FluidStack verzeichnet 154.620 monatliche Besuche mit +7,3 % Wachstum gegenüber dem Vormonat und einem Preismodell „Kostenpflichtig, Preise auf Anfrage“. QuickPod verzeichnet 7.171 monatliche Besuche mit -70,4 % Wachstum und einem Preismodell „Kostenpflichtig“.
KI-Compute im Gigawatt-Maßstab, komplett gebaut und betrieben
Günstige On-Demand-GPU- und CPU-Pods, mit einem Klick startklar
| Dimension / Kennzahl | | |
|---|---|---|
| Offizielle Domain | fluidstack.io | quickpod.io |
| Preismodell | Kostenpflichtig, Preise auf Anfrage | Kostenpflichtig |
| Monatliche Besuche | 154.620 (154.620) | 7171 (7.171) |
| MoM-Traffic-Delta | +10.485 (+7,3 %) | -17.069 (-70,4 %) |
| Primärmarkt und Anteil | 🇺🇸 Vereinigte Staaten (95,7 %) | 🇮🇩 Indonesien (100 %) |
| Direkte Besuche / Monat | 47.869 | 2986 |
| Nutzerbewertung | 4,4 | 4 |
| Unterstützte Plattformen | Website | Website |
KI-Compute im Gigawatt-Maßstab, komplett gebaut und betrieben
FluidStack entwirft und baut große KI-Rechenzentren, einschließlich hochdichter Standorte mit erheblicher Leistungskapazität pro Standort, statt Kapazität anderer Clouds weiterzuverkaufen.
Die Cluster sind für großskaliertes Modelltraining und Inferenz ausgelegt, mit hoher Bandbreite und Orchestrierung für verteilte Workloads.
Das Unternehmen entwickelt netzunabhängige Solarenergie und geschlossene Kühlkreisläufe und behandelt Energie- und Wassereffizienz als Kernaufgaben.
Smart Hands, Cluster-Bereitstellung und Betrieb unterstützen Forschungsteams, damit diese sich auf Modelle konzentrieren können.
Günstige On-Demand-GPU- und CPU-Pods, mit einem Klick startklar
Starte bedarfsgesteuerte Docker-Pods mit GPU- oder CPU-Leistung aus einer Oberfläche und skaliere mit der Arbeitslast.
Jeder Pod liefert eine Jupyter-Umgebung, die für TensorFlow, PyTorch oder dein Wunsch-Framework bereit ist.
Wähle aus vielen Standorten weltweit, damit Compute nah an Datensätzen und Endnutzern liegt.
On-Demand-Preise für CPU und GPU stehen in der Konsole, sodass du Instanztypen vor dem Start vergleichen kannst.
SpezialisiertDelivers developer-first serverless endpoints optimized for generative media models rather than general-purpose infrastructure.
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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.
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SpezialisiertKonzentriert sich auf optimierte serverlose Inferenz-APIs und verwaltetes Modell-Hosting statt auf rohe Cluster-Mieten.
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Cloud-GPUs sekundengenau aus einem globalen Marktplatz mieten
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Kostenlos / Open SourceServerlose Cloud-Infrastruktur für KI- und Daten-Workloads
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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.
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Kostenlos / Open SourceVerteilte GPU-Cloud, die die ungenutzten Consumer-GPUs der Welt orchestriert
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SpezialisiertNutzt proprietäre Prozessoren im Wafer-Scale-Format für extrem hohe Trainingsgeschwindigkeiten, im Gegensatz zu standardmäßigen NVIDIA-GPU-Cluster-Setups.
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SpezialisiertSpecializes in cost-effective serverless API inference for open-weights models instead of raw infrastructure rentals.
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Kostenlos / Open SourceDie AI-Cloud der Macher von PyTorch Lightning
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Günstige Cloud-GPUs mit Minuten-Instanzen und Sekunden-Sandboxes für KI-Workloads.
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Agenten-first GPU-Cloud: NVIDIA-Pods sekundengenau über Terminal oder API mieten
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