API AI
Salad
Salad to rozproszona chmura GPU oferująca tanie, geograficznie rozproszone zasoby obliczeniowe do AI, inference, training oraz innych obciążeń wymagających dużej mocy GPU.
Salad
Czym jest Salad?
Salad to platforma rozproszonej chmury GPU, która zapewnia dostęp do dużej liczby konsumenckich GPU w globalnej sieci węzłów. Jest pozycjonowana do AI inference, model training, batch processing, rendering oraz innych zadań wymagających dużej mocy GPU, z rozliczaniem opartym na użyciu i wdrażaniem kontenerowym.
Jak używać Salad?
- 1Utwórz konto Salad i skontaktuj się z działem sprzedaży, jeśli potrzebujesz zniżkowych cen przy dużym wolumenie.
- 2Wybierz typ GPU i liczbę, które pasują do Twojego obciążenia.
- 3Spakuj aplikację jako kontener Docker dla Salad Container Engine.
- 4Wdróż obciążenie w SaladCloud i monitoruj dostępność, skalowanie oraz przerwy.
- 5Skaluj w górę lub w dół wraz ze zmianą zapotrzebowania, bez zarządzania pojedynczymi VM.
Salad Najważniejsze funkcje
- Rozproszona chmura GPU z węzłami geograficznie rozproszonymi
- Wdrażanie kontenerów Docker przez Salad Container Engine
- Rozliczanie oparte na użyciu z niskimi stawkami startowymi
- Obsługa inference na dużą skalę i zadań batch
- Wdrażanie zgodne z multi-cloud
- Automatyczne ponowne przydzielanie obciążeń, gdy węzły offline
- Izolacja bezpieczeństwa z szyfrowanymi kontenerami
- Brak potrzeby zarządzania VM
Salad Zastosowania
- AI inference na dużą skalę
- Model training i fine-tuning
- Generowanie text-to-image
- Transkrypcja speech-to-text
- Obciążenia computer vision
- Wdrażanie LLM
- Batch processing i rendering
- Obciążenia GPU w stylu HPC
Salad Ceny i darmowe kredyty
Salad działa w modelu Płatne, Cennik indywidualny.
Salad Plusy i minusy
Plusy
- Bardzo niskie ceny startowe GPU
- Duża rozproszona sieć GPU
- Dobre dopasowanie do skalowalnego AI inference
- Wdrażanie oparte na Docker upraszcza konfigurację
- Rozliczanie oparte na użyciu bez przedpłat
Minusy
- Dostępność GPU może być przerywana, jak w przypadku capacity spot
- Dłuższe cold starts niż w typowych cloud GPU
- Najwyższa vRAM w sieci jest ograniczona do 24 GB
- Nie jest idealne dla obciążeń wymagających bardzo niskich opóźnień
Do czego najlepiej nadaje się Salad?
- Zespoły AI potrzebujące taniego GPU inference
- Startupy szybko skalujące obciążenia modelowe
- Deweloperzy wdrażający kontenerowe aplikacje GPU
- Firmy szukające tańszych alternatyw dla dużych chmur
- Obciążenia, które mogą tolerować przerwy podobne do spot