NVIDIA A100 SXM (40GB) vs NVIDIA L40S — GPU-Vergleich (April 2026)
NVIDIA A100 SXM (40GB) (40GB HBM2e, 312 TFLOPS FP16, Ampere) vs NVIDIA L40S (48GB GDDR6, 366 TFLOPS FP16, Ada Lovelace). Cloud pricing: NVIDIA A100 SXM (40GB) from $0.80/hr, NVIDIA L40S from $0.55/hr. Compare specs, VRAM, performance, and pricing across 7 cloud providers to find the best GPU for your AI workload.
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NVIDIA A100 SXM (40GB)
40GB HBM2e · Ampere
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NVIDIA L40S
48GB GDDR6 · Ada Lovelace
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|---|---|---|---|
| Spezifikationen | |||
| Hersteller | NVIDIA | NVIDIA | |
| Architektur | Ampere | Ada Lovelace | |
| VRAM | 40 GB HBM2e | 48 GB GDDR6 | |
| Bandbreite | 1,555 GB/s | 864 GB/s | |
| FP16 (Tensor) | 312.0 TFLOPS | 366.0 TFLOPS | |
| FP32 | 19.5 TFLOPS | 91.6 TFLOPS | |
| TDP | 400W | 350W | |
| Erscheinungsjahr | 2020 | 2023 | |
| Segment | Data center | Data center | |
| Am besten geeignet für | AI training fine-tuning inference on smaller models | Inference fine-tuning video processing AI-accelerated graphics | |
| Cloud-Preise | |||
| Günstigste On-Demand | $0.80/hr | $0.55/hr | |
| Günstigste Spot | — | $0.79/hr | |
| Anbieter | 2 | 7 | |
| Anbieterpreise (On-Demand) | |||
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$0.80/hr | $0.55/hr | |
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$1.14/hr | $0.86/hr | |
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Nicht verfügbar | $0.55/hr | |
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Nicht verfügbar | $0.61/hr | |
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Nicht verfügbar | $0.86/hr | |
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Nicht verfügbar | $1.57/hr | |
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Nicht verfügbar | $1.67/hr | |
NVIDIA A100 SXM (40GB)
NVIDIA L40S
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Vast.ai
Sofortige GPUs. Transparente Preisgestaltung.
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Novita AI
KI- & Agenten-Cloud-Plattform mit über 200 Modell-APIs, GPU-Instanzen und serverlosem Inferenzbetrieb in großem Maßstab.
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Latitude.sh
Bare-Metal-GPU-Cloud an 23 globalen Standorten
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|---|---|---|---|
| Übersicht | |||
| Trustpilot-Bewertung | 4.4 | 3.3 | 3.7 |
| Hauptsitz | United States | United States | Brazil |
| Anbietertyp | GPU-Marktplatz | GPU-Fokussiert | Bare Metal |
| Am besten für | KI-Training Inferenz Feinabstimmung Stable Diffusion Batch-Verarbeitung Forschung LLM-Bereitstellung generative KI | KI-Training Inferenz Feinabstimmung generative KI Forschung LLM-Bereitstellung Stable Diffusion | KI-Training Inferenz Bare-Metal-GPU Feinabstimmung Forschung dedizierte Arbeitslasten generative KI |
| GPU Hardware | |||
| GPU-Modelle | B200 H200 H100 SXM H100 NVL A100 SXM A100 PCIe RTX 5090 RTX 5080 RTX 5070 Ti RTX 6000 Pro RTX 6000 Ada RTX 4500 Ada RTX A6000 RTX A5000 RTX A4000 L40S L40 A40 A10 RTX 4090 RTX 4080 RTX 4070 Ti RTX 4070 RTX 4060 Ti RTX 4060 RTX 3090 Ti RTX 3090 RTX 3080 Ti RTX 3080 RTX 3070 Ti RTX 3070 Tesla V100 Tesla T4 A2 GTX 1080 | H100 SXM A100 SXM L40S RTX 4090 RTX 6000 Ada RTX 5090 RTX 3090 | A30 RTX A5000 RTX A6000 L40S RTX 6000 Ada A100 SXM H100 SXM GH200 RTX PRO 6000 |
| Max. VRAM (GB) | 192 | 80 | 96 |
| Max. GPUs/Instanz | 8 | 8 | 8 |
| Interconnect | NVLink, InfiniBand | NVLink | NVLink |
| Pricing | |||
| Startpreis ($/Std.) | $0.06/hr | $0.11/hr | $0.35/hr |
| Abrechnungsgranularität | Pro Sekunde | Pro Sekunde | Pro Stunde |
| Spot/Unterbrechbar | Ja | Ja | Nein |
| Reservierte Rabatte | Bis zu 50 % (1-6 Monate reserviert) | Nicht verfügbar | Nicht verfügbar |
| Kostenlose Guthaben | Kleines Testguthaben bei Anmeldung | Bis zu 10.000 $ für Startups | 200 $ über Empfehlungsprogramm |
| Ausgangsgebühren | Variiert je nach Host ($/TB) | Keine (kostenlos) | Keine |
| Speicher | Variiert je nach Host ($/GB/Stunde, berechnet solange die Instanz besteht) | Container-Datenträger (60 GB kostenlos), Volumen-Datenträger, Netzlaufwerke | Lokaler NVMe-Speicher inklusive (bis zu 4x 3,8 TB), Blockspeicher 0,10 $/GB/Monat, Dateisystemspeicher 0,05 $/GB/Monat |
| Infrastructure | |||
| Regionen | 500+ Standorte, 40+ Rechenzentren | USA, EU, APAC, Südamerika, Afrika, Naher Osten (über 20 Standorte) | 23 Standorte: USA (8 Städte), LATAM (5), Europa (5), APAC (4), Mexiko-Stadt. GPU in Dallas, Frankfurt, Sydney, Tokio |
| Verfügbarkeits-SLA | Kein formeller SLA (Zuverlässigkeitsbewertungen des Hosts sichtbar) | 99,9 % | 99,9 % |
| Developer Experience | |||
| Frameworks | PyTorch TensorFlow CUDA vLLM ComfyUI | PyTorch TensorFlow CUDA cuDNN TensorRT | ML-optimierte Images PyTorch TensorFlow (vom Nutzer installiert) CUDA |
| Docker-Unterstützung | Ja | Ja | Ja |
| SSH-Zugang | Ja | Ja | Ja |
| Jupyter Notebooks | Ja | Ja | Nein |
| API / CLI | Ja | Ja | Ja |
| Einrichtungszeit | Sekunden | Nicht verfügbar | Sekunden |
| Kubernetes Support | Nein | Nein | Nein |
| Business Terms | |||
| Mindestverpflichtung | Keine | Keine | Keine |
| Compliance | SOC 2 Typ 2 HIPAA DSGVO CCPA | SOC 2 | Einzelmandanten-Isolation DPA verfügbar |
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