NVIDIA RTX 4000 Ada vs NVIDIA Tesla P4 — GPU-Vergleich (Apr 2026)
NVIDIA RTX 4000 Ada (20GB GDDR6, 107 TFLOPS FP16, Ada Lovelace) vs NVIDIA Tesla P4 (8GB GDDR5, Pascal). Cloud pricing: NVIDIA RTX 4000 Ada from $0.76/hr, NVIDIA Tesla P4 from $0.16/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 RTX 4000 Ada
20GB GDDR6 · Ada Lovelace
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NVIDIA Tesla P4
8GB GDDR5 · Pascal
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|---|---|---|---|
| Spezifikationen | |||
| Hersteller | NVIDIA | NVIDIA | |
| Architektur | Ada Lovelace | Pascal | |
| VRAM | 20 GB GDDR6 | 8 GB GDDR5 | |
| Bandbreite | 360 GB/s | 192 GB/s | |
| FP16 (Tensor) | 107.0 TFLOPS | Nicht verfügbar | |
| FP32 | 26.7 TFLOPS | 5.5 TFLOPS | |
| TDP | 130W | 75W | |
| Erscheinungsjahr | 2023 | 2016 | |
| Segment | Professional | Data center | |
| Am besten geeignet für | Entry professional AI CAD visualization | Legacy inference video transcoding | |
| Cloud-Preise | |||
| Günstigste On-Demand | $0.76/hr | $0.16/hr | |
| Günstigste Spot | — | — | |
| Anbieter | 1 | 1 | |
| Anbieterpreise (On-Demand) | |||
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$0.76/hr | Nicht verfügbar | |
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Nicht verfügbar | $0.16/hr | |
Top Providers for NVIDIA RTX 4000 Ada and NVIDIA Tesla P4
These 2 providers offer both NVIDIA RTX 4000 Ada and NVIDIA Tesla P4. Full head-to-head comparison of GPU models, pricing, infrastructure, and developer tools.
Cherry Servers vs DigitalOcean – GPU-Anbieter Vergleich (April 2026)
Direktvergleich von Cherry Servers und DigitalOcean. Prüfen Sie maximales Funding, Gewinnaufteilung, tägliche und Gesamt-Drawdown-Regeln, Hebel, handelbare Assets, Auszahlungsfrequenz, Zahlungs- und Auszahlungsmethoden, Handelsberechtigungen und KYC-Beschränkungen vor dem Kauf einer Challenge. Daten aktualisiert April 2026.
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Cherry Servers
Bare-Metal-GPU-Server mit 24 Jahren Hosting-Erfahrung und vollständiger Hardware-Kontrolle.
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DigitalOcean
Einfache, skalierbare GPU-Cloud für KI/ML
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|---|---|---|
| Übersicht | ||
| Trustpilot-Bewertung | 4.6 | 4.6 |
| Hauptsitz | Lithuania | United States |
| Anbietertyp | Nicht verfügbar | Nicht verfügbar |
| Am besten für | KI-Training Inferenz Feinabstimmung Rendering Forschung HPC generative KI Deep Learning | KI-Training Inferenz Feinabstimmung LLM-Bereitstellung LLM-Servierung Computer Vision Start-ups generative KI Forschung |
| GPU Hardware | ||
| GPU-Modelle | A100 A40 A16 A10 A2 Tesla P4 | RTX 4000 Ada RTX 6000 Ada L40S MI300X H100 SXM H200 |
| Max. VRAM (GB) | 80 | 192 |
| Max. GPUs/Instanz | 2 | 8 |
| Interconnect | PCIe | NVLink |
| Pricing | ||
| Startpreis ($/Std.) | $0.16/hr | $0.76/hr |
| Abrechnungsgranularität | Pro Stunde | Pro Sekunde |
| Spot/Unterbrechbar | Nein | Nein |
| Reservierte Rabatte | Nicht verfügbar | Nicht verfügbar |
| Kostenlose Guthaben | Keine | 200 $ Guthaben für 60 Tage |
| Ausgangsgebühren | Nicht verfügbar | Keine (im Plan enthalten) |
| Speicher | NVMe SSD, Elastic Block Storage (0,071 $/GB/Monat) | 500-720 GiB NVMe-Boot (inklusive), 5 TiB NVMe-Scratch bei größeren Konfigurationen, Volumes zu 0,10 $/GiB/Monat |
| Infrastructure | ||
| Regionen | Litauen, Niederlande, Deutschland, Schweden, USA, Singapur (6 Standorte) | New York (NYC2), Toronto (TOR1), Atlanta (ATL1), Richmond (RIC1), Amsterdam (AMS3) |
| Verfügbarkeits-SLA | 99,97 % | 99 % |
| Developer Experience | ||
| Frameworks | PyTorch TensorFlow CUDA (Bare Metal – vollständige Stack-Kontrolle) | PyTorch TensorFlow Jupyter Miniconda CUDA ROCm Hugging Face |
| Docker-Unterstützung | Ja | Ja |
| SSH-Zugang | Ja | Ja |
| Jupyter Notebooks | Nein | Ja |
| API / CLI | Ja | Ja |
| Einrichtungszeit | Minuten | Minuten |
| Kubernetes Support | Ja | Ja |
| Business Terms | ||
| Mindestverpflichtung | Keine | Keine |
| Compliance | ISO 27001 ISO 20000-1 DSGVO PCI DSS | SOC 2 Typ II SOC 3 HIPAA (mit BAA) CSA STAR Level 1 |
Cherry Servers
DigitalOcean
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