Salad Overview
Salad führt mit seiner verteilten, von Menschen betriebenen Cloud-Plattform einen revolutionären Ansatz für das Cloud-Computing ein. Im Kern arbeitet Salad nach einem Modell der Computing-Sharing-Economy und nutzt die riesige, latente Leistung von Millionen von Consumer-GPUs, die den größten Teil des Tages ungenutzt bleiben. Durch die Schaffung eines globalen Netzwerks dieser Geräte bietet Salad Unternehmen, Entwicklern und KI-Forschern Zugang zu immenser Rechenleistung zu einem Bruchteil der Kosten traditioneller Hyperscale-Cloud-Anbieter. Dies demokratisiert den Zugang zu den Ressourcen, die für Spitzeninnovationen in der KI, Hochleistungsrechnen und groß angelegte Datenverarbeitung benötigt werden.
Die Plattform basiert auf der Idee der Nachhaltigkeit und Effizienz und nutzt bereits vorhandene Hardware, um die Umweltauswirkungen und finanziellen Hürden im Zusammenhang mit großen Rechenzentren zu reduzieren. Für Einzelpersonen, die die Leistung ihres PCs beisteuern (bekannt als „Chefs“), bietet Salad eine einfache Desktop-Anwendung, die im Hintergrund läuft und Leerlaufzeit in greifbare Belohnungen wie Geschenkkarten, Abonnements und Spiele umwandelt. Für Unternehmen liefert SaladCloud eine sichere, zuverlässige und hoch skalierbare Infrastruktur für die Bereitstellung von containerisierten Anwendungen.
Wie man Salad verwendet
Die Verwendung von Salad ist unkompliziert, mit unterschiedlichen Prozessen für Unternehmen und einzelne Beitragende:
Für Unternehmen (Bereitstellung auf SaladCloud):
- Containerisieren Sie Ihre Anwendung: Verpacken Sie Ihre Workload, wie z. B. ein KI-Modell oder einen Datenverarbeitungsjob, in ein Container-Image.
- Wählen Sie Ihre Ressourcen: Verwenden Sie das SaladCloud-Portal oder die API, um Ihre genauen Anforderungen anzugeben, einschließlich des GPU-Typs (von der GTX 10-Serie bis zur RTX 50-Serie und A100s), der Anzahl der vCPUs und der RAM-Größe.
- Bereitstellen: Starten Sie Ihre containerisierte Workload auf der Salad Container Engine (SCE). Salad kümmert sich um die Orchestrierung, findet verfügbare Knoten im Netzwerk, die Ihren Spezifikationen entsprechen, und stellt Ihre Container bereit.
- Skalieren und Überwachen: Skalieren Sie Ihre Instanzen je nach Bedarf einfach nach oben oder unten. Sie zahlen nur für die genutzte Rechenzeit, ohne Gebühren für Daten-Ingress/Egress oder Instanzinitialisierung.
Für PC-Besitzer (Mit Salad verdienen):
- Laden Sie die App herunter: Installieren Sie die kostenlose Salad-Desktop-Anwendung auf Ihrem Windows-PC.
- Führen Sie die App aus: Lassen Sie die Anwendung laufen, wenn Ihr Computer im Leerlauf ist. Salad erkennt automatisch, wann Ihre GPU und CPU nicht verwendet werden, und weist Rechenjobs aus dem SaladCloud-Netzwerk zu.
- Verdienen Sie Belohnungen: Sie sammeln Salad-Guthaben für die von Ihnen geteilte Rechenzeit. Dieses Guthaben kann im Salad Storefront gegen eine Vielzahl von Belohnungen eingetauscht werden, darunter Videospiele, Geschenkkarten und mehr.
Kernfunktionen von Salad
- Verteiltetes GPU-Netzwerk: Zugriff auf ein massives, global verteiltes Netzwerk von über 60.000 täglich aktiven Consumer- und Rechenzentrums-GPUs.
- Salad Container Engine (SCE): Ein vollständig verwalteter Container-Dienst, der die Bereitstellung und Orchestrierung vereinfacht und die Notwendigkeit der Verwaltung von VMs oder einzelnen Instanzen eliminiert.
- Extreme Kosteneffizienz: Reduzieren Sie die Rechenkosten um bis zu 90 % mit GPU-Instanzen ab nur 0,02 $/Stunde.
- On-Demand-Skalierbarkeit: Skalieren Sie mühelos von einer auf Tausende von GPU-Instanzen in Echtzeit, um schwankenden Anforderungen ohne Vorabbereitstellung gerecht zu werden.
- Globales Edge-Netzwerk: Stellen Sie Workloads auf Edge-Knoten mit geringer Latenz in über 190 Ländern bereit und bringen Sie die Berechnung näher zum Benutzer.
