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GPU-Cloud-Vergleich · 2026

S

Salad vs Vast.ai

V

Vast.ai gewinnt bei 4 von 5 Kriterien — die richtige Wahl hängt aber von deinem Workload ab.

S
Salad
Verteilte Inferenz-Cloud — RTX 3090/4090 ab 0,03 $/h
ab 0,03 $/h
★★★★☆ 3.9 / 5 (423 Bewertungen)
Zu Salad →
VS
Gesamtsieger
V
Vast.ai
Günstigster GPU-Cloud — Peer-to-Peer-Marktplatz für Budget-Training
ab 0,10 $/h
★★★★☆ 4.1 / 5 (2.108 Bewertungen)
Zu Vast.ai →

Direkter Vergleich

SSalad
VVast.ai
Startpreis Niedrigster Stundensatz
ab 0,03 $/h
ab 0,10 $/h
Gesamtbewertung Nutzerbewertung
3.9 / 5
4.1 / 5
GPU-Typen Auswahl
4 Typen
5 Typen
Max. VRAM Größte verfügbare
24 GB
80 GB
Standorte Regionen
Global (distributed)
US, EU, APAC, Global
Siege von 5
1
4

GPU-Verfügbarkeit

SSalad
RTX 3090RTX 4090RTX 3080RTX 3070

VRAM: 8–24 GB · Standorte: Global (distributed)

VVast.ai
RTX 3090RTX 4090A100H1003060

VRAM: 8–80 GB · Standorte: US, EU, APAC, Global

Vor- & Nachteile

SSalad
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
VVast.ai
Vorteile
  • Absolut günstigste verfügbare GPU-Compute
  • Größte GPU-Auswahl inklusive Consumer-Karten
  • Ideal für fehlertolerante Batch-Jobs
  • Marktplatz-Wettbewerb drückt Preise
Nachteile
  • Hosts können Instanzen jederzeit offline nehmen
  • Variable Zuverlässigkeit zwischen Anbietern
  • Weniger geeignet für zeitkritische Inferenz

Welchen solltest du wählen?

S 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 0,10 $/h)
V Wähle Vast.ai, wenn…
  • Du GPU-Compute für Batch-Training brauchst
  • Du GPU-Compute für Budget-Experimente brauchst
  • Du GPU-Compute für Stable Diffusion brauchst
  • Du GPU-Compute für Datenverarbeitung brauchst
  • Höhere Nutzerzufriedenheit wichtig ist (4.1 vs 3.9)
  • Mehr GPU-Auswahl gewünscht (5 vs 4 Typen)