NVIDIA A16 vs NVIDIA RTX 4000 Ada — Comparación de GPU (Apr 2026)
NVIDIA A16 (64GB GDDR6, 72 TFLOPS FP16, Ampere) vs NVIDIA RTX 4000 Ada (20GB GDDR6, 107 TFLOPS FP16, Ada Lovelace). Cloud pricing: NVIDIA A16 from $0.47/hr, NVIDIA RTX 4000 Ada from $0.76/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 A16
64GB GDDR6 · Ampere
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NVIDIA RTX 4000 Ada
20GB GDDR6 · Ada Lovelace
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|---|---|---|---|
| Especificaciones | |||
| Fabricante | NVIDIA | NVIDIA | |
| Arquitectura | Ampere | Ada Lovelace | |
| VRAM | 64 GB GDDR6 | 20 GB GDDR6 | |
| Ancho de Banda | 800 GB/s | 360 GB/s | |
| FP16 (Tensor) | 72.0 TFLOPS | 107.0 TFLOPS | |
| FP32 | 18.0 TFLOPS | 26.7 TFLOPS | |
| TDP | 250W | 130W | |
| Año de Lanzamiento | 2021 | 2023 | |
| Segmento | Data center | Professional | |
| Mejor Para | Virtual desktops lightweight inference video streaming | Entry professional AI CAD visualization | |
| Precios en la Nube | |||
| Más Barato Bajo Demanda | $0.47/hr | $0.76/hr | |
| Más Barato Spot | — | — | |
| Proveedores | 2 | 1 | |
| Precios del Proveedor (Bajo Demanda) | |||
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$0.47/hr | No aplica | |
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$0.50/hr | No aplica | |
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No aplica | $0.76/hr | |
NVIDIA A16
NVIDIA RTX 4000 Ada
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DigitalOcean
Nube GPU simple y escalable para IA/ML
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|---|---|---|---|
| Resumen | |||
| Calificación en Trustpilot | 1.8 | 4.6 | 4.6 |
| Sede | United States | Lithuania | United States |
| Tipo de Proveedor | Multi-Nube | No aplica | No aplica |
| Mejor Para | Entrenamiento de IA inferencia renderizado de video HPC Stable Diffusion desarrollo de juegos IA generativa ajuste fino investigación | Entrenamiento de IA inferencia ajuste fino renderizado investigación HPC IA generativa aprendizaje profundo | Entrenamiento de IA inferencia ajuste fino despliegue de LLM servicio de LLM visión por computadora startups IA generativa investigación |
| GPU Hardware | |||
| Modelos de GPU | A16 A40 L40S A100 PCIe GH200 A100 SXM H100 SXM B200 B300 MI300X MI325X MI355X | A100 A40 A16 A10 A2 Tesla P4 | RTX 4000 Ada RTX 6000 Ada L40S MI300X H100 SXM H200 |
| Máximo VRAM (GB) | 288 | 80 | 192 |
| Máximo de GPUs/Instancia | 16 | 2 | 8 |
| Interconexión | NVLink | PCIe | NVLink |
| Pricing | |||
| Precio Inicial ($/hr) | $0.47/hr | $0.16/hr | $0.76/hr |
| Granularidad de Facturación | Por hora | Por hora | Por segundo |
| Spot/Preemptible | Sí | No | No |
| Descuentos Reservados | No aplica | No aplica | No aplica |
| Créditos Gratis | Hasta $300 de crédito gratis por 30 días | Ninguno | $200 de crédito gratis por 60 días |
| Tarifas de Salida | Estándar (varía según el plan) | No aplica | Ninguno (incluido en el plan) |
| Almacenamiento | 350 GB - 61 TB NVMe (incluido), Almacenamiento en Bloques a $0.10/GB/mes, Almacenamiento de Objetos compatible con S3 | NVMe SSD, Almacenamiento en bloque elástico ($0.071/GB/mes) | Arranque NVMe de 500-720 GiB (incluido), scratch NVMe de 5 TiB en configuraciones más grandes, volúmenes a $0.10/GiB/mes |
| Infrastructure | |||
| Regiones | 32 regiones en 6 continentes (Américas, Europa, Asia, Australia, África) | Lituania, Países Bajos, Alemania, Suecia, EE. UU., Singapur (6 ubicaciones) | Nueva York (NYC2), Toronto (TOR1), Atlanta (ATL1), Richmond (RIC1), Ámsterdam (AMS3) |
| SLA de Disponibilidad | 100% | 99.97% | 99% |
| Developer Experience | |||
| Frameworks | PyTorch TensorFlow CUDA cuDNN ROCm Hugging Face NVIDIA NGC | PyTorch TensorFlow CUDA (acceso directo — control total de la pila) | PyTorch TensorFlow Jupyter Miniconda CUDA ROCm Hugging Face |
| Soporte Docker | Sí | Sí | Sí |
| Acceso SSH | Sí | Sí | Sí |
| Jupyter Notebooks | Sí | No | Sí |
| API / CLI | Sí | Sí | Sí |
| Tiempo de Configuración | Minutos | Minutos | Minutos |
| Kubernetes Support | Sí | Sí | Sí |
| Business Terms | |||
| Compromiso Mínimo | Ninguno | Ninguno | Ninguno |
| Cumplimiento | SOC 2+ (HIPAA) PCI ISO 27001 ISO 27017 ISO 27018 ISO 20000-1 CSA STAR Nivel 1 | ISO 27001 ISO 20000-1 GDPR PCI DSS | SOC 2 Tipo II SOC 3 HIPAA (con BAA) CSA STAR Nivel 1 |
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