
Suy luận AI siêu nhanh trên nền tảng LPU và LPX
Cerebrium ghi nhận 26.974 lượt truy cập hàng tháng với mức tăng trưởng so với tháng trước là -50,8% và giá Dùng thử miễn phí, Trả phí. General Compute ghi nhận 13.828 lượt truy cập hàng tháng với mức tăng trưởng +7,2% và giá Dùng thử miễn phí, Liên hệ để biết giá.
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.
| Tiêu chí / Chỉ số | ![]() | |
|---|---|---|
| Tên miền chính thức | cerebrium.ai | generalcompute.com |
| Mô hình giá | Dùng thử miễn phí, Trả phí | Dùng thử miễn phí, Liên hệ để biết giá |
| Lượt truy cập hàng tháng | 26,97 N (26.974) | 13,83 N (13.828) |
| Mức thay đổi lưu lượng theo tháng | -27,82 N (-50,8%) | +924 (+7,2%) |
| Thị trường chính & thị phần | 🇺🇸 Hoa Kỳ (22,3%) | 🇺🇸 Hoa Kỳ (55,3%) |
| Truy cập trực tiếp / tháng | 15,05 N | 6,73 N |
| Đánh giá người dùng | 4,3 | 4,2 |
| Nền tảng được hỗ trợ | Trang web | Trang web |

GPU serverless cho AI thời gian thực với cold start vài giây
Snapshot bộ nhớ và GPU khôi phục container trong khoảng 2–4 giây, rất cần cho agent thoại và các workload tương tác.
Truy cập hàng nghìn GPU thuộc hơn 12 loại trên nhiều cloud, không cần đặt trước hay ràng buộc, tự động mở rộng khi lưu lượng tăng vọt.
Triển khai LLM, pipeline thoại, mô hình ảnh hoặc video từ mã nguồn hay Dockerfile của bạn, với endpoint REST, WebSocket và streaming.
Log, chỉ số và sự kiện mở rộng theo thời gian thực với hỗ trợ OpenTelemetry gốc để kết nối hệ thống giám sát hiện có.
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.

Suy luận AI siêu nhanh trên nền tảng LPU và LPX
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.
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.

Together AI is the AI Native Cloud — a full-stack platform for running, fine-tuning and training open-source models. It spans serverless inference APIs, dedicated endpoints, GPU clusters, post-training and storage, all backed by in-house systems research.
Together AI is the AI Native Cloud — a full-stack platform for running, fine-tuning and training open-source models. It spans serverless inference APIs, dedicated endpoints, GPU clusters, post-training and storage, all backed by in-house systems research.
Thuê GPU đám mây theo từng giây từ chợ toàn cầu
Thuê GPU đám mây theo từng giây từ chợ toàn cầu
Hạ tầng đám mây serverless cho khối lượng công việc AI và dữ liệu
Hạ tầng đám mây serverless cho khối lượng công việc AI và dữ liệu
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.
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.

Đám mây GPU phân tán điều phối các GPU tiêu dùng nhàn rỗi trên toàn cầu
Đám mây GPU phân tán điều phối các GPU tiêu dùng nhàn rỗi trên toàn cầu

Chuyên sâuSuy luận AI nhanh nhất thế giới, vận hành bởi con chip lớn nhất thế giới
Chuyên sâuSuy luận AI nhanh nhất thế giới, vận hành bởi con chip lớn nhất thế giới

API suy luận serverless chi phí thấp cho hơn 200 mô hình
API suy luận serverless chi phí thấp cho hơn 200 mô hình
Đám mây AI do đội ngũ tạo ra PyTorch Lightning xây dựng
Một cloud cho hơn 200 API mô hình, agent sandbox và sức mạnh GPU

FluidStack builds and operates large-scale compute infrastructure for AI, including gigawatt-class data centers and GPU clusters used for training and inference. The company designs its own power, cooling and data center systems, onshores manufacturing and deploys solar generation to supply the power its clusters need. Rather than a self-serve cloud console, FluidStack works with AI labs and enterprises to provision large reserved clusters, with orchestration tooling for the ML frameworks and schedulers those teams already use.
FluidStack builds and operates large-scale compute infrastructure for AI, including gigawatt-class data centers and GPU clusters used for training and inference. The company designs its own power, cooling and data center systems, onshores manufacturing and deploys solar generation to supply the power its clusters need. Rather than a self-serve cloud console, FluidStack works with AI labs and enterprises to provision large reserved clusters, with orchestration tooling for the ML frameworks and schedulers those teams already use.