What's the peak FP16 performance of NVIDIA RTX 6000 Ada?
Antwort
Released in 2023, NVIDIA RTX 6000 Ada is an Ada Lovelace-class accelerator with 48 GB of GDDR6, 960 GB/s of memory bandwidth, and 362 FP16 TFLOPS of compute. FP32 peaks at 91.1 TFLOPS and the card draws up to 300W.
In practical terms: enough VRAM to load models into the ~48B-parameter range in FP16 (larger with quantisation), enough bandwidth to avoid memory-starving attention layers, and enough compute to train transformers at batch sizes that saturate modern optimisers.
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|---|---|---|---|---|---|
| Übersicht | |||||
| Trustpilot-Bewertung | 3.3 | 4.4 | 0 | 3.7 | 4.6 |
| Hauptsitz | United States | United States | United States | United States | United States |
| Anbietertyp | GPU-Fokussiert | GPU-Marktplatz | GPU-Fokussiert | GPU-Fokussiert | Nicht verfügbar |
| Am besten für | KI-Training Inferenz Feinabstimmung generative KI Forschung LLM-Bereitstellung Stable Diffusion | KI-Training Inferenz Feinabstimmung Stable Diffusion Batch-Verarbeitung Forschung LLM-Bereitstellung generative KI | KI-Training Inferenz VFX-Rendering generative KI Feinabstimmung HPC Stable Diffusion Forschung | KI-Training Inferenz Feinabstimmung Stable Diffusion Batch-Verarbeitung Rendering Forschung LLM-Bereitstellung generative KI | KI-Training Inferenz Feinabstimmung LLM-Bereitstellung LLM-Servierung Computer Vision Start-ups generative KI Forschung |
| GPU-Hardware | |||||
| GPU-Modelle | H100 SXM A100 SXM L40S RTX 4090 RTX 6000 Ada RTX 5090 RTX 3090 | B200 H200 H100 SXM H100 NVL A100 SXM A100 PCIe RTX 5090 RTX 5080 RTX 5070 Ti RTX 6000 Pro RTX 6000 Ada RTX 4500 Ada RTX A6000 RTX A5000 RTX A4000 L40S L40 A40 A10 RTX 4090 RTX 4080 RTX 4070 Ti RTX 4070 RTX 4060 Ti RTX 4060 RTX 3090 Ti RTX 3090 RTX 3080 Ti RTX 3080 RTX 3070 Ti RTX 3070 Tesla V100 Tesla T4 A2 GTX 1080 | 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 | RTX 4000 Ada RTX 6000 Ada L40S MI300X H100 SXM H200 |
| Max. VRAM (GB) | 80 | 192 | 141 | 288 | 192 |
| Max. GPUs/Instanz | 8 | 8 | 8 | 8 | 8 |
| Interconnect | NVLink | NVLink, InfiniBand | NVLink | NVLink | NVLink |
| Preise | |||||
| Startpreis ($/Std.) | $0.11/hr | $0.06/hr | $0.35/hr | $0.06/hr | $0.76/hr |
| Abrechnungsgranularität | Pro Sekunde | Pro Sekunde | Pro Minute | Pro Sekunde | Pro Sekunde |
| Spot/Unterbrechbar | Ja | Ja | Nein | Ja | Nein |
| Reservierte Rabatte | Nicht verfügbar | Bis zu 50 % (1-6 Monate reserviert) | Nicht verfügbar | 15-29 % (Pläne von 1 Monat bis 1 Jahr) | Nicht verfügbar |
| Kostenlose Guthaben | Bis zu 10.000 $ für Startups | Kleines Testguthaben bei Anmeldung | Keine | 5–500 $ Bonus nach den ersten 10 $ Ausgaben | 200 $ Guthaben für 60 Tage |
| Ausgangsgebühren | Keine (kostenlos) | Variiert je nach Host ($/TB) | Keine | Keine (Kostenlos) | Keine (im Plan enthalten) |
| Speicher | Container-Datenträger (60 GB kostenlos), Volumen-Datenträger, Netzlaufwerke | Variiert je nach Host ($/GB/Stunde, berechnet solange die Instanz besteht) | Lokales NVMe ist bei den Instanzen enthalten | Container/Volumen (0,10 $/GB/Monat), Leerlauf-Volumen (0,20 $/GB/Monat), Netzwerkspeicher (0,07 $/GB/Monat 1TB) | 500-720 GiB NVMe-Boot (inklusive), 5 TiB NVMe-Scratch bei größeren Konfigurationen, Volumes zu 0,10 $/GiB/Monat |
| Infrastruktur | |||||
| Regionen | USA, EU, APAC, Südamerika, Afrika, Naher Osten (über 20 Standorte) | 500+ Standorte, 40+ Rechenzentren | Vereinigte Staaten (Tier-III-Rechenzentren) | 31 globale Regionen | New York (NYC2), Toronto (TOR1), Atlanta (ATL1), Richmond (RIC1), Amsterdam (AMS3) |
| Verfügbarkeits-SLA | 99,9 % | Kein formeller SLA (Zuverlässigkeitsbewertungen des Hosts sichtbar) | Tier III (99,98 % Auslegung) | 99,99 % | 99 % |
| Entwicklererfahrung | |||||
| Frameworks | PyTorch TensorFlow CUDA cuDNN TensorRT | PyTorch TensorFlow CUDA vLLM ComfyUI | PyTorch TensorFlow CUDA cuDNN ComfyUI vorkonfigurierte ML-Vorlagen | PyTorch TensorFlow JAX ONNX CUDA | PyTorch TensorFlow Jupyter Miniconda CUDA ROCm Hugging Face |
| Docker-Unterstützung | Ja | Ja | Ja | Ja | Ja |
| SSH-Zugang | Ja | Ja | Ja | Ja | Ja |
| Jupyter Notebooks | Ja | Ja | Nein | Ja | Ja |
| API / CLI | Ja | Ja | Ja | Ja | Ja |
| Einrichtungszeit | Nicht verfügbar | Sekunden | Minuten | Sofort | Minuten |
| Kubernetes-Unterstützung | Nein | Nein | Nein | Nein | Ja |
| Geschäftsbedingungen | |||||
| Mindestverpflichtung | Keine | Keine | Keine | Keine | Keine |
| Compliance | SOC 2 | SOC 2 Typ 2 HIPAA DSGVO CCPA | SOC 2 Typ II HIPAA | SOC 2 Typ II | SOC 2 Typ II SOC 3 HIPAA (mit BAA) CSA STAR Level 1 |
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