NVIDIA A30 বনাম NVIDIA GeForce RTX 5080 — GPU তুলনা (Jun 2026)
NVIDIA A30 (24GB HBM2e, 165 TFLOPS FP16, Ampere) vs NVIDIA GeForce RTX 5080 (16GB GDDR7, 56 TFLOPS FP16, Blackwell). Cloud pricing: NVIDIA A30 from $0.25/hr. সেরা GPU খুঁজে পেতে 2টি ক্লাউড প্রোভাইডারের স্পেসিফিকেশন, VRAM, পারফরম্যান্স এবং মূল্য তুলনা করুন আপনার AI ওয়ার্কলোডের জন্য।
|
NVIDIA A30
24GB HBM2e · Ampere
|
NVIDIA GeForce RTX 5080
16GB GDDR7 · Blackwell
|
||
|---|---|---|---|
| স্পেসিফিকেশন | |||
| নির্মাতা | NVIDIA | NVIDIA | |
| আর্কিটেকচার | অ্যাম্পিয়ার | ব্ল্যাকওয়েল | |
| VRAM | 24 GB HBM2e | 16 GB GDDR7 | |
| ব্যান্ডউইথ | 933 GB/s | 960 GB/s | |
| FP16 (Tensor) | 165.0 TFLOPS | 56.0 TFLOPS | |
| FP32 | 10.3 TFLOPS | 28.0 TFLOPS | |
| TDP | 165W | 360W | |
| মুক্তির বছর | 2021 | 2025 | |
| বিভাগ | ডেটা সেন্টার | কনজিউমার GPU | |
| সেরা জন্য | Inference multi-instance GPU workloads | Gaming inference fine-tuning | |
| ক্লাউড মূল্য নির্ধারণ | |||
| সবচেয়ে সস্তা অন-ডিমান্ড | $0.25/hr | — | |
| সবচেয়ে সস্তা স্পট | — | — | |
| প্রদানকারী | 2 | 0 | |
| প্রদানকারীর মূল্য নির্ধারণ (অন-ডিমান্ড) | |||
|
$0.25/hr | প্রযোজ্য নয় | |
|
$0.26/hr | প্রযোজ্য নয় | |
NVIDIA A30
NVIDIA GeForce RTX 5080
সম্পর্কিত GPU তুলনা
NVIDIA A30 এবং NVIDIA GeForce RTX 5080 এর জন্য শীর্ষ প্রোভাইডার
এই 2 প্রোভাইডাররা উভয় NVIDIA A30 এবং NVIDIA GeForce RTX 5080 প্রদান করে। GPU মডেল, মূল্য, অবকাঠামো এবং ডেভেলপার টুলসের পূর্ণ সামনা-সামনি তুলনা।
ম্যাসড কম্পিউট বনাম রানপড - GPU প্রদানকারী তুলনা (জুন 2026)
ম্যাসড কম্পিউট ও রানপড এর সরাসরি তুলনা। সর্বোচ্চ তহবিল, লাভের ভাগ, দৈনিক ও সামগ্রিক ড্রডাউন নিয়ম, লিভারেজ, ট্রেডযোগ্য সম্পদ, পেমেন্ট ফ্রিকোয়েন্সি, পেমেন্ট ও পেআউট পদ্ধতি, ট্রেডিং অনুমতি ও KYC সীমাবদ্ধতা যাচাই করুন। তথ্য রিফ্রেশ করা হয়েছে জুন 2026 তারিখে।
|
ম্যাসড কম্পিউট
সরাসরি ইঞ্জিনিয়ার সমর্থনসহ GPU ক্লাউড
|
রানপড
AI-এর জন্য তৈরি ক্লাউড — সার্ভারলেস ইনফারেন্স থেকে চাহিদা অনুযায়ী তাৎক্ষণিক মাল্টি-নোড ক্লাস্টারে GPU ওয়ার্কলোড মোতায়েন এবং স্কেল করুন।
|
|
|---|---|---|
| ওভারভিউ | ||
| ট্রাস্টপাইলট রেটিং | 3.2 | 3.5 |
| সদর দফতর | United States | United States |
