NVIDIA A2 vs NVIDIA RTX 4000 Ada — GPU-Vergleich (Jun 2026)
NVIDIA A2 (16GB GDDR6, 18 TFLOPS FP16, Ampere) vs NVIDIA RTX 4000 Ada (20GB GDDR6, 107 TFLOPS FP16, Ada Lovelace). Cloud pricing: NVIDIA A2 from $0.22/hr, NVIDIA RTX 4000 Ada from $0.76/hr. Vergleichen Sie Spezifikationen, VRAM, Leistung und Preise bei 2 Cloud-Anbietern, um die beste GPU für Ihre KI-Arbeitslast zu finden.
|
NVIDIA A2
16GB GDDR6 · Ampere
|
NVIDIA RTX 4000 Ada
20GB GDDR6 · Ada Lovelace
|
||
|---|---|---|---|
| Spezifikationen | |||
| Hersteller | NVIDIA | NVIDIA | |
| Architektur | Ampere | Ada Lovelace | |
| VRAM | 16 GB GDDR6 | 20 GB GDDR6 | |
| Bandbreite | 200 GB/s | 360 GB/s | |
| FP16 (Tensor) | 18.0 TFLOPS | 107.0 TFLOPS | |
| FP32 | 4.5 TFLOPS | 26.7 TFLOPS | |
| TDP | 60W | 130W | |
| Erscheinungsjahr | 2021 | 2023 | |
| Segment | Rechenzentrum | Professionelle GPUs | |
| Am besten geeignet für | Edge inference entry-level AI | Entry professional AI CAD visualization | |
| Cloud-Preise | |||
| Günstigste On-Demand | $0.22/hr | $0.76/hr | |
| Günstigste Spot | — | — | |
| Anbieter | 1 | 1 | |
| Anbieterpreise (On-Demand) | |||
|
$0.22/hr | Nicht verfügbar | |
|
Nicht verfügbar | $0.76/hr | |
NVIDIA A2
NVIDIA RTX 4000 Ada
Verwandte GPU-Vergleiche
Top-Anbieter für NVIDIA A2 und NVIDIA RTX 4000 Ada
Diese 2 Anbieter bieten sowohl NVIDIA A2 als auch NVIDIA RTX 4000 Ada an. Vollständiger Direktvergleich von GPU-Modellen, Preisen, Infrastruktur und Entwickler-Tools.
Cherry Servers vs DigitalOcean – GPU-Anbieter Vergleich (Juni 2026)
Direktvergleich von Cherry Servers und DigitalOcean. Prüfen Sie maximales Funding, Gewinnaufteilung, tägliche und Gesamt-Drawdown-Regeln, Hebel, handelbare Assets, Auszahlungsfrequenz, Zahlungs- und Auszahlungsmethoden, Handelsberechtigungen und KYC-Beschränkungen vor dem Kauf einer Challenge. Daten aktualisiert Juni 2026.
|
Cherry Servers
Bare-Metal-GPU-Server mit 24 Jahren Hosting-Erfahrung und vollständiger Hardware-Kontrolle.
|
DigitalOcean
Einfache, skalierbare GPU-Cloud für KI/ML
|
|
|---|---|---|
| Übersicht | ||
| Trustpilot-Bewertung | 4.6 | 4.6 |
| Hauptsitz | Lithuania | United States |
| Anbietertyp | Nicht verfügbar | Nicht verfügbar |
| Am besten für | KI-Training Inferenz Feinabstimmung Rendering Forschung HPC generative KI Deep Learning | KI-Training Inferenz Feinabstimmung LLM-Bereitstellung LLM-Servierung Computer Vision Start-ups generative KI Forschung |
| GPU-Hardware | ||
| GPU-Modelle | A100 A40 A16 A10 A2 Tesla P4 | RTX 4000 Ada RTX 6000 Ada L40S MI300X H100 SXM H200 |
| Max. VRAM (GB) | 80 | 192 |
| Max. GPUs/Instanz | 2 | 8 |
| Interconnect | PCIe | NVLink |
| Preise | ||
| Startpreis ($/Std.) | $0.16/hr | $0.76/hr |
| Abrechnungsgranularität | Pro Stunde | Pro Sekunde |
| Spot/Unterbrechbar | Nein | Nein |
| Reservierte Rabatte | Nicht verfügbar | Nicht verfügbar |
| Kostenlose Guthaben | Keine | 200 $ Guthaben für 60 Tage |
| Ausgangsgebühren | Nicht verfügbar | Keine (im Plan enthalten) |
| Speicher | NVMe SSD, Elastic Block Storage (0,071 $/GB/Monat) | 500-720 GiB NVMe-Boot (inklusive), 5 TiB NVMe-Scratch bei größeren Konfigurationen, Volumes zu 0,10 $/GiB/Monat |
| Infrastruktur | ||
| Regionen | Litauen, Niederlande, Deutschland, Schweden, USA, Singapur (6 Standorte) | New York (NYC2), Toronto (TOR1), Atlanta (ATL1), Richmond (RIC1), Amsterdam (AMS3) |
| Verfügbarkeits-SLA | 99,97 % | 99 % |
| Entwicklererfahrung | ||
| Frameworks | PyTorch TensorFlow CUDA (Bare Metal – vollständige Stack-Kontrolle) | PyTorch TensorFlow Jupyter Miniconda CUDA ROCm Hugging Face |
| Docker-Unterstützung | Ja | Ja |
| SSH-Zugang | Ja | Ja |
| Jupyter Notebooks | Nein | Ja |
| API / CLI | Ja | Ja |
| Einrichtungszeit | Minuten | Minuten |
| Kubernetes-Unterstützung | Ja | Ja |
| Geschäftsbedingungen | ||
| Mindestverpflichtung | Keine | Keine |
| Compliance | ISO 27001 ISO 20000-1 DSGVO PCI DSS | SOC 2 Typ II SOC 3 HIPAA (mit BAA) CSA STAR Level 1 |
Cherry Servers
DigitalOcean
Erstellen Sie Ihren eigenen Vergleich
Wählen Sie 2-6 Firmen aus diesem Leitfaden und öffnen Sie sie in der vollständigen Vergleichstabelle.
Tipp: Wenn Sie keine Firmen auswählen, beginnen wir mit den Top 2 aus diesem Leitfaden.