Voltix VS Thunder Compute

VoltixとThunder Computeを比較し、どちらが優れているかを確認しましょう。このVoltixとThunder Computeのソフトウェア比較は、実際のユーザーレビューに基づいています。価格、機能、サポート、使いやすさ、ユーザーレビューを比較し、最適な選択ができるよう、VoltixかThunder Computeかを判断して、ご自身のビジネスに合ったものを選んでください。

Voltix

Voltix
Voltix: 遊休CPUパワーを共有し、報酬を獲得。 AI開発者は、不足解消のため、手頃な価格でセキュアなオンデマンド計算資源を活用できます。

Thunder Compute

Thunder Compute
Thunder Computeは、仮想GPUオーバーTCPテクノロジーを使用してGPUを効率的に利用する、サーバーレスGPUクラウドコンピューティングプラットフォームです。これにより、コストを削減し、開発者はプロトタイプを作成したのと同じ環境からスケールアップできます。

Voltix

Launched 2024-06
Pricing Model Free
Starting Price
Tech used
Tag Web3,Crypto,Browser Extension

Thunder Compute

Launched 2024-02
Pricing Model Paid
Starting Price
Tech used Google Analytics,Google Tag Manager,Webflow,Amazon AWS CloudFront,unpkg,Google Fonts,jQuery,Gzip,OpenGraph,HSTS,YouTube
Tag Developer Tools,Data Science

Voltix Rank/Visit

Global Rank 1579417
Country Japan
Month Visit 14310

Top 5 Countries

39.71%
18.11%
16.68%
15.67%
3.52%
Japan Turkey Philippines Indonesia Germany

Traffic Sources

1.85%
0.77%
0.12%
6.76%
8.29%
82.18%
social paidReferrals mail referrals search direct

Thunder Compute Rank/Visit

Global Rank 723627
Country United States
Month Visit 34080

Top 5 Countries

32.11%
9.43%
9.35%
8.66%
4.41%
United States India Australia Germany United Kingdom

Traffic Sources

8.28%
1.2%
0.1%
7.37%
32.42%
50.5%
social paidReferrals mail referrals search direct

Estimated traffic data from Similarweb

What are some alternatives?

When comparing Voltix and Thunder Compute, you can also consider the following products

Vast.ai - Vast.aiで、手頃な価格でありながら高性能なGPUクラウドコンピューティングをご利用いただけます。AI/MLやHPCなどの用途において、従来のクラウドと比較して最大80%のコスト削減が可能です。

VoltaML - VoltaML Advanced Stable Diffusion WebUI、使いやすく、機能豊富なWebUIで、簡単にインストールできます。コミュニティによって、コミュニティのために。

Viinyx AI - コンテキスト切り替えはもう不要です!Viinyx AIは、150以上の生成AIモデルをあなたのブラウザで利用可能にします。プライバシーを守りながら、要約、コンテンツと画像の作成、そしてページの分析が可能です。

Distribute.ai - 手頃な価格でAI推論を。DistributeAIは、40以上のオープンソースモデルへのオンデマンドアクセスを提供し、遊休GPUを収益化します。

Prime Intellect - Prime Intellect は、大規模な AI 開発を民主化します。当社のプラットフォームは、グローバルなコンピューティングリソースを見つけて、クラスター全体にわたる分散トレーニングを通じて最先端のモデルをトレーニングすることを容易にします。

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