| প্রদানকারী প্রকার | GPU-কেন্দ্রিক | GPU-কেন্দ্রিক |
| সেরা জন্য | AI প্রশিক্ষণ ইনফারেন্স VFX রেন্ডারিং জেনারেটিভ AI ফাইন-টিউনিং HPC স্টেবল ডিফিউশন গবেষণা | এআই প্রশিক্ষণ ইনফারেন্স ফাইন-টিউনিং স্টেবল ডিফিউশন ব্যাচ প্রসেসিং রেন্ডারিং গবেষণা এলএলএম সার্ভিং জেনারেটিভ এআই |
| GPU হার্ডওয়্যার | ||
| GPU মডেল | A30 RTX A5000 RTX A6000 L40S A100 SXM H100 PCIe H100 SXM H100 NVL RTX PRO 6000 H200 NVL | B300 B200 H200 H100 SXM H100 PCIe H100 NVL MI300X A100 SXM A100 PCIe RTX 5090 RTX PRO 6000 L40S L40 RTX 6000 Ada RTX 5000 Ada RTX A6000 RTX A5000 RTX 4090 RTX 4080 SUPER RTX 4080 RTX 4070 Ti RTX 3090 Ti RTX 3090 RTX 3080 Ti RTX 3080 RTX 3070 A40 A30 A2 L4 |
| সর্বোচ্চ VRAM (GB) | 141 | 288 |
| সর্বোচ্চ GPU/ইনস্ট্যান্স | 8 | 8 |
| ইন্টারকানেক্ট | NVLink | এনভিলিঙ্ক |
| মূল্য নির্ধারণ | ||
| শুরু মূল্য ($/ঘন্টা) | $0.35/hr | $0.06/hr |
| বিলিং সূক্ষ্মতা | প্রতি মিনিট | প্রতি সেকেন্ডে |
| স্পট/প্রিম্পটিবল | না | না |
| সংরক্ষিত ছাড় | প্রযোজ্য নয় | ১৫-২৯% (১ মাস থেকে ১ বছরের পরিকল্পনা) |
| ফ্রি ক্রেডিট | নেই | প্রথম $১০ খরচের পর $৫-$৫০০ বোনাস |
| ইগ্রেস ফি | নেই | নেই (বিনামূল্যে) |
| স্টোরেজ | ইনস্ট্যান্সের সাথে স্থানীয় NVMe অন্তর্ভুক্ত | কনটেইনার/ভলিউম ($০.১০/জিবি/মাস), আইডল ভলিউম ($০.২০/জিবি/মাস), নেটওয়ার্ক স্টোরেজ ($০.০৭/জিবি/মাস ১টিবি) |
| ইনফ্রাস্ট্রাকচার | ||
| অঞ্চল | মার্কিন যুক্তরাষ্ট্র (Tier III ডেটা সেন্টার) | ৩১টি বিশ্বব্যাপী অঞ্চল |
| আপটাইম SLA | Tier III (৯৯.৯৮% ডিজাইন) | ৯৯.৯৯% |
| ডেভেলপার অভিজ্ঞতা | ||
| ফ্রেমওয়ার্ক | PyTorch TensorFlow CUDA cuDNN ComfyUI পূর্ব-সংরচিত ML টেমপ্লেট | পাইটর্চ টেনসরফ্লো জ্যাক্স ওএনএনএক্স কুডা |
| ডকার সমর্থন | না | না |
| SSH অ্যাক্সেস | না | না |
| জুপিটার নোটবুক | না | না |
| API / CLI | না | না |
| সেটআপ সময় | মিনিট | তাৎক্ষণিক |
| Kubernetes সাপোর্ট | না | না |
| ব্যবসায়িক শর্তাবলী | ||
| ন্যূনতম প্রতিশ্রুতি | নেই | নেই |
| সম্মতি | SOC 2 টাইপ II HIPAA | এসওসি ২ টাইপ II |
ম্যাসড কম্পিউট
রানপড
আপনার নিজের তুলনা তৈরি করুন
এই গাইড থেকে যেকোন ২-৬টি ফার্ম নির্বাচন করুন এবং সম্পূর্ণ তুলনা টেবিলে খুলুন।
টিপ: আপনি যদি কোনো ফার্ম নির্বাচন না করেন, আমরা এই গাইড থেকে শীর্ষ ২টি দিয়ে শুরু করব।