NVIDIA A2 vs NVIDIA RTX PRO 6000 — GPU-Vergleich (Jun 2026)

NVIDIA A2 (16GB GDDR6, 18 TFLOPS FP16, Ampere) vs NVIDIA RTX PRO 6000 (96GB GDDR7, 252 TFLOPS FP16, Blackwell). Cloud pricing: NVIDIA A2 from $0.22/hr, NVIDIA RTX PRO 6000 from $1.71/hr. Vergleichen Sie Spezifikationen, VRAM, Leistung und Preise bei 3 Cloud-Anbietern, um die beste GPU für Ihre KI-Arbeitslast zu finden.

NVIDIA A2 vs NVIDIA RTX PRO 6000 — GPU-Vergleich (Jun 2026)
NVIDIA A2
16GB GDDR6 · Ampere
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NVIDIA RTX PRO 6000
96GB GDDR7 · Blackwell
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Spezifikationen
Hersteller NVIDIA NVIDIA
Architektur Ampere Blackwell
VRAM 16 GB GDDR6 96 GB GDDR7
Bandbreite 200 GB/s 1,792 GB/s
FP16 (Tensor) 18.0 TFLOPS 252.0 TFLOPS
FP32 4.5 TFLOPS 125.0 TFLOPS
TDP 60W 600W
Erscheinungsjahr 2021 2025
Segment Rechenzentrum Professionelle GPUs
Am besten geeignet für Edge inference entry-level AI Professional AI development large model fine-tuning visualization
Cloud-Preise
Günstigste On-Demand $0.22/hr $1.71/hr
Günstigste Spot $1.69/hr
Anbieter 1 2
Anbieterpreise (On-Demand)
Cherry Servers $0.22/hr Nicht verfügbar
Latitude.sh Nicht verfügbar $1.71/hr
RunPod Nicht verfügbar $1.89/hr
NVIDIA A2 NVIDIA RTX PRO 6000

Top-Anbieter für NVIDIA A2 und NVIDIA RTX PRO 6000

Diese 3 Anbieter bieten sowohl NVIDIA A2 als auch NVIDIA RTX PRO 6000 an. Vollständiger Direktvergleich von GPU-Modellen, Preisen, Infrastruktur und Entwickler-Tools.

Cherry Servers vs Latitude.sh vs RunPod – GPU-Anbieter Vergleich (Juni 2026)

Nebeneinander-Vergleich von Cherry Servers vs Latitude.sh 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 Juni 2026.

Cherry Servers vs Latitude.sh vs RunPod – GPU-Anbieter Vergleich (Juni 2026)
Cherry Servers
Bare-Metal-GPU-Server mit 24 Jahren Hosting-Erfahrung und vollständiger Hardware-Kontrolle.
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Latitude.sh
Bare-Metal-GPU-Cloud an 23 globalen Standorten
Visit Latitude.sh
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 3.5
Hauptsitz Lithuania Brazil United States
Anbietertyp Nicht verfügbar Bare Metal GPU-Fokussiert
Am besten für KI-Training Inferenz Feinabstimmung Rendering Forschung HPC generative KI Deep Learning KI-Training Inferenz Bare-Metal-GPU Feinabstimmung Forschung dedizierte Arbeitslasten generative KI 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 A30 RTX A5000 RTX A6000 L40S RTX 6000 Ada A100 SXM H100 SXM GH200 RTX PRO 6000 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 96 288
Max. GPUs/Instanz 2 8 8
Interconnect PCIe NVLink NVLink
Preise
Startpreis ($/Std.) $0.16/hr $0.35/hr $0.06/hr
Abrechnungsgranularität Pro Stunde Pro Stunde Pro Sekunde
Spot/Unterbrechbar Nein Nein Ja
Reservierte Rabatte Nicht verfügbar Nicht verfügbar 15-29 % (Pläne von 1 Monat bis 1 Jahr)
Kostenlose Guthaben Keine 200 $ über Empfehlungsprogramm 5–500 $ Bonus nach den ersten 10 $ Ausgaben
Ausgangsgebühren Nicht verfügbar Keine Keine (Kostenlos)
Speicher NVMe SSD, Elastic Block Storage (0,071 $/GB/Monat) Lokaler NVMe-Speicher inklusive (bis zu 4x 3,8 TB), Blockspeicher 0,10 $/GB/Monat, Dateisystemspeicher 0,05 $/GB/Monat Container/Volumen (0,10 $/GB/Monat), Leerlauf-Volumen (0,20 $/GB/Monat), Netzwerkspeicher (0,07 $/GB/Monat 1TB)
Infrastruktur
Regionen Litauen, Niederlande, Deutschland, Schweden, USA, Singapur (6 Standorte) 23 Standorte: USA (8 Städte), LATAM (5), Europa (5), APAC (4), Mexiko-Stadt. GPU in Dallas, Frankfurt, Sydney, Tokio 31 globale Regionen
Verfügbarkeits-SLA 99,97 % 99,9 % 99,99 %
Entwicklererfahrung
Frameworks PyTorch TensorFlow CUDA (Bare Metal – vollständige Stack-Kontrolle) ML-optimierte Images PyTorch TensorFlow (vom Nutzer installiert) CUDA PyTorch TensorFlow JAX ONNX CUDA
Docker-Unterstützung Ja Ja Ja
SSH-Zugang Ja Ja Ja
Jupyter Notebooks Nein Nein Ja
API / CLI Ja Ja Ja
Einrichtungszeit Minuten Sekunden Sofort
Kubernetes-Unterstützung Ja Nein Nein
Geschäftsbedingungen
Mindestverpflichtung Keine Keine Keine
Compliance ISO 27001 ISO 20000-1 DSGVO PCI DSS Einzelmandanten-Isolation DPA verfügbar SOC 2 Typ II
Cherry Servers Latitude.sh RunPod

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