NVIDIA A30 vs NVIDIA GeForce RTX 3070 Ti — Comparaison GPU (Jul 2026)
NVIDIA A30 (24GB HBM2e, 165 TFLOPS FP16, Ampere) vs NVIDIA GeForce RTX 3070 Ti (8GB GDDR6X, 21.7 TFLOPS FP16, Ampere). Cloud pricing: NVIDIA A30 from $0.25/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 A30 vs NVIDIA GeForce RTX 3070 Ti
NVIDIA A30 l'emporte globalement, en tête dans 4 des 5 catégories comparées.
Où NVIDIA A30 est en tête
- FP16 (165 TFLOPS vs 21.7 TFLOPS)
- VRAM (24 GB vs 8 GB)
- Bande passante (933 GB/s vs 608 GB/s)
- TDP (165W vs 290W)
Où NVIDIA GeForce RTX 3070 Ti est en tête
- FP32 (10.8 TFLOPS vs 10.3 TFLOPS)
Choisissez NVIDIA A30 pour Inference, multi-instance GPU workloads. Choisissez NVIDIA GeForce RTX 3070 Ti pour Budget inference, gaming.
Questions Fréquemment Posées
NVIDIA A30 ou NVIDIA GeForce RTX 3070 Ti, lequel est meilleur ?
Lequel a un meilleur FP16, NVIDIA A30 ou NVIDIA GeForce RTX 3070 Ti ?
Lequel a un meilleur VRAM, NVIDIA A30 ou NVIDIA GeForce RTX 3070 Ti ?
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NVIDIA A30
24GB HBM2e · Ampere
|
NVIDIA GeForce RTX 3070 Ti
8GB GDDR6X · Ampere
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|---|---|---|---|
| Spécifications | |||
| Fabricant | NVIDIA | NVIDIA | |
| Architecture | Ampère | Ampère | |
| VRAM | 24 GB HBM2e | 8 GB GDDR6X | |
| Bande passante | 933 GB/s | 608 GB/s | |
| FP16 (Tensor) | 165.0 TFLOPS | 21.7 TFLOPS | |
| FP32 | 10.3 TFLOPS | 10.8 TFLOPS | |
| TDP | 165W | 290W | |
| Année de sortie | 2021 | 2021 | |
| Segment | Centre de données | GPUs grand public | |
| Idéal pour | Inference multi-instance GPU workloads | Budget inference gaming | |
| Tarification Cloud | |||
| Le moins cher à la demande | $0.25/hr | — | |
| Le moins cher en Spot | — | — | |
| Fournisseurs | 2 | 0 | |
| Tarification Fournisseur (À la demande) | |||
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$0.25/hr | N/A | |
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$0.26/hr | N/A | |
NVIDIA A30
NVIDIA GeForce RTX 3070 Ti
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Conclusion : Massed Compute vs Runpod
Runpod l'emporte globalement, en tête dans 7 des 9 catégories comparées.
Où Massed Compute est en tête
- Frameworks (6 vs 5)
- Conformité (2 vs 1)
Où Runpod est en tête
- Note Trustpilot (3.7 vs 2.9)
- Prix de départ ($/h) ($0.06/hr vs $0.35/hr)
- VRAM max (Go) (288 vs 141)
- SLA de disponibilité (9,999% vs 9,998%)
- Modèles GPU (30 vs 10)
- Spot/Préemptible
Choisissez Massed Compute pour Entraînement IA, inférence, rendu VFX. Choisissez Runpod pour Entraînement IA, inférence, ajustement fin.
Questions Fréquemment Posées
Massed Compute ou Runpod, lequel est meilleur ?
Lequel a un meilleur Note Trustpilot, Massed Compute ou Runpod ?
Lequel a un meilleur Prix de départ ($/h), Massed Compute ou Runpod ?
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Massed Compute
Cloud GPU avec support direct des ingénieurs
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Runpod
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|---|---|---|
| Aperçu | ||
| Note Trustpilot | 2.9 | 3.7 |
| Siège social | United States | United States |
| Type de fournisseur | Axé sur les GPU | Axé sur le GPU |
| Idéal pour | 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 |
| Matériel GPU | ||
| Modèles 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 |
| VRAM max (Go) | 141 | 288 |
| Max GPUs/instance | 8 | 8 |
| Interconnexion | NVLink | NVLink |
| Tarification | ||
| Prix de départ ($/h) | $0.35/hr | $0.06/hr |
| Granularité de facturation | À la minute | 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 | Aucun | Aucun (Gratuit) |
| Stockage | 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 | États-Unis (centres de données Tier III) | 31 régions mondiales |
| SLA de disponibilité | Tier III (conception 99,98 %) | 99,99 % |
| Expérience Développeur | ||
| Frameworks | PyTorch TensorFlow CUDA cuDNN ComfyUI modèles ML préconfigurés | 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 |
| Support Kubernetes | Non | Non |
| Conditions Commerciales | ||
| Engagement minimum | Aucun | Aucun |
| Conformité | SOC 2 Type II HIPAA | SOC 2 Type II |
Massed Compute
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