FluidStack enregistre 154 620 visites mensuelles avec une croissance mensuelle de +7,3 % et un modèle tarifaire Payant, Tarifs sur demande. TensorDock enregistre 19 689 visites mensuelles avec une croissance de -23,3 % et un modèle tarifaire Payant.
Du calcul IA à l'échelle du gigawatt, construit et exploité de bout en bout
Louez des GPU cloud à la demande jusqu'à 80 % moins cher que les hyperscalers
| Dimension / Métrique | | |
|---|---|---|
| Domaine officiel | fluidstack.io | tensordock.com |
| Modèle tarifaire | Payant, Tarifs sur demande | Payant |
| Visites mensuelles | 154,62 k (154 620) | 19,69 k (19 689) |
| Delta de trafic mensuel | +10,49 k (+7,3 %) | -5,98 k (-23,3 %) |
| Marché principal et part | 🇺🇸 États-Unis (95,7 %) | 🇺🇸 États-Unis (54,3 %) |
| Visites directes / mois | 47,87 k | 6,26 k |
| Note des utilisateurs | 4,4 | 4,2 |
| Plateformes prises en charge | Site web | Site web |
Du calcul IA à l'échelle du gigawatt, construit et exploité de bout en bout
FluidStack conçoit et construit de grands datacenters IA, y compris des campus à haute densité dotés d'une forte puissance par site, plutôt que de revendre la capacité d'autres clouds.
Les clusters sont conçus pour l'entraînement et l'inférence de modèles à grande échelle, avec une interconnexion haut débit et une orchestration adaptées aux charges distribuées.
L'entreprise développe du solaire hors réseau et un refroidissement en circuit fermé, traitant l'efficacité énergétique et hydrique comme des problèmes d'ingénierie centraux.
Interventions sur site, provisionnement de clusters et exploitation permettent aux équipes de recherche de se concentrer sur les modèles.
Louez des GPU cloud à la demande jusqu'à 80 % moins cher que les hyperscalers
Des dizaines de modèles de GPU proposés par plusieurs hôtes indépendants se concurrencent sur le prix et la localisation : vous choisissez le meilleur tarif pour chaque charge, pas le prix catalogue d'un seul fournisseur.
Chaque déploiement est une vraie VM avec accès root, GPU dédié, contrôle total de l'OS, pilotes personnalisés, Docker dans les modèles standards et compatibilité Windows 10.
Une API REST documentée renvoyant métadonnées et disponibilité en temps réel permet d'automatiser provisionnement, suppression et gestion du parc depuis vos propres outils.
Rechargez un solde et payez uniquement pendant l'exécution ; à zéro, les serveurs sont récupérés automatiquement, sans durée imposée pour les tests courts.
SpécialiséDelivers developer-first serverless endpoints optimized for generative media models rather than general-purpose infrastructure.
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SpécialiséRunPod 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.
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SpécialiséSe concentre sur des API d'inférence serverless optimisées et l'hébergement de modèles gérés plutôt que sur la location de clusters bruts.
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SpécialiséLouez des GPU cloud à la seconde sur une place de marché mondiale
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Gratuit / Open sourceInfrastructure cloud serverless pour les charges de travail IA et data
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SpécialiséNebius 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.
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Gratuit / Open sourceCloud GPU distribuée qui orchestre les GPU grand public inutilisés du monde
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SpécialiséUtilise des processeurs propriétaires à l'échelle de la plaquette pour des vitesses d'entraînement extrêmes, se distinguant des configurations de clusters de GPU NVIDIA standard.
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SpécialiséSpecializes in cost-effective serverless API inference for open-weights models instead of raw infrastructure rentals.
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Gratuit / Open sourceLe cloud IA créé par les auteurs de PyTorch Lightning
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SpécialiséDes GPU cloud à bas coût avec des instances à la minute et des sandboxes à la seconde pour les charges IA.
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SpécialiséUn cloud GPU orienté agents : louez des pods NVIDIA à la seconde depuis votre terminal ou votre API
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