- SOC2-zertifizierte Sicherheit: Ein patentierter Ansatz isoliert Kundenumgebungen und -daten und gewährleistet sichere und zuverlässige Bereitstellungen im gesamten Netzwerk.
- Transparente, nutzungsbasierte Preise: Ein einfaches Preismodell ohne versteckte Gebühren, ohne Datenübertragungskosten und ohne langfristige Verpflichtungen.
- Unterstützung für vielfältige KI-Workloads: Optimiert für GPU-intensive Aufgaben wie Text-zu-Bild, Text-zu-Sprache, LLMs, Computer Vision und wissenschaftliches Rechnen.
Anwendungsfälle für Salad
Salad ist ideal für eine breite Palette von GPU-intensiven Anwendungen:
- KI/ML-Inferenz: Unternehmen wie Civitai nutzen Salad, um täglich Millionen von KI-Bilderzeugungen zu geringen Kosten bereitzustellen. Es ist perfekt für die Bereitstellung von Modellen wie Stable Diffusion, Llama und Whisper.
- Sprach-KI: Erzielen Sie massive Kosteneinsparungen bei Speech-to-Text- (Transkription, Untertitelung) und Text-to-Speech- (TTS) Workloads, mit einer Leistung, die bis zu 99 % günstiger ist als bei verwalteten API-Diensten.
- Hochleistungsrechnen (HPC): Verteilen Sie komplexe wissenschaftliche und technische Simulationen, wie z. B. Molekulardynamik (GROMACS), auf Tausende von Knoten.
- 3D-Rendering & Erstellung digitaler Inhalte: Rendern Sie komplexe Szenen und Animationen, indem Sie die Arbeitslast über das Netzwerk verteilen und so die Produktionspipelines erheblich beschleunigen.
- Datenverarbeitung: Führen Sie groß angelegte, parallele Daten-Batch-Jobs effizient und kostengünstig aus.
Vorteile von Salad
Salad bietet eine überzeugende Alternative zu herkömmlichen Cloud-Diensten:
- Unschlagbare Kosteneinsparungen: Der Hauptvorteil ist die drastische Reduzierung der Cloud-Ausgaben, die es Start-ups und Unternehmen ermöglicht, ihre KI-Operationen zu skalieren, ohne das Budget zu sprengen.
- Massive Skalierbarkeit: Die dezentrale Natur des Netzwerks bietet Zugang zu einem riesigen Pool an GPU-Ressourcen, die von großen Anbietern nur schwer zu sichern sind.
- Nachhaltiges Computing: Durch die Nutzung vorhandener ungenutzter Hardware fördert Salad einen umweltfreundlicheren und nachhaltigeren Ansatz für das Cloud-Computing und reduziert Elektroschrott und Energieverbrauch durch neue Rechenzentren.
- Demokratisierter Zugang: Salad bricht das Cloud-Monopol der großen Technologiekonzerne, ermöglicht kleineren Unternehmen den Wettbewerb und erlaubt Einzelpersonen, an der Cloud-Wirtschaft teilzunehmen und davon zu profitieren.
- Vereinfachte Abläufe: Die verwaltete Container-Engine reduziert den DevOps-Aufwand und ermöglicht es den Teams, sich auf ihre Anwendungen anstatt auf die Infrastrukturverwaltung zu konzentrieren.
Preise und Pläne
Die Preisgestaltung von Salad ist transparent und äußerst wettbewerbsfähig. Es arbeitet nach einem Pay-as-you-go-Modell ohne Vorabkosten oder langfristige Verträge.
- GPU-Instanzen: Die Preise sind granular und hängen vom spezifischen GPU-Modell, der vCPU- und RAM-Konfiguration ab. Die Preise beginnen bei nur 0,02 $/Stunde für eine GTX 1050 Ti und steigen für leistungsstärkere Karten wie die RTX 4090 (0,18 $/Stunde) oder A100 (0,40 $/Stunde).
- Anpassbare Instanzen: Benutzer können ihre Instanzen vollständig an ihre genauen Workload-Anforderungen anpassen und zahlen nur für die Ressourcen, die sie benötigen.
- Keine versteckten Gebühren: Salad ist bekannt dafür, keine Daten-Ingress- oder Egress-Gebühren zu haben, was auf anderen Plattformen erhebliche Kosten verursachen kann.
- Mengenrabatte: Für groß angelegte Bereitstellungen (50+ GPU-Instanzen) und Unternehmensverträge bietet Salad nach Rücksprache mit dem Vertriebsteam ermäßigte Preise an.
Ein detaillierter Preisrechner ist auf ihrer Website verfügbar, um die Kosten vor der Bereitstellung genau abzuschätzen.
