GPU-Cloud-Vergleich · 2026
Crusoe vs Salad
Crusoe gewinnt bei 4 von 5 Kriterien — die richtige Wahl hängt aber von deinem Workload ab.
Gesamtsieger
Crusoe
Klima-positive GPU-Cloud — H100, H200, B200 und MI300X auf grüner Energie
ab 0,40 $/h
★★★★☆ 4.4 / 5 (412 Bewertungen)
Zu Crusoe →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
Crusoe
Salad
Startpreis Niedrigster Stundensatz
ab 0,40 $/h
ab 0,03 $/h
Gesamtbewertung Nutzerbewertung
4.4 / 5
3.9 / 5
GPU-Typen Auswahl
6 Typen
4 Typen
Max. VRAM Größte verfügbare
192 GB
24 GB
Standorte Regionen
US, Iceland
Global (distributed)
Siege von 5
4
1
GPU-Verfügbarkeit
Crusoe
H100H200B200A100 80GBL40SMI300X
VRAM: 48–192 GB · Standorte: US, Iceland
Salad
RTX 3090RTX 4090RTX 3080RTX 3070
VRAM: 8–24 GB · Standorte: Global (distributed)
Vor- & Nachteile
Crusoe
Vorteile
- Mit am günstigsten für H200-Zugang — ab 2,10 $/h
- B200 verfügbar, während andere Clouds Wartelisten haben
- InfiniBand-3,2-Tb-Interconnects für ernsthafte Multi-Node-Jobs
- Klima-positiver Betrieb (nutzt abgefackeltes Methangas)
Nachteile
- Geringere GPU-Auswahl als RunPod
- Begrenzte Regionen (vor allem US + Island)
- Sales-geführt für große Deployments
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 Crusoe, wenn…
- Du GPU-Compute für LLM-Training im großen Maßstab brauchst
- Du GPU-Compute für Multi-Node-H100/H200-Jobs brauchst
- Du GPU-Compute für Nachhaltige KI-Workloads brauchst
- Du GPU-Compute für AMD-MI300X-Cluster brauchst
- Höhere Nutzerzufriedenheit wichtig ist (4.4 vs 3.9)
- Mehr GPU-Auswahl gewünscht (6 vs 4 Typen)
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 0,40 $/h)