NVIDIA A2 vs NVIDIA A30 — Comparaison GPU (Apr 2026)

Cherry Servers contre Massed Compute contre RunPod - Comparaison de fournisseurs de GPU (Avril 2026)

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Cherry Servers contre Massed Compute contre RunPod - Comparaison de fournisseurs de GPU (Avril 2026)

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Aperçu
Note Trustpilot	4.6	0	3.7
Siège social	Lithuania	United States	United States
Type de fournisseur	N/A	Axé sur les GPU	Axé sur le GPU
Idéal pour	Formation IA inférence ajustement fin rendu recherche HPC IA générative apprentissage profond	Entraînement IA inférence rendu VFX IA générative ajustement fin HPC Stable Diffusion recherche	Entraînement IA inférence ajustement fin Stable Diffusion traitement par lots rendu recherche service LLM IA générative
GPU Hardware
Modèles GPU	A100 A40 A16 A10 A2 Tesla P4	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
VRAM max (Go)	80	141	288
Max GPUs/instance	2	8	8
Interconnexion	PCIe	NVLink	NVLink
Pricing
Prix de départ ($/h)	$0.16/hr	$0.35/hr	$0.06/hr
Granularité de facturation	Par heure	À la minute	Par seconde
Spot/Préemptible	Non	Non	Oui
Remises réservées	N/A	N/A	15-29 % (plans de 1 mois à 1 an)
Crédits gratuits	Aucun	Aucun	Bonus de 5 $ à 500 $ après une première dépense de 10 $
Frais de sortie	N/A	Aucun	Aucun (Gratuit)
Stockage	SSD NVMe, Stockage de blocs élastique (0,071 $/Go/mois)	NVMe local inclus avec les instances	Conteneur/Volume (0,10 $/Go/mois), Volume inactif (0,20 $/Go/mois), Stockage réseau (0,07 $/Go/mois 1To)
Infrastructure
Régions	Lituanie, Pays-Bas, Allemagne, Suède, États-Unis, Singapour (6 emplacements)	États-Unis (centres de données Tier III)	31 régions mondiales
SLA de disponibilité	99,97 %	Tier III (conception 99,98 %)	99,99 %
Developer Experience
Frameworks	PyTorch TensorFlow CUDA (bare metal — contrôle complet de la pile)	PyTorch TensorFlow CUDA cuDNN ComfyUI modèles ML préconfigurés	PyTorch TensorFlow JAX ONNX CUDA
Support Docker	Oui	Oui	Oui
Accès SSH	Oui	Oui	Oui
Carnets Jupyter	Non	Non	Oui
API / CLI	Oui	Oui	Oui
Temps de configuration	Minutes	Minutes	Instantané
Kubernetes Support	Oui	Non	Non
Business Terms
Engagement minimum	Aucun	Aucun	Aucun
Conformité	ISO 27001 ISO 20000-1 RGPD PCI DSS	SOC 2 Type II HIPAA	SOC 2 Type II