Traffic
Latest traffic
Status
Monthly traffic trend
- 2025-9: 381.2K
- 2026-1: 372.0K
- 2026-2: 370.6K
- 2026-3: 369.6K
- 2026-4: 432.4K
- 2026-5: 613.7K
Geography
Top 5 countries / regions
- 🇺🇸Vereinigte Staaten64.5%
- 🇨🇦Kanada12.1%
- 🇬🇧Vereinigtes Königreich9.1%
- 🇳🇴Norwegen8.2%
- 🇮🇳Indien6.1%
Traffic sources
| Source type | Percentage |
|---|---|
Direct | 88.8% |
Referral | 7.7% |
Email | 3.5% |
Top keywords
| Keyword | Cost per click |
|---|---|
| gpu renting | $0.00 |
| salad | $0.62 |
| salad ai | $7.25 |
| saladcloud | $10.95 |
| salad gpu | $0.00 |
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Salad Alternatives
massedcompute
Massed Compute ist eine Cloud-Plattform, die bedarfsgesteuerte, hochleistungsfähige NVIDIA GPUs und CPUs bereitstellt. Sie bietet flexible, skalierbare und erschwingliche Rechenleistung für KI-Entwicklung, maschinelles Lernen und Big-Data-Analyse ohne langfristige Verträge und richtet sich an Innovatoren und Entwickler.
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DigitalOcean
DigitalOcean ist eine entwicklerorientierte Cloud-Infrastrukturplattform, die das Erstellen, Bereitstellen und Skalieren von Anwendungen vereinfacht. Sie bietet eine umfassende Suite von Produkten, einschließlich virtueller Maschinen (Droplets), verwaltetem Kubernetes und der GradientAI-Plattform, die leistungsstarke GPU-Ressourcen und Werkzeuge für die Erstellung und das Hosting von weltverändernden KI-Anwendungen bereitstellt, von Nebenprojekten bis hin zu großen Unternehmen.
Hosting
Vast.ai
Vast.ai ist eine führende GPU-Cloud-Plattform, die On-Demand-Zugriff auf ein riesiges Netzwerk von GPUs für KI- und Machine-Learning-Workloads bietet. Sie versorgt Entwickler und Unternehmen mit Hochleistungsrechnen zu deutlich geringeren Kosten – bis zu 80 % günstiger als herkömmliche Cloud-Anbieter – über einen transparenten Pay-as-you-go-Marktplatz.
GPU-Vermietung
Nebius
Nebius ist eine hochleistungsfähige Cloud-Plattform, die speziell für KI und maschinelles Lernen entwickelt wurde. Sie bietet Zugriff auf die neuesten NVIDIA-GPUs, skalierbare Cluster mit InfiniBand-Netzwerk und vollständig verwaltete Dienste wie Kubernetes und Slurm, um nahtloses Training, Feinabstimmung und Inferenz von KI-Modellen jeder Größenordnung zu ermöglichen.
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Paperspace
Paperspace ist eine hochleistungsfähige Cloud-Computing-Plattform für KI und maschinelles Lernen. Sie bietet mühelosen Zugriff auf leistungsstarke Cloud-GPUs, verwaltete Jupyter-Notebooks und eine vollständige MLOps-Plattform (Gradient) zum Erstellen, Trainieren und Bereitstellen von Modellen. Ideal für Entwickler, Datenwissenschaftler und Unternehmen, die ihre KI-Workflows ohne die Komplexität der Infrastrukturverwaltung beschleunigen möchten.
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Jyek
Jyek ist eine KI-Agenten-Plattform, die Ziele versteht, Ausführungspläne erstellt, Werkzeuge nutzt und überprüfbare Ergebnisse für komplexe, mehrstufige Aufgaben liefert.
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Baseten
Baseten ist eine produktionsreife Inferenzplattform für die Bereitstellung, Skalierung und Verwaltung von KI-Modellen. Sie bietet hochleistungsfähige Laufzeitumgebungen, nahtlose Entwickler-Workflows und flexible Bereitstellungsoptionen (Cloud, Self-Hosted, Hybrid). Ideal für Ingenieur- und ML-Teams, die geschäftskritische KI-Anwendungen erstellen.
Bereitstellung
Clore.ai
Clore.ai ist ein dezentraler GPU-Marktplatz, der On-Demand-Zugriff auf ein globales Netzwerk von Hochleistungsrechenressourcen bietet. Er verbindet Benutzer, die GPU-Leistung für Aufgaben wie KI-Training, 3D-Rendering und wissenschaftliche Simulationen benötigen, mit Hardware-Besitzern, die ihre ungenutzten Server monetarisieren möchten. Die Plattform verfügt über einen flexiblen Mietmarkt, eine eigene Kryptowährung (CLORE) für Transaktionen und ein einzigartiges Proof-of-Holding (POH)-System für verbesserte Belohnungen und Rabatte, wodurch ein umfassendes Ökosystem für Hochleistungsrechnen geschaffen wird.
