NVIDIA A2 vs NVIDIA L4 — Comparaison GPU (Apr 2026)
NVIDIA A2 (16GB GDDR6, 18 TFLOPS FP16, Ampere) vs NVIDIA L4 (24GB GDDR6, 121 TFLOPS FP16, Ada Lovelace). Cloud pricing: NVIDIA A2 from $0.22/hr, NVIDIA L4 from $0.39/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 A2
16GB GDDR6 · Ampere
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NVIDIA L4
24GB GDDR6 · Ada Lovelace
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|---|---|---|---|
| Spécifications | |||
| Fabricant | NVIDIA | NVIDIA | |
| Architecture | Ampere | Ada Lovelace | |
| VRAM | 16 GB GDDR6 | 24 GB GDDR6 | |
| Bande passante | 200 GB/s | 300 GB/s | |
| FP16 (Tensor) | 18.0 TFLOPS | 121.0 TFLOPS | |
| FP32 | 4.5 TFLOPS | 30.3 TFLOPS | |
| TDP | 60W | 72W | |
| Année de sortie | 2021 | 2023 | |
| Segment | Data center | Data center | |
| Idéal pour | Edge inference entry-level AI | Inference video transcoding lightweight AI workloads | |
| Tarification Cloud | |||
| Le moins cher à la demande | $0.22/hr | $0.39/hr | |
| Le moins cher en Spot | — | — | |
| Fournisseurs | 1 | 1 | |
| Tarification Fournisseur (À la demande) | |||
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$0.22/hr | N/A | |
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N/A | $0.39/hr | |
NVIDIA A2
NVIDIA L4
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Cherry Servers
Serveurs GPU bare metal avec 24 ans d'expérience en hébergement et contrôle complet au niveau matériel.
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RunPod
Le cloud conçu pour l'IA — déployez et faites évoluer des charges de travail GPU, de l'inférence sans serveur aux clusters multi-nœuds instantanés à la demande.
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|---|---|---|
| Aperçu | ||
| Note Trustpilot | 4.6 | 3.7 |
| Siège social | Lithuania | United States |
| Type de fournisseur | N/A | Axé sur le GPU |
| Idéal pour | Formation IA inférence ajustement fin rendu recherche HPC IA générative apprentissage profond | Entraînement IA inférence ajustement fin Stable Diffusion traitement par lots rendu recherche service LLM IA générative |
| GPU Hardware | ||
| Modèles GPU | A100 A40 A16 A10 A2 Tesla P4 | B300 B200 H200 H100 SXM H100 PCIe H100 NVL MI300X A100 SXM A100 PCIe RTX 5090 RTX PRO 6000 L40S L40 RTX 6000 Ada RTX 5000 Ada RTX A6000 RTX A5000 RTX 4090 RTX 4080 SUPER RTX 4080 RTX 4070 Ti RTX 3090 Ti RTX 3090 RTX 3080 Ti RTX 3080 RTX 3070 A40 A30 A2 L4 |
| VRAM max (Go) | 80 | 288 |
| Max GPUs/instance | 2 | 8 |
| Interconnexion | PCIe | NVLink |
| Pricing | ||
| Prix de départ ($/h) | $0.16/hr | $0.06/hr |
| Granularité de facturation | Par heure | Par seconde |
| Spot/Préemptible | Non | Oui |
| Remises réservées | N/A | 15-29 % (plans de 1 mois à 1 an) |
| Crédits gratuits | Aucun | Bonus de 5 $ à 500 $ après une première dépense de 10 $ |
| Frais de sortie | N/A | Aucun (Gratuit) |
| Stockage | SSD NVMe, Stockage de blocs élastique (0,071 $/Go/mois) | 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) | 31 régions mondiales |
| SLA de disponibilité | 99,97 % | 99,99 % |
| Developer Experience | ||
| Frameworks | PyTorch TensorFlow CUDA (bare metal — contrôle complet de la pile) | PyTorch TensorFlow JAX ONNX CUDA |
| Support Docker | Oui | Oui |
| Accès SSH | Oui | Oui |
| Carnets Jupyter | Non | Oui |
| API / CLI | Oui | Oui |
| Temps de configuration | Minutes | Instantané |
| Kubernetes Support | Oui | Non |
| Business Terms | ||
| Engagement minimum | Aucun | Aucun |
| Conformité | ISO 27001 ISO 20000-1 RGPD PCI DSS | SOC 2 Type II |
Cherry Servers
RunPod
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