
Inférence IA ultra-rapide sur la plateforme LPU et LPX
#1General Compute enregistre 13 828 visites mensuelles avec une croissance mensuelle de +7,2 % et un modèle tarifaire Essai gratuit, Tarifs sur demande. Salad enregistre 713 519 visites mensuelles avec une croissance de +10,4 % et un modèle tarifaire Essai gratuit, Payant, Tarifs sur demande.
General 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.
| Dimension / Métrique | ![]() | |
|---|---|---|
| Domaine officiel | generalcompute.com | salad.com |
| Modèle tarifaire | Essai gratuit, Tarifs sur demande | Essai gratuit, Payant, Tarifs sur demande |
| Visites mensuelles | 13,83 k (13 828) | 713,52 k (713 519) |
| Delta de trafic mensuel |
|---|
| +924 (+7,2 %) |
| +67,49 k (+10,4 %) |
| Marché principal et part | 🇺🇸 États-Unis (55,3 %) | 🇺🇸 États-Unis (40,9 %) |
|---|
| Visites directes / mois | 6,73 k | 440,92 k |
|---|
| Note des utilisateurs | 4,2 | 4,3 |
|---|
| Plateformes prises en charge | Site web | Site web |
|---|
General 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.
Prompt processing runs on NVIDIA GPUs while token generation runs on faster ASICs from Cerebras, SambaNova, Positron AI, and d-Matrix.
Buy racks of GPUs for prefill and ASICs for decode, with General Compute handling cooling, power, networking, and the orchestration software.
Inspect each accelerator in an interactive 3D view with its SRAM, power draw, cooling type, and the workloads it suits best.
The platform abstracts bespoke hardware so models run without customers having to learn a new chip toolchain.

Cloud GPU distribuée qui orchestre les GPU grand public inutilisés du monde
Planifie, surveille et réaffecte des charges Docker/OCI sur des milliers de nœuds GPU distribués, avec bascule automatique quand des nœuds disparaissent.
Accès à la demande à un pool distribué de GPU grand public inutilisés dans plus de 190 pays, tarif prioritaire à partir d'environ 0,015 dollar par heure de GPU.
Un point d'accès à jetons managé pour les modèles à poids ouverts, facturé au jeton, vos données n'étant jamais utilisées pour l'entraînement.
Exécutez la même pile d'orchestration dans votre organisation et regroupez les GPU inutilisés des stations de travail en un service interne compatible OpenAI.

Inférence IA ultra-rapide sur la plateforme LPU et LPX
#1Offre des locations de GPU dédiées et serverless fiables, mais manque du pool de matériel grand public pair-à-pair ultra-économique de Salad.

SpécialiséSe spécialise dans les API d'inférence serverless gérées pour les modèles open source, plutôt que dans la location d'infrastructure GPU brute.
#3Propose un vaste marché de GPU pair-à-pair à des prix inférieurs, mais nécessite une configuration plus manuelle.
SpécialiséOffre une exécution serverless Python sans effort pour les pipelines d'IA, mais se concentre sur le Function-as-a-Service plutôt que sur les VM brutes.
Fournit des clusters de GPU NVIDIA de qualité entreprise et des outils ML gérés, mais à un prix professionnel plus élevé.

SpécialiséL'inférence IA la plus rapide au monde, propulsée par la plus grande puce au monde

SpécialiséOffers extremely cheap serverless model hosting via API, but does not provide raw containerized GPU instances.
Le cloud IA créé par les auteurs de PyTorch Lightning

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.

SpécialiséScales distributed Ray workloads effortlessly across clusters, but is tailored for heavy data engineering and training.

Offre des locations de GPU dédiées et serverless fiables, mais manque du pool de matériel grand public pair-à-pair ultra-économique de Salad.
SpécialiséSe spécialise dans les API d'inférence serverless gérées pour les modèles open source, plutôt que dans la location d'infrastructure GPU brute.
Propose un vaste marché de GPU pair-à-pair à des prix inférieurs, mais nécessite une configuration plus manuelle.
SpécialiséOffre une exécution serverless Python sans effort pour les pipelines d'IA, mais se concentre sur le Function-as-a-Service plutôt que sur les VM brutes.
Fournit des clusters de GPU NVIDIA de qualité entreprise et des outils ML gérés, mais à un prix professionnel plus élevé.
SpécialiséL'inférence IA la plus rapide au monde, propulsée par la plus grande puce au monde
SpécialiséOffers extremely cheap serverless model hosting via API, but does not provide raw containerized GPU instances.
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.
SpécialiséScales distributed Ray workloads effortlessly across clusters, but is tailored for heavy data engineering and training.