Modelltraining
thundercompute
Thunder Compute bietet eine extrem kostengünstige GPU-Cloud-Plattform, die für KI- und Machine-Learning-Entwickler entwickelt wurde. Sie stellt On-Demand-GPU-Instanzen wie die NVIDIA A100 und T4 zu Preisen bereit, die bis zu 80 % niedriger sind als bei großen Cloud-Anbietern. Mit Funktionen wie Ein-Klick-Setup, VS-Code-Integration und nahtloser Skalierbarkeit vereinfacht es den Entwicklungsworkflow vom Prototyping bis zur Produktion drastisch und ermöglicht es Entwicklern, sich auf die Erstellung von Modellen statt auf die Verwaltung der Infrastruktur zu konzentrieren.
Maschinelles Lernen
GreenNode
GreenNode ist ein One-Stop-Anbieter für KI-Cloud-Infrastruktur, der leistungsstarke NVIDIA-GPU-Lösungen für Start-ups und Unternehmen anbietet. Es bietet sofortigen Zugriff auf hochmoderne Ressourcen wie H100-GPUs, skalierbare Infrastruktur und fachkundige Unterstützung durch das AI Lab. GreenNode konzentriert sich auf Kosteneffizienz und Leistung, um das Training, die Feinabstimmung und die Inferenz von Modellen zu beschleunigen, und hat eine starke Präsenz in Südostasien.
Modelltraining
Float16.cloud
Float16.cloud ist eine serverlose GPU-Plattform, die entwickelt wurde, um die KI-Entwicklung zu beschleunigen. Sie bietet sofortigen Zugriff auf leistungsstarke H100-GPUs mit sekundengenauer Abrechnung, null Konfiguration und ohne Kaltstarts. Entwickler können Open-Source-LLMs bereitstellen, Modelle trainieren und KI-Workloads direkt aus Python-Skripten ausführen, ohne die Infrastruktur verwalten zu müssen.
Plattform als Dienst (PaaS)
HyperAI
HyperAI ist eine in Europa ansässige, hyperlokale GPU-Cloud-Plattform, die entwickelt wurde, um KI-Computing auf Unternehmensebene zugänglich zu machen. Sie bietet leistungsstarke NVIDIA A100- und H100-GPUs über flexible Pläne, einschließlich Spot-Instanzen und dedizierter Server. Mit einem Fokus auf niedrige Latenz, Datenkonformität und eine entwicklerfreundliche Umgebung mit einem vorinstallierten Nvidia AI SDK befähigt HyperAI Entwickler und Unternehmen, komplexe KI-Modelle effizient und sicher zu erstellen, zu trainieren und bereitzustellen.
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Juice
Juice ist eine reine Software-Plattform, die GPU-over-IP ermöglicht und es Ihnen erlaubt, GPU-Ressourcen über jedes Standardnetzwerk abzurufen, zu teilen und zu bündeln. Es entkoppelt GPUs von physischen Maschinen und verwandelt jeden CPU-Knoten bei Bedarf in ein GPU-beschleunigtes System, wodurch die Auslastung optimiert und die Kosten für KI- und Grafik-Workloads ohne Code-Änderungen erheblich gesenkt werden.
GPU-Virtualisierung
AWS
Amazon Web Services (AWS) ist die weltweit umfassendste und am weitesten verbreitete Cloud-Plattform und bietet über 200 voll funktionsfähige Dienste aus Rechenzentren weltweit. Es bietet eine breite Palette von KI- und Machine-Learning-Tools, darunter Amazon Bedrock zum Erstellen generativer KI-Anwendungen mit führenden Foundation Models, Amazon SageMaker für den gesamten ML-Lebenszyklus und die leistungsstarken Amazon Nova-Modelle für fortgeschrittene Text-, Bild- und Videogenerierung.
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Rescale
Rescale ist eine cloudbasierte High-Performance-Computing (HPC)-Plattform, die entwickelt wurde, um F&E in Ingenieurwesen und Wissenschaft zu beschleunigen. Sie bietet On-Demand-Zugriff auf eine Multi-Cloud-Infrastruktur, einen riesigen Katalog an Simulations- und KI-Software und eine einheitliche Umgebung zur Verwaltung komplexer Workflows, Daten und Sicherheit. Sie befähigt Organisationen in Luft- und Raumfahrt, Automobilindustrie, Biowissenschaften und mehr, schneller und effizienter zu innovieren.
Hochleistungsrechnen (HPC)
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