Salad: Utilizes distributed consumer hardware to drastically lower inference costs, but cannot match enterprise GPU availability or SLA guarantees. RunPod는 월간 방문 2,881,043, 전월 대비 성장률 +5.9%, 유료 가격 모델을 기록합니다. Salad는 월간 방문 713,519, 성장률 +10.4%, 무료 체험, 유료, 가격 문의 가격 모델을 기록합니다.
GPU Pod, Serverless 추론, 클러스터링을 위한 AI 개발자 클라우드
전 세계 유휴 소비자용 GPU를 묶는 분산 GPU 클라우드
GPU Pod, Serverless 추론, 클러스터링을 위한 AI 개발자 클라우드
온디맨드, 중단 가능, 예약 형태로 GPU 인스턴스를 대여하며 RTX 4090부터 B200, B300급까지 30종 이상의 GPU SKU를 31개 글로벌 리전에 배포합니다.
모든 컨테이너를 API 엔드포인트로 배포하고 필요에 따라 0에서 수천 개 워커로 확장하며 실제 사용한 컴퓨팅에만 과금됩니다.
분산 학습과 대규모 추론을 위한 멀티노드 GPU 클러스터를 실행하고 공유 스토리지를 연결할 수 있으며 장기 약정이 필요 없습니다.
엄선된 허브에서 인기 오픈소스 모델을 배포하거나 퍼블릭 엔드포인트로 이미지, 오디오, 텍스트 모델을 인프라 관리 없이 사용할 수 있습니다.
전 세계 유휴 소비자용 GPU를 묶는 분산 GPU 클라우드
수천 개의 분산 GPU 노드에 Docker/OCI 워크로드를 스케줄·모니터링·재배치하고 노드 소실 시 페일오버합니다.
190개 이상 국가에 걸친 유휴 소비자 GPU 풀에 온디맨드로 접근하며, 우선순위 요금은 시간당 약 0.015달러부터입니다.
오픈 웨이트 모델용 관리형 토큰 엔드포인트로 토큰 단위 과금이며 데이터는 학습에 사용되지 않습니다.
동일한 오케스트레이션 스택을 조직 내에서 실행해 유휴 워크스테이션 GPU를 내부 OpenAI 호환 서비스로 묶습니다.
특화 강점Provides a unified API gateway across hundreds of models, but entirely abstracts away underlying GPU infrastructure management.
특화 강점Provides a unified API gateway across hundreds of models, but entirely abstracts away underlying GPU infrastructure management.
특화 강점Specializes in lightning-fast serverless execution for generative media models, but lacks general-purpose GPU pod rental options.
특화 강점순수 GPU 인프라 임대 대신 오픈소스 모델을 위한 관리형 서버리스 추론 API에 특화되어 있습니다.
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.
Offers a polished API and cloud platform for running open models, but provides less direct infrastructure-level control than RunPod.
Offers a polished API and cloud platform for running open models, but provides less direct infrastructure-level control than RunPod.
특화 강점Offers extremely cheap serverless model hosting via API, but does not provide raw containerized GPU instances.
Provides managed development studios and guaranteed on-demand GPUs, but with a more structured framework-centric workflow than RunPod.
Provides managed development studios and guaranteed on-demand GPUs, but with a more structured framework-centric workflow than RunPod.
Combines serverless model APIs with on-demand GPU instances, offering a similar developer experience at competitive global price points.
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.
