie- und Wassereffizienz als Kernaufgaben.
Smart Hands, Cluster-Bereitstellung und Betrieb unterstützen Forschungsteams, damit diese sich auf Modelle konzentrieren können.
Verteilte GPU-Cloud, die die ungenutzten Consumer-GPUs der Welt orchestriert
Plant, überwacht und verlagert Docker-/OCI-Workloads über Tausende verteilte GPU-Knoten, mit Failover, wenn Knoten verschwinden.
On-Demand-Zugriff auf einen verteilten Pool ungenutzter Consumer-GPUs in über 190 Ländern, Priority-Preise ab rund 0,015 USD pro GPU-Stunde.
Ein Managed-Token-Endpunkt für Open-Weight-Modelle mit Token-Abrechnung, wobei deine Daten nie zum Training genutzt werden.
Betreibe denselben Orchestrierungs-Stack in deiner Organisation und bündle ungenutzte Workstation-GPUs zu einem internen OpenAI-kompatiblen Dienst.
SpezialisiertDelivers developer-first serverless endpoints optimized for generative media models rather than general-purpose infrastructure.
Bietet zuverlässige dedizierte und serverlose GPU-Vermietung, verfügt jedoch nicht über Salads extrem kostengünstigen Peer-to-Peer-Consumer-Hardware-Pool.
SpezialisiertSpezialisiert sich auf verwaltete Serverless-Inferenzen-APIs für Open-Source-Modelle statt auf die Vermietung von reiner GPU-Infrastruktur.
#3Bietet einen umfangreichen Peer-to-Peer-GPU-Marktplatz zu günstigeren Preisen, erfordert jedoch mehr manuelle Konfiguration.
SpezialisiertBietet mühelose Python-Serverless-Ausführung für KI-Pipelines, konzentriert sich jedoch auf Function-as-a-Service statt auf reine VMs.
Liefert NVIDIA-GPU-Cluster der Enterprise-Klasse und verwaltete ML-Tools, allerdings zu einem höheren professionellen Preis.
SpezialisiertNutzt proprietäre Prozessoren im Wafer-Scale-Format für extrem hohe Trainingsgeschwindigkeiten, im Gegensatz zu standardmäßigen NVIDIA-GPU-Cluster-Setups.
SpezialisiertOffers extremely cheap serverless model hosting via API, but does not provide raw containerized GPU instances.
Features second-billed persistent SSH GPU instances, but lacks a distributed consumer hardware backbone.
SpezialisiertScales distributed Ray workloads effortlessly across clusters, but is tailored for heavy data engineering and training.
Private AI Cloud für Training und Inferenz
SpezialisiertOptimiert schnelle Kaltstarts für Echtzeit-Modellinferenz, bietet jedoch keine generalisierten Container-Orchestrierungsfunktionen.
SpezialisiertDelivers developer-first serverless endpoints optimized for generative media models rather than general-purpose infrastructure.
Bietet zuverlässige dedizierte und serverlose GPU-Vermietung, verfügt jedoch nicht über Salads extrem kostengünstigen Peer-to-Peer-Consumer-Hardware-Pool.
SpezialisiertSpezialisiert sich auf verwaltete Serverless-Inferenzen-APIs für Open-Source-Modelle statt auf die Vermietung von reiner GPU-Infrastruktur.
Bietet einen umfangreichen Peer-to-Peer-GPU-Marktplatz zu günstigeren Preisen, erfordert jedoch mehr manuelle Konfiguration.
SpezialisiertBietet mühelose Python-Serverless-Ausführung für KI-Pipelines, konzentriert sich jedoch auf Function-as-a-Service statt auf reine VMs.
Liefert NVIDIA-GPU-Cluster der Enterprise-Klasse und verwaltete ML-Tools, allerdings zu einem höheren professionellen Preis.
SpezialisiertNutzt proprietäre Prozessoren im Wafer-Scale-Format für extrem hohe Trainingsgeschwindigkeiten, im Gegensatz zu standardmäßigen NVIDIA-GPU-Cluster-Setups.
SpezialisiertOffers extremely cheap serverless model hosting via API, but does not provide raw containerized GPU instances.
Features second-billed persistent SSH GPU instances, but lacks a distributed consumer hardware backbone.
SpezialisiertScales distributed Ray workloads effortlessly across clusters, but is tailored for heavy data engineering and training.
Private AI Cloud für Training und Inferenz
SpezialisiertOptimiert schnelle Kaltstarts für Echtzeit-Modellinferenz, bietet jedoch keine generalisierten Container-Orchestrierungsfunktionen.
