NVIDIA A16 vs NVIDIA B300 — Comparaison GPU (Jul 2026)
NVIDIA A16 (64GB GDDR6, 72 TFLOPS FP16, Ampere) vs NVIDIA B300 (288GB HBM3e, 2,250 TFLOPS FP16, Blackwell Ultra). Cloud pricing: NVIDIA A16 from $0.47/hr. Comparez les spécifications, la VRAM, les performances et les prix chez 2 fournisseurs cloud pour trouver le meilleur GPU pour votre charge de travail IA.
Conclusion : NVIDIA A16 vs NVIDIA B300
NVIDIA B300 l'emporte globalement, en tête dans 5 des 6 catégories comparées.
Où NVIDIA A16 est en tête
- TDP (250W vs 1400W)
Où NVIDIA B300 est en tête
- FP16 (2,250 TFLOPS vs 72 TFLOPS)
- VRAM (288 GB vs 64 GB)
- Bande passante (8,000 GB/s vs 800 GB/s)
- FP32 (75 TFLOPS vs 18 TFLOPS)
- Année de sortie (2025 vs 2021)
Choisissez NVIDIA A16 pour Virtual desktops, lightweight inference, video streaming. Choisissez NVIDIA B300 pour Frontier AI training, largest model workloads.
Questions Fréquemment Posées
NVIDIA A16 ou NVIDIA B300, lequel est meilleur ?
Lequel a un meilleur FP16, NVIDIA A16 ou NVIDIA B300 ?
Lequel a un meilleur VRAM, NVIDIA A16 ou NVIDIA B300 ?
|
NVIDIA A16
64GB GDDR6 · Ampere
|
NVIDIA B300
288GB HBM3e · Blackwell Ultra
|
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|---|---|---|---|
| Spécifications | |||
| Fabricant | NVIDIA | NVIDIA | |
| Architecture | Ampère | Blackwell Ultra | |
| VRAM | 64 GB GDDR6 | 288 GB HBM3e | |
| Bande passante | 800 GB/s | 8,000 GB/s | |
| FP16 (Tensor) | 72.0 TFLOPS | 2250.0 TFLOPS | |
| FP32 | 18.0 TFLOPS | 75.0 TFLOPS | |
| TDP | 250W | 1400W | |
| Année de sortie | 2021 | 2025 | |
| Segment | Centre de données | Centre de données | |
| Idéal pour | Virtual desktops lightweight inference video streaming | Frontier AI training largest model workloads | |
| Tarification Cloud | |||
| Le moins cher à la demande | $0.47/hr | — | |
| Le moins cher en Spot | — | — | |
| Fournisseurs | 2 | 1 | |
| Tarification Fournisseur (À la demande) | |||
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$0.47/hr | N/A | |
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$0.50/hr | N/A | |
NVIDIA A16
NVIDIA B300
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Conclusion : Vultr vs Cherry Servers
Vultr et Cherry Servers sont très proches — chacun domine plusieurs catégories, le choix dépend donc de vos priorités.
Où Vultr est en tête
- VRAM max (Go) (288 vs 80)
- Max GPUs/instance (16 vs 2)
- Modèles GPU (12 vs 6)
- Spot/Préemptible
- Frameworks (7 vs 3)
- Conformité (7 vs 4)
Où Cherry Servers est en tête
- Note Trustpilot (4.4 vs 1.7)
- Prix de départ ($/h) ($0.16/hr vs $0.47/hr)
- SLA de disponibilité (9,997% vs 100%)
- Régions (6 vs 5)
Choisissez Vultr pour Formation en IA, inférence, rendu vidéo. Choisissez Cherry Servers pour Formation IA, inférence, ajustement fin.
Questions Fréquemment Posées
Vultr ou Cherry Servers, lequel est meilleur ?
Lequel a un meilleur Note Trustpilot, Vultr ou Cherry Servers ?
Lequel a un meilleur Prix de départ ($/h), Vultr ou Cherry Servers ?
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Vultr
GPU cloud haute performance dans 32 régions mondiales
|
Cherry Servers
Serveurs GPU bare metal avec 24 ans d'expérience en hébergement et contrôle complet au niveau matériel.
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|---|---|---|
| Aperçu | ||
| Note Trustpilot | 1.7 | 4.4 |
| Siège social | United States | Lithuania |
| Type de fournisseur | Multi-Cloud | N/A |
| Idéal pour | Formation en IA inférence rendu vidéo HPC Stable Diffusion développement de jeux IA générative ajustement fin recherche | Formation IA inférence ajustement fin rendu recherche HPC IA générative apprentissage profond |
| Matériel GPU | ||
| Modèles GPU | A16 A40 L40S A100 PCIe GH200 A100 SXM H100 SXM B200 B300 MI300X MI325X MI355X | A100 A40 A16 A10 A2 Tesla P4 |
| VRAM max (Go) | 288 | 80 |
| Max GPUs/instance | 16 | 2 |
| Interconnexion | NVLink | PCIe |
| Tarification | ||
| Prix de départ ($/h) | $0.47/hr | $0.16/hr |
| Granularité de facturation | À l'heure | Par heure |
| Spot/Préemptible | Oui | Non |
| Remises réservées | N/A | N/A |
| Crédits gratuits | Jusqu'à 300 $ de crédit gratuit pendant 30 jours | Aucun |
| Frais de sortie | Standard (varie selon le plan) | N/A |
| Stockage | 350 Go - 61 To NVMe (inclus), Stockage en bloc à 0,10 $/Go/mois, Stockage d'objets compatible S3 | SSD NVMe, Stockage de blocs élastique (0,071 $/Go/mois) |
| Infrastructure | ||
| Régions | 32 régions réparties sur 6 continents (Amériques, Europe, Asie, Australie, Afrique) | Lituanie, Pays-Bas, Allemagne, Suède, États-Unis, Singapour (6 emplacements) |
| SLA de disponibilité | 100 % | 99,97 % |
| Expérience Développeur | ||
| Frameworks | PyTorch TensorFlow CUDA cuDNN ROCm Hugging Face NVIDIA NGC | PyTorch TensorFlow CUDA (bare metal — contrôle complet de la pile) |
| Support Docker | Oui | Oui |
| Accès SSH | Oui | Oui |
| Carnets Jupyter | Oui | Non |
| API / CLI | Oui | Oui |
| Temps de configuration | Minutes | Minutes |
| Support Kubernetes | Oui | Oui |
| Conditions Commerciales | ||
| Engagement minimum | Aucun | Aucun |
| Conformité | SOC 2+ (HIPAA) PCI ISO 27001 ISO 27017 ISO 27018 ISO 20000-1 CSA STAR Niveau 1 | ISO 27001 ISO 20000-1 RGPD PCI DSS |
Vultr
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