NVIDIA A2 vs NVIDIA L4 — GPU-Vergleich (Apr 2026)
NVIDIA A2 (16GB GDDR6, 18 TFLOPS FP16, Ampere) vs NVIDIA L4 (24GB GDDR6, 121 TFLOPS FP16, Ada Lovelace). Cloud pricing: NVIDIA A2 from $0.22/hr, NVIDIA L4 from $0.39/hr. Compare specs, VRAM, performance, and pricing across 2 cloud providers to find the best GPU for your AI workload.
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NVIDIA A2
16GB GDDR6 · Ampere
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NVIDIA L4
24GB GDDR6 · Ada Lovelace
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|---|---|---|---|
| Spezifikationen | |||
| Hersteller | NVIDIA | NVIDIA | |
| Architektur | Ampere | Ada Lovelace | |
| VRAM | 16 GB GDDR6 | 24 GB GDDR6 | |
| Bandbreite | 200 GB/s | 300 GB/s | |
| FP16 (Tensor) | 18.0 TFLOPS | 121.0 TFLOPS | |
| FP32 | 4.5 TFLOPS | 30.3 TFLOPS | |
| TDP | 60W | 72W | |
| Erscheinungsjahr | 2021 | 2023 | |
| Segment | Data center | Data center | |
| Am besten geeignet für | Edge inference entry-level AI | Inference video transcoding lightweight AI workloads | |
| Cloud-Preise | |||
| Günstigste On-Demand | $0.22/hr | $0.39/hr | |
| Günstigste Spot | — | — | |
| Anbieter | 1 | 1 | |
| Anbieterpreise (On-Demand) | |||
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$0.22/hr | Nicht verfügbar | |
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Nicht verfügbar | $0.39/hr | |
NVIDIA A2
NVIDIA L4
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Cherry Servers
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RunPod
Die Cloud, gebaut für KI — GPU-Workloads von serverlosem Inferenzbetrieb bis hin zu sofortigen Multi-Knoten-Clustern auf Abruf bereitstellen und skalieren.
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|---|---|---|
| Übersicht | ||
| Trustpilot-Bewertung | 4.6 | 3.7 |
| Hauptsitz | Lithuania | United States |
| Anbietertyp | Nicht verfügbar | GPU-Fokussiert |
| Am besten für | KI-Training Inferenz Feinabstimmung Rendering Forschung HPC generative KI Deep Learning | KI-Training Inferenz Feinabstimmung Stable Diffusion Batch-Verarbeitung Rendering Forschung LLM-Bereitstellung generative KI |
| GPU Hardware | ||
| GPU-Modelle | A100 A40 A16 A10 A2 Tesla P4 | B300 B200 H200 H100 SXM H100 PCIe H100 NVL MI300X A100 SXM A100 PCIe RTX 5090 RTX PRO 6000 L40S L40 RTX 6000 Ada RTX 5000 Ada RTX A6000 RTX A5000 RTX 4090 RTX 4080 SUPER RTX 4080 RTX 4070 Ti RTX 3090 Ti RTX 3090 RTX 3080 Ti RTX 3080 RTX 3070 A40 A30 A2 L4 |
| Max. VRAM (GB) | 80 | 288 |
| Max. GPUs/Instanz | 2 | 8 |
| Interconnect | PCIe | NVLink |
| Pricing | ||
| Startpreis ($/Std.) | $0.16/hr | $0.06/hr |
| Abrechnungsgranularität | Pro Stunde | Pro Sekunde |
| Spot/Unterbrechbar | Nein | Ja |
| Reservierte Rabatte | Nicht verfügbar | 15-29 % (Pläne von 1 Monat bis 1 Jahr) |
| Kostenlose Guthaben | Keine | 5–500 $ Bonus nach den ersten 10 $ Ausgaben |
| Ausgangsgebühren | Nicht verfügbar | Keine (Kostenlos) |
| Speicher | NVMe SSD, Elastic Block Storage (0,071 $/GB/Monat) | Container/Volumen (0,10 $/GB/Monat), Leerlauf-Volumen (0,20 $/GB/Monat), Netzwerkspeicher (0,07 $/GB/Monat 1TB) |
| Infrastructure | ||
| Regionen | Litauen, Niederlande, Deutschland, Schweden, USA, Singapur (6 Standorte) | 31 globale Regionen |
| Verfügbarkeits-SLA | 99,97 % | 99,99 % |
| Developer Experience | ||
| Frameworks | PyTorch TensorFlow CUDA (Bare Metal – vollständige Stack-Kontrolle) | PyTorch TensorFlow JAX ONNX CUDA |
| Docker-Unterstützung | Ja | Ja |
| SSH-Zugang | Ja | Ja |
| Jupyter Notebooks | Nein | Ja |
| API / CLI | Ja | Ja |
| Einrichtungszeit | Minuten | Sofort |
| Kubernetes Support | Ja | Nein |
| Business Terms | ||
| Mindestverpflichtung | Keine | Keine |
| Compliance | ISO 27001 ISO 20000-1 DSGVO PCI DSS | SOC 2 Typ II |
Cherry Servers
RunPod
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