NVIDIA RTX 4000 Ada vs NVIDIA RTX PRO 6000 — GPU-Vergleich (Jun 2026)
NVIDIA RTX 4000 Ada (20GB GDDR6, 107 TFLOPS FP16, Ada Lovelace) vs NVIDIA RTX PRO 6000 (96GB GDDR7, 252 TFLOPS FP16, Blackwell). Cloud pricing: NVIDIA RTX 4000 Ada from $0.76/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.
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NVIDIA RTX 4000 Ada
20GB 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 | 20 GB GDDR6 | 96 GB GDDR7 | |
| Bandbreite | 360 GB/s | 1,792 GB/s | |
| FP16 (Tensor) | 107.0 TFLOPS | 252.0 TFLOPS | |
| FP32 | 26.7 TFLOPS | 125.0 TFLOPS | |
| TDP | 130W | 600W | |
| Erscheinungsjahr | 2023 | 2025 | |
| Segment | Professionelle GPUs | Professionelle GPUs | |
| Am besten geeignet für | Entry professional AI CAD visualization | Professional AI development large model fine-tuning visualization | |
| Cloud-Preise | |||
| Günstigste On-Demand | $0.76/hr | $1.71/hr | |
| Günstigste Spot | — | $1.69/hr | |
| Anbieter | 1 | 2 | |
| Anbieterpreise (On-Demand) | |||
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$0.76/hr | Nicht verfügbar | |
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Nicht verfügbar | $1.71/hr | |
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Nicht verfügbar | $1.89/hr | |
NVIDIA RTX 4000 Ada
NVIDIA RTX PRO 6000
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DigitalOcean
Einfache, skalierbare GPU-Cloud für KI/ML
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Latitude.sh
Bare-Metal-GPU-Cloud an 23 globalen Standorten
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RunPod
Die Cloud, gebaut für KI — GPU-Workloads von serverlosem Inferenzbetrieb bis hin zu sofortigen Multi-Knoten-Clustern auf Abruf bereitstellen und skalieren.
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|---|---|---|---|
| Übersicht | |||
| Trustpilot-Bewertung | 4.6 | 3.7 | 3.5 |
| Hauptsitz | United States | Brazil | United States |
| Anbietertyp | Nicht verfügbar | Bare Metal | GPU-Fokussiert |
| Am besten für | KI-Training Inferenz Feinabstimmung LLM-Bereitstellung LLM-Servierung Computer Vision Start-ups generative KI Forschung | KI-Training Inferenz Bare-Metal-GPU Feinabstimmung Forschung dedizierte Arbeitslasten generative KI | KI-Training Inferenz Feinabstimmung Stable Diffusion Batch-Verarbeitung Rendering Forschung LLM-Bereitstellung generative KI |
| GPU-Hardware | |||
| GPU-Modelle | RTX 4000 Ada RTX 6000 Ada L40S MI300X H100 SXM H200 | A30 RTX A5000 RTX A6000 L40S RTX 6000 Ada A100 SXM H100 SXM GH200 RTX PRO 6000 | B300 B200 H200 H100 SXM H100 PCIe H100 NVL MI300X A100 SXM A100 PCIe RTX 5090 RTX PRO 6000 L40S L40 RTX 6000 Ada RTX 5000 Ada RTX A6000 RTX A5000 RTX 4090 RTX 4080 SUPER RTX 4080 RTX 4070 Ti RTX 3090 Ti RTX 3090 RTX 3080 Ti RTX 3080 RTX 3070 A40 A30 A2 L4 |
| Max. VRAM (GB) | 192 | 96 | 288 |
| Max. GPUs/Instanz | 8 | 8 | 8 |
| Interconnect | NVLink | NVLink | NVLink |
| Preise | |||
| Startpreis ($/Std.) | $0.76/hr | $0.35/hr | $0.06/hr |
| Abrechnungsgranularität | Pro Sekunde | 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 | 200 $ Guthaben für 60 Tage | 200 $ über Empfehlungsprogramm | 5–500 $ Bonus nach den ersten 10 $ Ausgaben |
| Ausgangsgebühren | Keine (im Plan enthalten) | Keine | Keine (Kostenlos) |
| Speicher | 500-720 GiB NVMe-Boot (inklusive), 5 TiB NVMe-Scratch bei größeren Konfigurationen, Volumes zu 0,10 $/GiB/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 | New York (NYC2), Toronto (TOR1), Atlanta (ATL1), Richmond (RIC1), Amsterdam (AMS3) | 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 % | 99,9 % | 99,99 % |
| Entwicklererfahrung | |||
| Frameworks | PyTorch TensorFlow Jupyter Miniconda CUDA ROCm Hugging Face | 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 | Ja | Nein | Ja |
| API / CLI | Ja | Ja | Ja |
| Einrichtungszeit | Minuten | Sekunden | Sofort |
| Kubernetes-Unterstützung | Ja | Nein | Nein |
| Geschäftsbedingungen | |||
| Mindestverpflichtung | Keine | Keine | Keine |
| Compliance | SOC 2 Typ II SOC 3 HIPAA (mit BAA) CSA STAR Level 1 | Einzelmandanten-Isolation DPA verfügbar | SOC 2 Typ II |
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