QuickPod enregistre 7 171 visites mensuelles avec une croissance mensuelle de -70,4 % et un modèle tarifaire Payant. Salad enregistre 713 519 visites mensuelles avec une croissance de +10,4 % et un modèle tarifaire Essai gratuit, Payant, Tarifs sur demande.
Des pods GPU et CPU abordables à la demande, prêts en un clic
Cloud GPU distribuée qui orchestre les GPU grand public inutilisés du monde
| Dimension / Métrique | | |
|---|---|---|
| Domaine officiel | quickpod.io | salad.com |
| Modèle tarifaire | Payant | Essai gratuit, Payant, Tarifs sur demande |
| Visites mensuelles | 7,17 k (7 171) | 713,52 k (713 519) |
| Delta de trafic mensuel | -17,07 k (-70,4 %) | +67,49 k (+10,4 %) |
| Marché principal et part | 🇮🇩 Indonésie (100 %) | 🇺🇸 États-Unis (40,9 %) |
| Visites directes / mois | 2,99 k | 440,92 k |
| Note des utilisateurs | 4 | 4,3 |
| Plateformes prises en charge | Site web | Site web |
Des pods GPU et CPU abordables à la demande, prêts en un clic
Lancez des pods docker à la demande avec du calcul GPU ou CPU depuis une interface et adaptez la capacité à la charge.
Chaque pod inclut un environnement Jupyter prêt pour TensorFlow, PyTorch ou le framework de votre choix.
Choisissez parmi de nombreuses localisations pour rapprocher le calcul de vos données et de vos utilisateurs.
Les tarifs CPU et GPU à la demande sont publiés dans la console, pour comparer les types d'instances avant de lancer.
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.
Offre des locations de GPU dédiées et serverless fiables, mais manque du pool de matériel grand public pair-à-pair ultra-économique de Salad.
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.
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.
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.
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.
Fournit des clusters de GPU NVIDIA de qualité entreprise et des outils ML gérés, mais à un prix professionnel plus élevé.
SpécialiséOffers extremely cheap serverless model hosting via API, but does not provide raw containerized GPU instances.
SpécialiséOffers extremely cheap serverless model hosting via API, but does not provide raw containerized GPU instances.
Gratuit / Open sourceLe cloud IA créé par les auteurs de PyTorch Lightning
Gratuit / Open sourceLe cloud IA créé par les auteurs de 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.
Un cloud GPU orienté agents : louez des pods NVIDIA à la seconde depuis votre terminal ou votre API
Un cloud GPU orienté agents : louez des pods NVIDIA à la seconde depuis votre terminal ou votre API
SpécialiséScales distributed Ray workloads effortlessly across clusters, but is tailored for heavy data engineering and training.
SpécialiséScales distributed Ray workloads effortlessly across clusters, but is tailored for heavy data engineering and training.
SpécialiséOptimise les démarrages à froid rapides pour l'inférence de modèles en temps réel, mais manque de fonctionnalités généralisées d'orchestration de conteneurs.
SpécialiséOptimise les démarrages à froid rapides pour l'inférence de modèles en temps réel, mais manque de fonctionnalités généralisées d'orchestration de conteneurs.
