GPU-Cloud-Vergleich · 2026
CoreWeave vs Salad
CoreWeave gewinnt bei 3 von 5 Kriterien — die richtige Wahl hängt aber von deinem Workload ab.
Gesamtsieger
CoreWeave
Enterprise-H100-Cluster — Kubernetes-nativer GPU-Cloud
ab 2,06 $/h
★★★★☆ 4.4 / 5 (412 Bewertungen)
Zu CoreWeave →VS
Salad
Verteilte Inferenz-Cloud — RTX 3090/4090 ab 0,03 $/h
ab 0,03 $/h
★★★★☆ 3.9 / 5 (423 Bewertungen)
Zu Salad →Direkter Vergleich
CoreWeave
Salad
Startpreis Niedrigster Stundensatz
ab 2,06 $/h
ab 0,03 $/h
Gesamtbewertung Nutzerbewertung
4.4 / 5
3.9 / 5
GPU-Typen Auswahl
3 Typen
4 Typen
Max. VRAM Größte verfügbare
80 GB
24 GB
Standorte Regionen
US, EU
Global (distributed)
Siege von 5
3
2
GPU-Verfügbarkeit
CoreWeave
H100 SXMA100 SXMA40
VRAM: 40–80 GB · Standorte: US, EU
Salad
RTX 3090RTX 4090RTX 3080RTX 3070
VRAM: 8–24 GB · Standorte: Global (distributed)
Vor- & Nachteile
CoreWeave
Vorteile
- Beste Multi-Node-GPU-Cluster-Performance
- Schnelle InfiniBand-Verbindungen
- Für KI-Workloads gebaut
- Starker Enterprise-Support
Nachteile
- Teuer — nichts für Hobby-Nutzer
- Kubernetes-Kenntnisse erforderlich
- Vertriebs-geführter Prozess für große Cluster
Salad
Vorteile
- Absurd günstig — RTX 3090 ab 0,03 $/h
- Enorme horizontale Skalierung (1000+ Nodes)
- Auto-Fleet-Management für Inferenz
- Keine Daten-Egress-Gebühren
Nachteile
- Verteilt = kein persistenter Speicher
- Nicht für Training geeignet
- Latenz variiert je nach Node-Geografie
Welchen solltest du wählen?
Wähle CoreWeave, wenn…
- Du GPU-Compute für Großes Training brauchst
- Du GPU-Compute für Foundation-Modelle brauchst
- Du GPU-Compute für Enterprise-KI brauchst
- Du GPU-Compute für Multi-Node-Jobs brauchst
- Höhere Nutzerzufriedenheit wichtig ist (4.4 vs 3.9)
Wähle Salad, wenn…
- Du GPU-Compute für Zustandslose Inferenz brauchst
- Du GPU-Compute für Stable-Diffusion-Massengenerierung brauchst
- Du GPU-Compute für Embedding-Generierung brauchst
- Du GPU-Compute für Kostensensitive Batch-Jobs brauchst
- Niedrigerer Preis Priorität hat (ab 0,03 $/h vs ab 2,06 $/h)
- Mehr GPU-Auswahl gewünscht (4 vs 3 Typen)