GPU-Cloud-Vergleich · 2026
Salad vs TensorDock
TensorDock gewinnt bei 4 von 5 Kriterien — die richtige Wahl hängt aber von deinem Workload ab.
Salad
Verteilte Inferenz-Cloud — RTX 3090/4090 ab 0,03 $/h
ab 0,03 $/h
★★★★☆ 3.9 / 5 (423 Bewertungen)
Zu Salad →VS
Gesamtsieger
TensorDock
GPU-Cloud-Marktplatz — RTX 4090 ab 0,21 $/h, H100 ab 1,99 $/h
ab 0,21 $/h
★★★★☆ 4.2 / 5 (167 Bewertungen)
Zu TensorDock →Direkter Vergleich
Salad
TensorDock
Startpreis Niedrigster Stundensatz
ab 0,03 $/h
ab 0,21 $/h
Gesamtbewertung Nutzerbewertung
3.9 / 5
4.2 / 5
GPU-Typen Auswahl
4 Typen
5 Typen
Max. VRAM Größte verfügbare
24 GB
80 GB
Standorte Regionen
Global (distributed)
US, EU, Global
Siege von 5
1
4
GPU-Verfügbarkeit
Salad
RTX 3090RTX 4090RTX 3080RTX 3070
VRAM: 8–24 GB · Standorte: Global (distributed)
TensorDock
RTX 4090RTX 3090A100 80GBH100L40S
VRAM: 24–80 GB · Standorte: US, EU, Global
Vor- & Nachteile
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
TensorDock
Vorteile
- Mit dem günstigsten H100-Zugang 2026
- Großes Host-Netzwerk = bessere Verfügbarkeit
- Sekunden-Abrechnung für kurze Jobs
- Kostenloser Egress spart bei daten-intensiven Workloads
Nachteile
- Zuverlässigkeit variiert je nach Host
- Keine Managed-Cluster-Orchestrierung
- Community-getriebener Support
Welchen solltest du wählen?
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 0,21 $/h)
Wähle TensorDock, wenn…
- Du GPU-Compute für Budget-GPU-Mieten brauchst
- Du GPU-Compute für Stable-Diffusion-Fine-Tuning brauchst
- Du GPU-Compute für Kurzläufige Trainings brauchst
- Du GPU-Compute für Indie-ML-Entwickler brauchst
- Höhere Nutzerzufriedenheit wichtig ist (4.2 vs 3.9)
- Mehr GPU-Auswahl gewünscht (5 vs 4 Typen)