기능과 용도를 기준으로 고른 Salad 대안 도구 12개입니다.
| 순위 | 도구 및 소개 문구 | 공식 도메인 | 월간 방문 수 | 전월 대비 성장률 |
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| 가격 모델 |
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| 주요 시장 |
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| 평점 |
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| 비교 |
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| ● | Salad | salad.com | 71.35만 | 6.75만 (+10.4%) | 무료 체험, 유료, 가격 문의 | 미국 | 4.3 | 프로필 |
| 1 | RunPod | runpod.io | 288.1만 | 16.15만 (+5.9%) | 유료 | 미국 | 4.7 | 비교 |
| 2 | Vast.ai | vast.ai | 125.76만 | 3.42만 (+2.8%) | 유료 | 미국 | 4.6 | 비교 |
| 3 | Modal | modal.com | 119.6만 | 27.72만 (+30.2%) | 무료+유료, 가격 문의 | 미국 | 4.8 | 비교 |
| 4 | Nebius | nebius.com | 114.57만 | 11.08만 (+10.7%) | 유료, 가격 문의 | 미국 | 4.5 | 비교 |
| 5 | Cerebrium | cerebrium.ai | 2.7만 | -2.78만 (-50.8%) | 무료 체험, 유료 | 미국 | 4.3 | 비교 |
| 6 | Together AI | together.ai | 164.59만 | 64.77만 (+64.9%) | 무료+유료, 유료 | 미국 | 4.7 | 비교 |
| 7 | DeepInfra | deepinfra.com | 45.78만 | -4.45만 (-8.9%) | 유료 | 미국 | 4.6 | 비교 |
| 8 | Thunder Compute | thundercompute.com | 10.21만 | -4.17만 (-29%) | Paid (per-minute instances, per-second sandboxes) | 미국 | 4.4 | 비교 |
| 9 | TensorDock | tensordock.com | 1.97만 | -5.98천 (-23.3%) | 유료 | 미국 | 4.2 | 비교 |
| 10 | FluidStack | fluidstack.io | 15.46만 | 1.05만 (+7.3%) | 유료, 가격 문의 | 미국 | 4.4 | 비교 |
| 11 | Massed Compute | massedcompute.com | 1.18만 | -2.1만 (-64.1%) | 유료, 가격 문의 | 미국 | 4.2 | 비교 |
| 12 | Anyscale | anyscale.com | 4.98만 | -1.5만 (-23.2%) | 유료, 가격 문의 | 미국 | 4.6 | 비교 |
안정적인 전용 및 서버리스 GPU 대여를 제공하지만, Salad의 초저비용 P2P 소비자 하드웨어 풀은 없습니다.
특화 강점AI 파이프라인을 위한 손쉬운 파이썬 서버리스 실행을 제공하지만, 순수 VM보다는 FaaS(Function-as-a-Service)에 초점을 둡니다.
엔터프라이즈급 NVIDIA GPU 클러스터와 관리형 ML 도구를 제공하지만, 전문가용 가격대가 더 높습니다.
특화 강점실시간 모델 추론을 위한 빠른 콜드 스타트를 최적화하지만, 일반화된 컨테이너 오케스트레이션 기능이 부족합니다.
특화 강점순수 GPU 인프라 임대 대신 오픈소스 모델을 위한 관리형 서버리스 추론 API에 특화되어 있습니다.
특화 강점Offers extremely cheap serverless model hosting via API, but does not provide raw containerized GPU instances.
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.
Gives access to competitive cloud GPU virtual machines, but operates traditional data centers instead of P2P.
Gives access to competitive cloud GPU virtual machines, but operates traditional data centers instead of P2P.
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.
Delivers high-performance bare metal servers and clusters, but lacks a consumer-grade low-cost tier.
Delivers high-performance bare metal servers and clusters, but lacks a consumer-grade low-cost tier.
특화 강점Scales distributed Ray workloads effortlessly across clusters, but is tailored for heavy data engineering and training.
