Lightning AI (früher Grid.ai) verzeichnet 10.313 monatliche Besuche mit -1,8 % Wachstum gegenüber dem Vormonat und einem Preismodell „Usage-based / Contact for Pricing“. Salad verzeichnet 713.519 monatliche Besuche mit +10,4 % Wachstum und einem Preismodell „Kostenlose Testversion, Kostenpflichtig, Preise auf Anfrage“.
On-Demand-GPU-Cloud und KI-Infrastruktur für Unternehmen von den Machern von PyTorch Lightning.
Verteilte GPU-Cloud, die die ungenutzten Consumer-GPUs der Welt orchestriert
| Dimension / Kennzahl | | |
|---|---|---|
| Offizielle Domain | grid.ai | salad.com |
| Preismodell | Usage-based / Contact for Pricing | Kostenlose Testversion, Kostenpflichtig, Preise auf Anfrage |
| Monatliche Besuche | 10.313 (10.313) | 713.519 (713.519) |
| MoM-Traffic-Delta | -192 (-1,8 %) | +67.488 (+10,4 %) |
| Primärmarkt und Anteil | 🇺🇸 Vereinigte Staaten (50,5 %) | 🇺🇸 Vereinigte Staaten (40,9 %) |
| Direkte Besuche / Monat | 4107 | 440.915 |
| Nutzerbewertung | 4,4 | 4,3 |
| Unterstützte Plattformen | Website | Website |
On-Demand-GPU-Cloud und KI-Infrastruktur für Unternehmen von den Machern von PyTorch Lightning.
Selbstbedienung auf H200-, B200-, H100-, A100- und L4-GPUs mit garantierter Verfügbarkeit und ohne Langzeitverträge.
Modelle im Browser oder per SSH auf Cloud-GPUs programmieren, debuggen und optimieren, inklusive geteilter Arbeitsumgebungen für Teams.
Hunderte Experimente gleichzeitig ausführen, Läufe vergleichen und auf mehrere GPU-Knoten für Vortraining skalieren.
SSO, rollenbasierter Zugriff, Audit-Logs, feingranulare Datenkontrolle, SOC2 und HIPAA sowie Private-Cloud- und VPC-Deployment.
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.
Bietet zuverlässige dedizierte und serverlose GPU-Vermietung, verfügt jedoch nicht über Salads extrem kostengünstigen Peer-to-Peer-Consumer-Hardware-Pool.
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.
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.
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.
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.
Liefert NVIDIA-GPU-Cluster der Enterprise-Klasse und verwaltete ML-Tools, allerdings zu einem höheren professionellen Preis.
SpezialisiertOffers extremely cheap serverless model hosting via API, but does not provide raw containerized GPU instances.
SpezialisiertOffers extremely cheap serverless model hosting via API, but does not provide raw containerized GPU instances.
Kostenlos / Open SourceDie AI-Cloud der Macher von PyTorch Lightning
Kostenlos / Open SourceDie AI-Cloud der Macher von PyTorch Lightning
Focuses on large-scale enterprise GPU clusters for training, rather than lightweight consumer container workloads.
Focuses on large-scale enterprise GPU clusters for training, rather than lightweight consumer container workloads.
Features second-billed persistent SSH GPU instances, but lacks a distributed consumer hardware backbone.
Features second-billed persistent SSH GPU instances, but lacks a distributed consumer hardware backbone.
Agenten-first GPU-Cloud: NVIDIA-Pods sekundengenau über Terminal oder API mieten
Agenten-first GPU-Cloud: NVIDIA-Pods sekundengenau über Terminal oder API mieten
SpezialisiertScales distributed Ray workloads effortlessly across clusters, but is tailored for heavy data engineering and training.
SpezialisiertScales distributed Ray workloads effortlessly across clusters, but is tailored for heavy data engineering and training.
Private AI Cloud für Training und Inferenz
Private AI Cloud für Training und Inferenz
