NVIDIA L4 vs NVIDIA RTX PRO 6000 — GPU-Vergleich (Apr 2026)
NVIDIA L4 (24GB GDDR6, 121 TFLOPS FP16, Ada Lovelace) vs NVIDIA RTX PRO 6000 (96GB GDDR7, 252 TFLOPS FP16, Blackwell). Cloud pricing: NVIDIA L4 from $0.39/hr, NVIDIA RTX PRO 6000 from $1.71/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 L4
24GB GDDR6 · Ada Lovelace
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NVIDIA RTX PRO 6000
96GB GDDR7 · Blackwell
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|---|---|---|---|
| Spezifikationen | |||
| Hersteller | NVIDIA | NVIDIA | |
| Architektur | Ada Lovelace | Blackwell | |
| VRAM | 24 GB GDDR6 | 96 GB GDDR7 | |
| Bandbreite | 300 GB/s | 1,792 GB/s | |
| FP16 (Tensor) | 121.0 TFLOPS | 252.0 TFLOPS | |
| FP32 | 30.3 TFLOPS | 125.0 TFLOPS | |
| TDP | 72W | 600W | |
| Erscheinungsjahr | 2023 | 2025 | |
| Segment | Data center | Professional | |
| Am besten geeignet für | Inference video transcoding lightweight AI workloads | Professional AI development large model fine-tuning visualization | |
| Cloud-Preise | |||
| Günstigste On-Demand | $0.39/hr | $1.71/hr | |
| Günstigste Spot | — | $1.69/hr | |
| Anbieter | 1 | 2 | |
| Anbieterpreise (On-Demand) | |||
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$0.39/hr | $1.89/hr | |
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Nicht verfügbar | $1.71/hr | |
NVIDIA L4
NVIDIA RTX PRO 6000
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RunPod
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Latitude.sh
Bare-Metal-GPU-Cloud an 23 globalen Standorten
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|---|---|---|
| Übersicht | ||
| Trustpilot-Bewertung | 3.7 | 3.7 |
| Hauptsitz | United States | Brazil |
| Anbietertyp | GPU-Fokussiert | Bare Metal |
| Am besten für | KI-Training Inferenz Feinabstimmung Stable Diffusion Batch-Verarbeitung Rendering Forschung LLM-Bereitstellung generative KI | KI-Training Inferenz Bare-Metal-GPU Feinabstimmung Forschung dedizierte Arbeitslasten generative KI |
| GPU Hardware | ||
| GPU-Modelle | B300 B200 H200 H100 SXM H100 PCIe H100 NVL MI300X A100 SXM A100 PCIe RTX 5090 RTX PRO 6000 L40S L40 RTX 6000 Ada RTX 5000 Ada RTX A6000 RTX A5000 RTX 4090 RTX 4080 SUPER RTX 4080 RTX 4070 Ti RTX 3090 Ti RTX 3090 RTX 3080 Ti RTX 3080 RTX 3070 A40 A30 A2 L4 | A30 RTX A5000 RTX A6000 L40S RTX 6000 Ada A100 SXM H100 SXM GH200 RTX PRO 6000 |
| Max. VRAM (GB) | 288 | 96 |
| Max. GPUs/Instanz | 8 | 8 |
| Interconnect | NVLink | NVLink |
| Pricing | ||
| Startpreis ($/Std.) | $0.06/hr | $0.35/hr |
| Abrechnungsgranularität | Pro Sekunde | Pro Stunde |
| 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 $ über Empfehlungsprogramm |
| Ausgangsgebühren | Keine (Kostenlos) | Keine |
| Speicher | 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 | 31 globale Regionen | 23 Standorte: USA (8 Städte), LATAM (5), Europa (5), APAC (4), Mexiko-Stadt. GPU in Dallas, Frankfurt, Sydney, Tokio |
| Verfügbarkeits-SLA | 99,99 % | 99,9 % |
| Developer Experience | ||
| Frameworks | PyTorch TensorFlow JAX ONNX CUDA | ML-optimierte Images PyTorch TensorFlow (vom Nutzer installiert) CUDA |
| Docker-Unterstützung | Ja | Ja |
| SSH-Zugang | Ja | Ja |
| Jupyter Notebooks | Ja | Nein |
| API / CLI | Ja | Ja |
| Einrichtungszeit | Sofort | Sekunden |
| Kubernetes Support | Nein | Nein |
| Business Terms | ||
| Mindestverpflichtung | Keine | Keine |
| Compliance | SOC 2 Typ II | Einzelmandanten-Isolation DPA verfügbar |
RunPod
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