NVIDIA GeForce RTX 3070 vs NVIDIA RTX PRO 6000 — Comparación de GPU (Apr 2026)
NVIDIA GeForce RTX 3070 (8GB GDDR6, 20.3 TFLOPS FP16, Ampere) vs NVIDIA RTX PRO 6000 (96GB GDDR7, 252 TFLOPS FP16, Blackwell). Cloud pricing: 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 GeForce RTX 3070
8GB GDDR6 · Ampere
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NVIDIA RTX PRO 6000
96GB GDDR7 · Blackwell
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|---|---|---|---|
| Especificaciones | |||
| Fabricante | NVIDIA | NVIDIA | |
| Arquitectura | Ampere | Blackwell | |
| VRAM | 8 GB GDDR6 | 96 GB GDDR7 | |
| Ancho de Banda | 448 GB/s | 1,792 GB/s | |
| FP16 (Tensor) | 20.3 TFLOPS | 252.0 TFLOPS | |
| FP32 | 10.2 TFLOPS | 125.0 TFLOPS | |
| TDP | 220W | 600W | |
| Año de Lanzamiento | 2020 | 2025 | |
| Segmento | Consumer | Professional | |
| Mejor Para | Budget inference gaming | Professional AI development large model fine-tuning visualization | |
| Precios en la Nube | |||
| Más Barato Bajo Demanda | — | $1.71/hr | |
| Más Barato Spot | — | $1.69/hr | |
| Proveedores | 0 | 2 | |
| Precios del Proveedor (Bajo Demanda) | |||
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No aplica | $1.71/hr | |
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No aplica | $1.89/hr | |
NVIDIA GeForce RTX 3070
NVIDIA RTX PRO 6000
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|---|---|---|
| Resumen | ||
| Calificación en Trustpilot | 3.7 | 3.7 |
| Sede | Brazil | United States |
| Tipo de Proveedor | Bare Metal | Enfocado en GPU |
| Mejor Para | Entrenamiento de IA inferencia GPU bare metal ajuste fino investigación cargas de trabajo dedicadas IA generativa | Entrenamiento de IA inferencia ajuste fino Stable Diffusion procesamiento por lotes renderizado investigación servicio de LLM IA generativa |
| GPU Hardware | ||
| Modelos de GPU | A30 RTX A5000 RTX A6000 L40S RTX 6000 Ada A100 SXM H100 SXM GH200 RTX PRO 6000 | B300 B200 H200 H100 SXM H100 PCIe H100 NVL MI300X A100 SXM A100 PCIe RTX 5090 RTX PRO 6000 L40S L40 RTX 6000 Ada RTX 5000 Ada RTX A6000 RTX A5000 RTX 4090 RTX 4080 SUPER RTX 4080 RTX 4070 Ti RTX 3090 Ti RTX 3090 RTX 3080 Ti RTX 3080 RTX 3070 A40 A30 A2 L4 |
| Máximo VRAM (GB) | 96 | 288 |
| Máximo de GPUs/Instancia | 8 | 8 |
| Interconexión | NVLink | NVLink |
| Pricing | ||
| Precio Inicial ($/hr) | $0.35/hr | $0.06/hr |
| Granularidad de Facturación | Por hora | Por segundo |
| Spot/Preemptible | No | Sí |
| Descuentos Reservados | No aplica | 15-29% (planes de 1 mes a 1 año) |
| Créditos Gratis | $200 mediante programa de referidos | Bono de $5 a $500 después del primer gasto de $10 |
| Tarifas de Salida | Ninguno | Ninguno (Gratis) |
| Almacenamiento | NVMe local incluido (hasta 4x 3.8TB), Almacenamiento en bloque $0.10/GB/mes, Almacenamiento en sistema de archivos $0.05/GB/mes | Contenedor/Volumen ($0.10/GB/mes), Volumen inactivo ($0.20/GB/mes), Almacenamiento en red ($0.07/GB/mes 1TB) |
| Infrastructure | ||
| Regiones | 23 ubicaciones: EE. UU. (8 ciudades), LATAM (5), Europa (5), APAC (4), Ciudad de México. GPU en Dallas, Frankfurt, Sídney, Tokio | 31 regiones globales |
| SLA de Disponibilidad | 99.9% | 99.99% |
| Developer Experience | ||
| Frameworks | Imágenes optimizadas para ML PyTorch TensorFlow (instalado por el usuario) CUDA | PyTorch TensorFlow JAX ONNX CUDA |
| Soporte Docker | Sí | Sí |
| Acceso SSH | Sí | Sí |
| Jupyter Notebooks | No | Sí |
| API / CLI | Sí | Sí |
| Tiempo de Configuración | Segundos | Instantáneo |
| Kubernetes Support | No | No |
| Business Terms | ||
| Compromiso Mínimo | Ninguno | Ninguno |
| Cumplimiento | Aislamiento de inquilino único DPA disponible | SOC 2 Tipo II |
Latitude.sh
RunPod
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