Salad - GPU Cloud
Salad Technologies · 코딩
Salad는 190개국 이상, 하루 약 16,000개의 활성 GPU에서 AI 컨테이너와 오픈웨이트 모델을 돌리는 분산형 GPU 클라우드다. GPU 시간당 약 0.015달러부터 시작한다.

Salad - GPU Cloud 소개
What Is Salad
Salad는 회사가 소유하지 않은 하드웨어 위에 세운, AI 추론 플랫폼으로서의 GPU 클라우드다. 클라우드 RTX 4090 같은 소비자용 GPU를 모아 쓴다. 같은 규격의 랙으로 데이터센터를 채우는 대신, 전 세계 게이밍 PC와 작은 사무실에서 놀고 있는 소비자용 GPU와 워크스테이션 GPU를 모아 AI 워크로드를 돌리는 개발자와 기업에 빌려준다. 그 결과 기존 클라우드보다 훨씬 싼 연산 풀이 만들어진다. 다만 몇 가지 지점에서는 동작 방식이 다르다.
플랫폼은 세 갈래를 담당한다. RTX급 분산 GPU 망에 도커 컨테이너를 배포하거나, OpenAI 호환 토큰 엔드포인트로 오픈웨이트 모델을 호출하거나, 전용 API로 음성을 받아쓰고 합성할 수 있다. 같은 오케스트레이션 계층이 Community Cloud와 예약형 Dedicated 하드웨어, 그리고 자체 장비에서 도는 Private Cloud에 그대로 쓰인다.
가장 큰 절충은 예측 가능성이다. 노드는 개인이 소유하므로 장비가 꺼지면 인스턴스가 재배치되거나 끊긴다. Salad는 우선순위와 자동 재배치로 이 문제를 다루지만, 어울리는 쪽은 중단을 견디는 워크로드이지 24시간 고정 가동을 요구하는 클러스터가 아니다.
Getting Started
- SaladCloud 계정을 만들고 정보를 확인한다.
- 포털에서 API 키를 발급한다. 모델 토큰만 필요하면 AI Gateway 키를 받는다.
- 워크로드를 도커 컨테이너로 묶거나 Gateway 카탈로그에서 오픈웨이트 모델을 고른다.
- 포털이나 API 호출 한 번으로 배포한다. 우선순위와 복제본 수를 정한다.
- 로그를 확인하고 결과를 점검한다. 과금은 인스턴스가 실행 중일 때만 발생한다.
제품 정보
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추천 대상
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사용자
- 예산이 빠듯한 AI 스타트업
- 1인 개발자와 독립 제작자
- 추론 파이프라인을 시험 삼아 만드는 머신러닝 엔지니어
작업
- 이미지와 영상 배치 생성
- 음성 받아쓰기와 음성 합성
- 오픈웨이트 대규모 언어 모델 제공
활용 상황
- 데이터센터 용량을 예약하지 않고 데모를 운영 단계로 올리기
- 연구비를 오래 쓰기
- 민감한 추론을 자체 하드웨어에 두기
주요 기능
분산 GPU 풀
Salad는 190개국 이상의 게이밍 PC와 워크스테이션에서 모은 하루 약 16,000개의 활성 GPU에 컨테이너를 배치한다. 하드웨어는 이미 존재하므로 플랫폼은 새 데이터센터에 투자하는 대신 공급을 모은다. 가격을 낮게 유지하는 힘이 여기에 있다.
Salad Container Engine
이 오케스트레이션 계층이 GPU 컨테이너 배포를 맡는다. 상대는 한 번도 본 적 없는 노드다. 각 장비를 검증하고 하이퍼바이저 뒤로 격리하며, 노드가 사라지는 순간 작업을 재배치한다. 넘길 것은 도커 이미지와 몇 가지 자원 설정뿐이고, 서버를 손으로 조율할 필요가 없다.
AI Gateway
Gateway는 Qwen 3.6과 Qwen 3.5 같은 오픈웨이트 모델을 다루는 OpenAI 호환 API다. 큰 구성은 262,144 토큰의 컨텍스트 창을 갖춘다. 아무 OpenAI SDK나 새 베이스 URL로 돌리면 에이전트와 코딩 도우미, 앱이 토큰 단위나 월 정액으로 과금된다.
우선순위와 초 단위 과금
우선순위가 네 단계라 안정성과 비용을 맞바꿀 수 있다. 높은 우선순위는 선점당하지 않고, 가장 낮은 단계는 가장 싸고 가장 잘 끊긴다. 과금은 인스턴스가 멈추는 순간 끝나며, 할당과 이미지 다운로드, 콜드 스타트는 무료다.
용도별 전용 API
Salad는 특정 작업에 맞춘 엔드포인트를 공개한다. 받아쓰기 API는 CommonVoice에서 95.1% 정확도에 도달했고, 음성 합성 서비스는 1달러당 최대 600만 단어로 안내된다. 각 수치는 공개된 방법론으로 연결되지, 광고 문구가 아니다.
프라이빗과 전용 배포
공유 풀 밖에도 예약형 Dedicated 서버가 RTX PRO 6000 Blackwell을 얹고 계약으로 돌아간다. Private Cloud는 같은 오케스트레이션 계층을 이미 가진 하드웨어에 라이선스한다. Private Cloud라면 회사 데이터는 회사 기기에 남는다.
장단점
장점
- 저렴한 GPU 임대: 분산 클라우드의 RTX 4090 노드는 시간당 약 0.015달러부터라, Salad GPU 클라우드가 일반 클라우드보다 싼 이유가 여기에 있다.
- 초 단위 과금에 계약도 최소 사용량도 없어 작은 실험을 싸게 돌린다.
- 컨테이너 엔진과 AI Gateway가 도커와 OpenAI 표준 도구를 재사용해 이전 작업이 적다.
- 받아쓰기와 음성 합성 전용 엔드포인트가 있어 흔한 음성 작업을 추가 구축 없이 처리한다.
- Private Cloud와 Dedicated 옵션으로 민감한 작업을 직접 관리하는 하드웨어에 둔다.
단점
- 노드 주인이 자리를 비우면 인스턴스가 선점되거나 끊길 수 있어, 상시 가동 서비스에는 재시도 로직이 필요하다.
- 노드는 가정과 소규모 사무실의 소비자용 GPU라, 데이터센터가 감당하는 긴밀 결합 다중 GPU 학습은 할 수 없다.
- 무료 체험판이 없어 첫 테스트부터 과금된다. 진입 비용은 낮지만 공짜 구간은 없다.
- AI Gateway는 아직 얼리 액세스이고, 모델 목록은 전용 토큰 제공 업체보다 좁다.
자주 묻는 질문
아니다. 인스턴스가 실행 중인 초만 과금된다. 할당과 이미지 다운로드, 컨테이너 시작은 무료다.
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