QuickPod verzeichnet 7.171 monatliche Besuche mit -70,4 % Wachstum gegenüber dem Vormonat und einem Preismodell „Kostenpflichtig“. Salad verzeichnet 713.519 monatliche Besuche mit +10,4 % Wachstum und einem Preismodell „Kostenlose Testversion, Kostenpflichtig, Preise auf Anfrage“.
Günstige On-Demand-GPU- und CPU-Pods, mit einem Klick startklar
Verteilte GPU-Cloud, die die ungenutzten Consumer-GPUs der Welt orchestriert
| Dimension / Kennzahl | | |
|---|---|---|
| Offizielle Domain | quickpod.io | salad.com |
| Preismodell | Kostenpflichtig | Kostenlose Testversion, Kostenpflichtig, Preise auf Anfrage |
| Monatliche Besuche | 7171 (7.171) | 713.519 (713.519) |
| MoM-Traffic-Delta | -17.069 (-70,4 %) | +67.488 (+10,4 %) |
| Primärmarkt und Anteil | 🇮🇩 Indonesien (100 %) | 🇺🇸 Vereinigte Staaten (40,9 %) |
| Direkte Besuche / Monat | 2986 | 440.915 |
| Nutzerbewertung | 4 | 4,3 |
| Unterstützte Plattformen | Website | Website |
Günstige On-Demand-GPU- und CPU-Pods, mit einem Klick startklar
Starte bedarfsgesteuerte Docker-Pods mit GPU- oder CPU-Leistung aus einer Oberfläche und skaliere mit der Arbeitslast.
Jeder Pod liefert eine Jupyter-Umgebung, die für TensorFlow, PyTorch oder dein Wunsch-Framework bereit ist.
Wähle aus vielen Standorten weltweit, damit Compute nah an Datensätzen und Endnutzern liegt.
On-Demand-Preise für CPU und GPU stehen in der Konsole, sodass du Instanztypen vor dem Start vergleichen kannst.
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.
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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.
SpezialisiertOptimiert schnelle Kaltstarts für Echtzeit-Modellinferenz, bietet jedoch keine generalisierten Container-Orchestrierungsfunktionen.
SpezialisiertOptimiert schnelle Kaltstarts für Echtzeit-Modellinferenz, bietet jedoch keine generalisierten Container-Orchestrierungsfunktionen.
