Thunder Compute: Features second-billed persistent SSH GPU instances, but lacks a distributed consumer hardware backbone. Salad enregistre 713 519 visites mensuelles avec une croissance mensuelle de +10,4 % et un modèle tarifaire Essai gratuit, Payant, Tarifs sur demande. Thunder Compute enregistre 102 147 visites mensuelles avec une croissance de -29 % et un modèle tarifaire Paid (per-minute instances, per-second sandboxes).
Cloud GPU distribuée qui orchestre les GPU grand public inutilisés du monde
Des GPU cloud à bas coût avec des instances à la minute et des sandboxes à la seconde pour les charges IA.
| Dimension / Métrique | | |
|---|---|---|
| Domaine officiel | salad.com | thundercompute.com |
| Modèle tarifaire | Essai gratuit, Payant, Tarifs sur demande | Paid (per-minute instances, per-second sandboxes) |
| Visites mensuelles | 713,52 k (713 519) | 102,15 k (102 147) |
| Delta de trafic mensuel | +67,49 k (+10,4 %) | -41,66 k (-29 %) |
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| Marché principal et part | 🇺🇸 États-Unis (40,9 %) | 🇺🇸 États-Unis (53,5 %) |
|---|
| Visites directes / mois | 440,92 k | 40,74 k |
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| Note des utilisateurs | 4,3 | 4,4 |
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| Plateformes prises en charge | Site web | Site web |
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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.
Des GPU cloud à bas coût avec des instances à la minute et des sandboxes à la seconde pour les charges IA.
Lancez des machines RTX A6000, L40, A100 80GB ou H100 SXM, souvent prêtes pour SSH en quelques minutes, et payez uniquement pendant l'exécution.
Démarrez des VM Ubuntu isolées avec ou sans GPU pour les rollouts RL, les évaluations et la CI, facturées à la seconde et réduites à zéro entre les exécutions.
CLI, extension VS Code, serveur MCP et API REST permettent de piloter l'infrastructure depuis un terminal, un éditeur, un agent IA ou vos propres services.
Enregistrez le disque d'une instance en snapshot et restaurez-le plus tard, pour mettre en pause une expérience sans laisser de machines allumées.
RunPod 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.
SpécialiséSe spécialise dans les API d'inférence serverless gérées pour les modèles open source, plutôt que dans la location d'infrastructure GPU brute.
#2Louez des GPU cloud à la seconde sur une place de marché mondiale
Gratuit / Open sourceInfrastructure cloud serverless pour les charges de travail IA et data
Nebius 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.
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 sourceUn seul cloud pour plus de 200 API de modèles, sandboxes d'agents et calcul GPU
Du calcul IA à l'échelle du gigawatt, construit et exploité de bout en bout
SpécialiséScales distributed Ray workloads effortlessly across clusters, but is tailored for heavy data engineering and training.
Cloud IA privé pour l'entraînement et l'inférence
Gratuit / Open sourceDes GPU serverless pour l'IA temps réel avec démarrages à froid de quelques secondes
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SpécialiséSe spécialise dans les API d'inférence serverless gérées pour les modèles open source, plutôt que dans la location d'infrastructure GPU brute.
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