GPU-Cloud-Vergleich · 2026
Google Cloud GPU vs Salad
Google Cloud GPU gewinnt bei 4 von 5 Kriterien — die richtige Wahl hängt aber von deinem Workload ab.
Gesamtsieger
Google Cloud GPU
TPU- und GPU-Kraftwerk — bestes Ökosystem für TensorFlow
ab 2,48 $/h
★★★★☆ 4.3 / 5 (2.891 Bewertungen)
Zu Google Cloud GPU →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
Google Cloud GPU
Salad
Startpreis Niedrigster Stundensatz
ab 2,48 $/h
ab 0,03 $/h
Gesamtbewertung Nutzerbewertung
4.3 / 5
3.9 / 5
GPU-Typen Auswahl
5 Typen
4 Typen
Max. VRAM Größte verfügbare
80 GB
24 GB
Standorte Regionen
US, EU, APAC, Global
Global (distributed)
Siege von 5
4
1
GPU-Verfügbarkeit
Google Cloud GPU
A100 40GBA100 80GBH100T4V100
VRAM: 16–80 GB · Standorte: US, EU, APAC, Global
Salad
RTX 3090RTX 4090RTX 3080RTX 3070
VRAM: 8–24 GB · Standorte: Global (distributed)
Vor- & Nachteile
Google Cloud GPU
Vorteile
- Beste TPU-Verfügbarkeit für TF-Workloads
- Tiefe Vertex-AI- und BigQuery-Integration
- Globale Infrastruktur und Zuverlässigkeit
- Preemptible-Instanzen senken Kosten deutlich
Nachteile
- Teure On-Demand-Preise
- Komplexe Abrechnung — schnell zu viel ausgegeben
- Steile Lernkurve für GCP-Neulinge
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 Google Cloud GPU, wenn…
- Du GPU-Compute für TensorFlow-Workloads brauchst
- Du GPU-Compute für TPU-Training brauchst
- Du GPU-Compute für Enterprise-KI brauchst
- Du GPU-Compute für Vertex-AI-Pipelines brauchst
- Höhere Nutzerzufriedenheit wichtig ist (4.3 vs 3.9)
- Mehr GPU-Auswahl gewünscht (5 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 2,48 $/h)