NVIDIA A30 vs NVIDIA RTX PRO 6000 — GPU-Vergleich (Apr 2026)
NVIDIA A30 (24GB HBM2e, 165 TFLOPS FP16, Ampere) vs NVIDIA RTX PRO 6000 (96GB GDDR7, 252 TFLOPS FP16, Blackwell). Cloud pricing: NVIDIA A30 from $0.25/hr, NVIDIA RTX PRO 6000 from $1.71/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 A30
24GB HBM2e · Ampere
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NVIDIA RTX PRO 6000
96GB GDDR7 · Blackwell
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|---|---|---|---|
| Spezifikationen | |||
| Hersteller | NVIDIA | NVIDIA | |
| Architektur | Ampere | Blackwell | |
| VRAM | 24 GB HBM2e | 96 GB GDDR7 | |
| Bandbreite | 933 GB/s | 1,792 GB/s | |
| FP16 (Tensor) | 165.0 TFLOPS | 252.0 TFLOPS | |
| FP32 | 10.3 TFLOPS | 125.0 TFLOPS | |
| TDP | 165W | 600W | |
| Erscheinungsjahr | 2021 | 2025 | |
| Segment | Data center | Professional | |
| Am besten geeignet für | Inference multi-instance GPU workloads | Professional AI development large model fine-tuning visualization | |
| Cloud-Preise | |||
| Günstigste On-Demand | $0.25/hr | $1.71/hr | |
| Günstigste Spot | — | $1.69/hr | |
| Anbieter | 2 | 2 | |
| Anbieterpreise (On-Demand) | |||
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$0.25/hr | Nicht verfügbar | |
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$0.26/hr | $1.89/hr | |
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Nicht verfügbar | $1.71/hr | |
Top Providers for NVIDIA A30 and NVIDIA RTX PRO 6000
These 3 providers offer both NVIDIA A30 and NVIDIA RTX PRO 6000. Full head-to-head comparison of GPU models, pricing, infrastructure, and developer tools.
Massed Compute vs RunPod vs Latitude.sh – GPU-Anbieter Vergleich (April 2026)
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Massed Compute
GPU-Cloud mit direktem Ingenieursupport
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RunPod
Die Cloud, gebaut für KI — GPU-Workloads von serverlosem Inferenzbetrieb bis hin zu sofortigen Multi-Knoten-Clustern auf Abruf bereitstellen und skalieren.
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Latitude.sh
Bare-Metal-GPU-Cloud an 23 globalen Standorten
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|---|---|---|---|
| Übersicht | |||
| Trustpilot-Bewertung | 0 | 3.7 | 3.7 |
| Hauptsitz | United States | United States | Brazil |
| Anbietertyp | GPU-Fokussiert | GPU-Fokussiert | Bare Metal |
| Am besten für | KI-Training Inferenz VFX-Rendering generative KI Feinabstimmung HPC Stable Diffusion Forschung | KI-Training Inferenz Feinabstimmung Stable Diffusion Batch-Verarbeitung Rendering Forschung LLM-Bereitstellung generative KI | KI-Training Inferenz Bare-Metal-GPU Feinabstimmung Forschung dedizierte Arbeitslasten generative KI |
| GPU Hardware | |||
| GPU-Modelle | A30 RTX A5000 RTX A6000 L40S A100 SXM H100 PCIe H100 SXM H100 NVL RTX PRO 6000 H200 NVL | B300 B200 H200 H100 SXM H100 PCIe H100 NVL MI300X A100 SXM A100 PCIe RTX 5090 RTX PRO 6000 L40S L40 RTX 6000 Ada RTX 5000 Ada RTX A6000 RTX A5000 RTX 4090 RTX 4080 SUPER RTX 4080 RTX 4070 Ti RTX 3090 Ti RTX 3090 RTX 3080 Ti RTX 3080 RTX 3070 A40 A30 A2 L4 | A30 RTX A5000 RTX A6000 L40S RTX 6000 Ada A100 SXM H100 SXM GH200 RTX PRO 6000 |
| Max. VRAM (GB) | 141 | 288 | 96 |
| Max. GPUs/Instanz | 8 | 8 | 8 |
| Interconnect | NVLink | NVLink | NVLink |
| Pricing | |||
| Startpreis ($/Std.) | $0.35/hr | $0.06/hr | $0.35/hr |
| Abrechnungsgranularität | Pro Minute | Pro Sekunde | Pro Stunde |
| Spot/Unterbrechbar | Nein | Ja | Nein |
| Reservierte Rabatte | Nicht verfügbar | 15-29 % (Pläne von 1 Monat bis 1 Jahr) | Nicht verfügbar |
| Kostenlose Guthaben | Keine | 5–500 $ Bonus nach den ersten 10 $ Ausgaben | 200 $ über Empfehlungsprogramm |
| Ausgangsgebühren | Keine | Keine (Kostenlos) | Keine |
| Speicher | Lokales NVMe ist bei den Instanzen enthalten | Container/Volumen (0,10 $/GB/Monat), Leerlauf-Volumen (0,20 $/GB/Monat), Netzwerkspeicher (0,07 $/GB/Monat 1TB) | Lokaler NVMe-Speicher inklusive (bis zu 4x 3,8 TB), Blockspeicher 0,10 $/GB/Monat, Dateisystemspeicher 0,05 $/GB/Monat |
| Infrastructure | |||
| Regionen | Vereinigte Staaten (Tier-III-Rechenzentren) | 31 globale Regionen | 23 Standorte: USA (8 Städte), LATAM (5), Europa (5), APAC (4), Mexiko-Stadt. GPU in Dallas, Frankfurt, Sydney, Tokio |
| Verfügbarkeits-SLA | Tier III (99,98 % Auslegung) | 99,99 % | 99,9 % |
| Developer Experience | |||
| Frameworks | PyTorch TensorFlow CUDA cuDNN ComfyUI vorkonfigurierte ML-Vorlagen | PyTorch TensorFlow JAX ONNX CUDA | ML-optimierte Images PyTorch TensorFlow (vom Nutzer installiert) CUDA |
| Docker-Unterstützung | Ja | Ja | Ja |
| SSH-Zugang | Ja | Ja | Ja |
| Jupyter Notebooks | Nein | Ja | Nein |
| API / CLI | Ja | Ja | Ja |
| Einrichtungszeit | Minuten | Sofort | Sekunden |
| Kubernetes Support | Nein | Nein | Nein |
| Business Terms | |||
| Mindestverpflichtung | Keine | Keine | Keine |
| Compliance | SOC 2 Typ II HIPAA | SOC 2 Typ II | Einzelmandanten-Isolation DPA verfügbar |
RunPod
Latitude.sh
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