NVIDIA A100 SXM (40GB) vs NVIDIA RTX 4000 Ada — GPU-Vergleich (Apr 2026)
NVIDIA A100 SXM (40GB) (40GB HBM2e, 312 TFLOPS FP16, Ampere) vs NVIDIA RTX 4000 Ada (20GB GDDR6, 107 TFLOPS FP16, Ada Lovelace). Cloud pricing: NVIDIA A100 SXM (40GB) from $0.80/hr, NVIDIA RTX 4000 Ada from $0.76/hr. Compare specs, VRAM, performance, and pricing across 3 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 RTX 4000 Ada
20GB GDDR6 · Ada Lovelace
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|---|---|---|---|
| Spezifikationen | |||
| Hersteller | NVIDIA | NVIDIA | |
| Architektur | Ampere | Ada Lovelace | |
| VRAM | 40 GB HBM2e | 20 GB GDDR6 | |
| Bandbreite | 1,555 GB/s | 360 GB/s | |
| FP16 (Tensor) | 312.0 TFLOPS | 107.0 TFLOPS | |
| FP32 | 19.5 TFLOPS | 26.7 TFLOPS | |
| TDP | 400W | 130W | |
| Erscheinungsjahr | 2020 | 2023 | |
| Segment | Data center | Professional | |
| Am besten geeignet für | AI training fine-tuning inference on smaller models | Entry professional AI CAD visualization | |
| Cloud-Preise | |||
| Günstigste On-Demand | $0.80/hr | $0.76/hr | |
| Günstigste Spot | — | — | |
| Anbieter | 2 | 1 | |
| Anbieterpreise (On-Demand) | |||
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$0.80/hr | Nicht verfügbar | |
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$1.14/hr | Nicht verfügbar | |
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Nicht verfügbar | $0.76/hr | |
Top Providers for NVIDIA A100 SXM (40GB) and NVIDIA RTX 4000 Ada
These 3 providers offer both NVIDIA A100 SXM (40GB) and NVIDIA RTX 4000 Ada. Full head-to-head comparison of GPU models, pricing, infrastructure, and developer tools.
DigitalOcean vs Vast.ai vs RunPod – GPU-Anbieter Vergleich (April 2026)
Nebeneinander-Vergleich von DigitalOcean vs Vast.ai vs RunPod. Überprüfen Sie schnell maximales Funding, Gewinnaufteilung, Risikoregeln, Hebel, Plattformen, Instrumente, Auszahlungspläne, Zahlungsoptionen, Handelsberechtigungen und KYC-Beschränkungen, um Ihre Prop-Trading-Firma-Auswahl einzugrenzen. Daten aktualisiert April 2026.
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DigitalOcean
Einfache, skalierbare GPU-Cloud für KI/ML
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Vast.ai
Sofortige GPUs. Transparente Preisgestaltung.
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RunPod
Die Cloud, gebaut für KI — GPU-Workloads von serverlosem Inferenzbetrieb bis hin zu sofortigen Multi-Knoten-Clustern auf Abruf bereitstellen und skalieren.
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|---|---|---|---|
| Übersicht | |||
| Trustpilot-Bewertung | 4.6 | 4.4 | 3.7 |
| Hauptsitz | United States | United States | United States |
| Anbietertyp | Nicht verfügbar | GPU-Marktplatz | GPU-Fokussiert |
| Am besten für | KI-Training Inferenz Feinabstimmung LLM-Bereitstellung LLM-Servierung Computer Vision Start-ups generative KI Forschung | KI-Training Inferenz Feinabstimmung Stable Diffusion Batch-Verarbeitung Forschung LLM-Bereitstellung generative KI | KI-Training Inferenz Feinabstimmung Stable Diffusion Batch-Verarbeitung Rendering Forschung LLM-Bereitstellung generative KI |
| GPU Hardware | |||
| GPU-Modelle | RTX 4000 Ada RTX 6000 Ada L40S MI300X H100 SXM H200 | 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 | 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 |
| Max. VRAM (GB) | 192 | 192 | 288 |
| Max. GPUs/Instanz | 8 | 8 | 8 |
| Interconnect | NVLink | NVLink, InfiniBand | NVLink |
| Pricing | |||
| Startpreis ($/Std.) | $0.76/hr | $0.06/hr | $0.06/hr |
| Abrechnungsgranularität | Pro Sekunde | Pro Sekunde | Pro Sekunde |
| Spot/Unterbrechbar | Nein | Ja | Ja |
| Reservierte Rabatte | Nicht verfügbar | Bis zu 50 % (1-6 Monate reserviert) | 15-29 % (Pläne von 1 Monat bis 1 Jahr) |
| Kostenlose Guthaben | 200 $ Guthaben für 60 Tage | Kleines Testguthaben bei Anmeldung | 5–500 $ Bonus nach den ersten 10 $ Ausgaben |
| Ausgangsgebühren | Keine (im Plan enthalten) | Variiert je nach Host ($/TB) | Keine (Kostenlos) |
| Speicher | 500-720 GiB NVMe-Boot (inklusive), 5 TiB NVMe-Scratch bei größeren Konfigurationen, Volumes zu 0,10 $/GiB/Monat | Variiert je nach Host ($/GB/Stunde, berechnet solange die Instanz besteht) | Container/Volumen (0,10 $/GB/Monat), Leerlauf-Volumen (0,20 $/GB/Monat), Netzwerkspeicher (0,07 $/GB/Monat 1TB) |
| Infrastructure | |||
| Regionen | New York (NYC2), Toronto (TOR1), Atlanta (ATL1), Richmond (RIC1), Amsterdam (AMS3) | 500+ Standorte, 40+ Rechenzentren | 31 globale Regionen |
| Verfügbarkeits-SLA | 99 % | Kein formeller SLA (Zuverlässigkeitsbewertungen des Hosts sichtbar) | 99,99 % |
| Developer Experience | |||
| Frameworks | PyTorch TensorFlow Jupyter Miniconda CUDA ROCm Hugging Face | PyTorch TensorFlow CUDA vLLM ComfyUI | PyTorch TensorFlow JAX ONNX CUDA |
| Docker-Unterstützung | Ja | Ja | Ja |
| SSH-Zugang | Ja | Ja | Ja |
| Jupyter Notebooks | Ja | Ja | Ja |
| API / CLI | Ja | Ja | Ja |
| Einrichtungszeit | Minuten | Sekunden | Sofort |
| Kubernetes Support | Ja | Nein | Nein |
| Business Terms | |||
| Mindestverpflichtung | Keine | Keine | Keine |
| Compliance | SOC 2 Typ II SOC 3 HIPAA (mit BAA) CSA STAR Level 1 | SOC 2 Typ 2 HIPAA DSGVO CCPA | SOC 2 Typ II |
DigitalOcean
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