NVIDIA L4 vs NVIDIA RTX 4000 Ada — GPU-Vergleich (Jun 2026)
NVIDIA L4 (24GB GDDR6, 121 TFLOPS FP16, Ada Lovelace) vs NVIDIA RTX 4000 Ada (20GB GDDR6, 107 TFLOPS FP16, Ada Lovelace). Cloud pricing: NVIDIA L4 from $0.39/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.
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NVIDIA L4
24GB GDDR6 · Ada Lovelace
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NVIDIA RTX 4000 Ada
20GB GDDR6 · Ada Lovelace
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|---|---|---|---|
| Spezifikationen | |||
| Hersteller | NVIDIA | NVIDIA | |
| Architektur | Ada Lovelace | Ada Lovelace | |
| VRAM | 24 GB GDDR6 | 20 GB GDDR6 | |
| Bandbreite | 300 GB/s | 360 GB/s | |
| FP16 (Tensor) | 121.0 TFLOPS | 107.0 TFLOPS | |
| FP32 | 30.3 TFLOPS | 26.7 TFLOPS | |
| TDP | 72W | 130W | |
| Erscheinungsjahr | 2023 | 2023 | |
| Segment | Rechenzentrum | Professionelle GPUs | |
| Am besten geeignet für | Inference video transcoding lightweight AI workloads | Entry professional AI CAD visualization | |
| Cloud-Preise | |||
| Günstigste On-Demand | $0.39/hr | $0.76/hr | |
| Günstigste Spot | — | — | |
| Anbieter | 1 | 1 | |
| Anbieterpreise (On-Demand) | |||
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$0.39/hr | Nicht verfügbar | |
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Nicht verfügbar | $0.76/hr | |
NVIDIA L4
NVIDIA RTX 4000 Ada
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RunPod
Die Cloud, gebaut für KI — GPU-Workloads von serverlosem Inferenzbetrieb bis hin zu sofortigen Multi-Knoten-Clustern auf Abruf bereitstellen und skalieren.
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DigitalOcean
Einfache, skalierbare GPU-Cloud für KI/ML
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|---|---|---|
| Übersicht | ||
| Trustpilot-Bewertung | 3.5 | 4.6 |
| Hauptsitz | United States | United States |
| Anbietertyp | GPU-Fokussiert | Nicht verfügbar |
| Am besten für | KI-Training Inferenz Feinabstimmung Stable Diffusion Batch-Verarbeitung Rendering Forschung LLM-Bereitstellung generative KI | KI-Training Inferenz Feinabstimmung LLM-Bereitstellung LLM-Servierung Computer Vision Start-ups generative KI Forschung |
| GPU-Hardware | ||
| GPU-Modelle | B300 B200 H200 H100 SXM H100 PCIe H100 NVL MI300X A100 SXM A100 PCIe RTX 5090 RTX PRO 6000 L40S L40 RTX 6000 Ada RTX 5000 Ada RTX A6000 RTX A5000 RTX 4090 RTX 4080 SUPER RTX 4080 RTX 4070 Ti RTX 3090 Ti RTX 3090 RTX 3080 Ti RTX 3080 RTX 3070 A40 A30 A2 L4 | RTX 4000 Ada RTX 6000 Ada L40S MI300X H100 SXM H200 |
| Max. VRAM (GB) | 288 | 192 |
| Max. GPUs/Instanz | 8 | 8 |
| Interconnect | NVLink | NVLink |
| Preise | ||
| Startpreis ($/Std.) | $0.06/hr | $0.76/hr |
| Abrechnungsgranularität | Pro Sekunde | Pro Sekunde |
| Spot/Unterbrechbar | Ja | Nein |
| Reservierte Rabatte | 15-29 % (Pläne von 1 Monat bis 1 Jahr) | Nicht verfügbar |
| Kostenlose Guthaben | 5–500 $ Bonus nach den ersten 10 $ Ausgaben | 200 $ Guthaben für 60 Tage |
| Ausgangsgebühren | Keine (Kostenlos) | Keine (im Plan enthalten) |
| Speicher | Container/Volumen (0,10 $/GB/Monat), Leerlauf-Volumen (0,20 $/GB/Monat), Netzwerkspeicher (0,07 $/GB/Monat 1TB) | 500-720 GiB NVMe-Boot (inklusive), 5 TiB NVMe-Scratch bei größeren Konfigurationen, Volumes zu 0,10 $/GiB/Monat |
| Infrastruktur | ||
| Regionen | 31 globale Regionen | New York (NYC2), Toronto (TOR1), Atlanta (ATL1), Richmond (RIC1), Amsterdam (AMS3) |
| Verfügbarkeits-SLA | 99,99 % | 99 % |
| Entwicklererfahrung | ||
| Frameworks | PyTorch TensorFlow JAX ONNX CUDA | PyTorch TensorFlow Jupyter Miniconda CUDA ROCm Hugging Face |
| Docker-Unterstützung | Ja | Ja |
| SSH-Zugang | Ja | Ja |
| Jupyter Notebooks | Ja | Ja |
| API / CLI | Ja | Ja |
| Einrichtungszeit | Sofort | Minuten |
| Kubernetes-Unterstützung | Nein | Ja |
| Geschäftsbedingungen | ||
| Mindestverpflichtung | Keine | Keine |
| Compliance | SOC 2 Typ II | SOC 2 Typ II SOC 3 HIPAA (mit BAA) CSA STAR Level 1 |
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