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Salad
Salad는 AI, 추론, 학습 및 기타 GPU 집약적 워크로드를 위한 저비용의 지리적으로 분산된 컴퓨팅을 제공하는 분산 GPU 클라우드입니다.
Salad
Salad란?
Salad는 전 세계 노드 네트워크의 대규모 소비자용 GPU에 접근할 수 있게 해주는 분산 GPU 클라우드 플랫폼입니다. 사용량 기반 요금과 컨테이너 기반 배포를 통해 AI 추론, 모델 학습, 배치 처리, 렌더링 및 기타 GPU 집약적 워크로드에 적합하도록 포지셔닝되어 있습니다.
Salad 사용 방법
- 1Salad 계정을 생성하고, 할인된 대량 가격이 필요하면 영업팀에 문의하세요.
- 2워크로드에 맞는 GPU 유형과 수량을 선택하세요.
- 3Salad Container Engine용으로 앱을 Docker 컨테이너로 패키징하세요.
- 4워크로드를 SaladCloud에 배포하고 가용성, 확장, 중단 여부를 모니터링하세요.
- 5개별 VM을 관리하지 않고도 수요 변화에 따라 확장하거나 축소하세요.
Salad 주요 기능
- 지리적으로 분산된 노드를 갖춘 분산 GPU 클라우드
- Salad Container Engine을 통한 Docker 컨테이너 배포
- 낮은 시작 요금의 사용량 기반 가격
- 대규모 추론 및 배치 워크로드 지원
- 멀티클라우드 호환 배포
- 노드 오프라인 시 자동 워크로드 재할당
- 암호화된 컨테이너를 통한 보안 격리
- VM 관리 불필요
Salad 사용 사례
- 대규모 AI 추론
- 모델 학습 및 파인튜닝
- 텍스트-이미지 생성
- 음성-텍스트 전사
- 컴퓨터 비전 워크로드
- LLM 배포
- 배치 처리 및 렌더링
- HPC 스타일 GPU 워크로드
Salad 가격 및 무료 크레딧
Salad의 가격 모델은 유료, 맞춤형 요금제입니다.
Salad 장점과 단점
장점
- 매우 낮은 시작 GPU 가격
- 대규모 분산 GPU 네트워크
- 확장 가능한 AI 추론에 적합
- Docker 기반 배포로 설정이 간단함
- 선결제 없는 사용량 기반 과금
단점
- GPU 가용성이 spot 용량처럼 중단될 수 있음
- 일반적인 클라우드 GPU보다 콜드 스타트가 더 김
- 네트워크 내 최대 vRAM이 24 GB로 제한됨
- 매우 낮은 지연 시간이 필요한 워크로드에는 적합하지 않음
Salad은 어떤 용도에 가장 적합한가요?
- 저비용 GPU 추론이 필요한 AI 팀
- 모델 워크로드를 빠르게 확장하는 스타트업
- 컨테이너화된 GPU 앱을 배포하는 개발자
- 대형 클라우드보다 저렴한 대안을 찾는 기업
- spot 유사 중단을 허용할 수 있는 워크로드
Salad 자주 묻는 질문
Salad의 무료 대체 도구
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