NVIDIA A30 vs NVIDIA B300 — Comparación de GPU (Apr 2026)

NVIDIA A30 (24GB HBM2e, 165 TFLOPS FP16, Ampere) vs NVIDIA B300 (288GB HBM3e, 2,250 TFLOPS FP16, Blackwell Ultra). Cloud pricing: NVIDIA A30 from $0.25/hr. Compara especificaciones, VRAM, rendimiento y precios entre 2 proveedores de nube para encontrar la mejor GPU para tu carga de trabajo de IA.

NVIDIA A30 vs NVIDIA B300 — Comparación de GPU (Apr 2026)
NVIDIA A30
24GB HBM2e · Ampere
Ver precios de NVIDIA A30
NVIDIA B300
288GB HBM3e · Blackwell Ultra
Ver precios de NVIDIA B300
Especificaciones
Fabricante NVIDIA NVIDIA
Arquitectura Ampere Blackwell Ultra
VRAM 24 GB HBM2e 288 GB HBM3e
Ancho de Banda 933 GB/s 8,000 GB/s
FP16 (Tensor) 165.0 TFLOPS 2250.0 TFLOPS
FP32 10.3 TFLOPS 75.0 TFLOPS
TDP 165W 1400W
Año de Lanzamiento 2021 2025
Segmento Data center Data center
Mejor Para Inference multi-instance GPU workloads Frontier AI training largest model workloads
Precios en la Nube
Más Barato Bajo Demanda $0.25/hr
Más Barato Spot
Proveedores 2 1
Precios del Proveedor (Bajo Demanda)
Massed Compute $0.25/hr No aplica
RunPod $0.26/hr No aplica
NVIDIA A30 NVIDIA B300

Principales proveedores para NVIDIA A30 y NVIDIA B300

Estos 2 proveedores ofrecen tanto NVIDIA A30 como NVIDIA B300. Comparación completa de modelos de GPU, precios, infraestructura y herramientas para desarrolladores.

Massed Compute vs RunPod - Comparación de Proveedores de GPU (Abril 2026)

Comparación directa de Massed Compute y RunPod. Revise financiamiento máximo, repartición de ganancias, reglas diarias y generales de reducción, apalancamiento, activos negociables, frecuencia de pagos, métodos de pago y cobro, permisos de trading y restricciones KYC antes de comprar un desafío. Datos actualizados Abril 2026.

Massed Compute vs RunPod - Comparación de Proveedores de GPU (Abril 2026)
Massed Compute
Nube GPU con soporte directo de ingenieros
Visit Massed Compute
RunPod
La nube creada para IA — despliegue y escalamiento de cargas de trabajo GPU desde inferencia sin servidor hasta clústeres instantáneos multinodo bajo demanda.
Visit RunPod
Resumen
Calificación en Trustpilot 0 3.7
Sede United States United States
Tipo de Proveedor Enfocado en GPU Enfocado en GPU
Mejor Para Entrenamiento de IA inferencia renderizado VFX IA generativa ajuste fino HPC Stable Diffusion investigación Entrenamiento de IA inferencia ajuste fino Stable Diffusion procesamiento por lotes renderizado investigación servicio de LLM IA generativa
Hardware de GPU
Modelos de GPU A30 RTX A5000 RTX A6000 L40S A100 SXM H100 PCIe H100 SXM H100 NVL RTX PRO 6000 H200 NVL 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
Máximo VRAM (GB) 141 288
Máximo de GPUs/Instancia 8 8
Interconexión NVLink NVLink
Precios
Precio Inicial ($/hr) $0.35/hr $0.06/hr
Granularidad de Facturación Por minuto Por segundo
Spot/Preemptible No
Descuentos Reservados No aplica 15-29% (planes de 1 mes a 1 año)
Créditos Gratis Ninguno Bono de $5 a $500 después del primer gasto de $10
Tarifas de Salida Ninguno Ninguno (Gratis)
Almacenamiento NVMe local incluido con las instancias Contenedor/Volumen ($0.10/GB/mes), Volumen inactivo ($0.20/GB/mes), Almacenamiento en red ($0.07/GB/mes 1TB)
Infraestructura
Regiones Estados Unidos (centros de datos Tier III) 31 regiones globales
SLA de Disponibilidad Tier III (diseño 99.98%) 99.99%
Experiencia del Desarrollador
Frameworks PyTorch TensorFlow CUDA cuDNN ComfyUI plantillas ML preconfiguradas PyTorch TensorFlow JAX ONNX CUDA
Soporte Docker
Acceso SSH
Jupyter Notebooks No
API / CLI
Tiempo de Configuración Minutos Instantáneo
Soporte de Kubernetes No No
Términos Comerciales
Compromiso Mínimo Ninguno Ninguno
Cumplimiento SOC 2 Tipo II HIPAA SOC 2 Tipo II
Massed Compute RunPod

Construya su propia comparación

Seleccionen de 2 a 6 empresas de esta guía y ábranlas en la tabla comparativa completa.

Consejo: si no seleccionan ninguna empresa, comenzaremos con las 2 principales de esta guía.