NVIDIA L4 vs NVIDIA RTX 4000 Ada — Comparaison GPU (Jul 2026)
NVIDIA L4 (24GB GDDR6, 121 TFLOPS FP16, Ada Lovelace) vs NVIDIA RTX 4000 Ada (20GB GDDR6, 107 TFLOPS FP16, Ada Lovelace). Cloud pricing: NVIDIA L4 from $0.39/hr, NVIDIA RTX 4000 Ada from $0.76/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 L4 vs NVIDIA RTX 4000 Ada
NVIDIA L4 l'emporte globalement, en tête dans 5 des 6 catégories comparées.
Où NVIDIA L4 est en tête
- FP16 (121 TFLOPS vs 107 TFLOPS)
- VRAM (24 GB vs 20 GB)
- Le moins cher à la demande ($0.39/hr vs $0.76/hr)
- FP32 (30.3 TFLOPS vs 26.7 TFLOPS)
- TDP (72W vs 130W)
Où NVIDIA RTX 4000 Ada est en tête
- Bande passante (360 GB/s vs 300 GB/s)
Choisissez NVIDIA L4 pour Inference, video transcoding, lightweight AI workloads. Choisissez NVIDIA RTX 4000 Ada pour Entry professional AI, CAD, visualization.
Questions Fréquemment Posées
NVIDIA L4 ou NVIDIA RTX 4000 Ada, lequel est meilleur ?
Lequel a un meilleur FP16, NVIDIA L4 ou NVIDIA RTX 4000 Ada ?
Lequel a un meilleur VRAM, NVIDIA L4 ou NVIDIA RTX 4000 Ada ?
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NVIDIA L4
24GB GDDR6 · Ada Lovelace
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NVIDIA RTX 4000 Ada
20GB GDDR6 · Ada Lovelace
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|---|---|---|---|
| Spécifications | |||
| Fabricant | NVIDIA | NVIDIA | |
| Architecture | Ada Lovelace | Ada Lovelace | |
| VRAM | 24 GB GDDR6 | 20 GB GDDR6 | |
| Bande passante | 300 GB/s | 360 GB/s | |
| FP16 (Tensor) | 121.0 TFLOPS | 107.0 TFLOPS | |
| FP32 | 30.3 TFLOPS | 26.7 TFLOPS | |
| TDP | 72W | 130W | |
| Année de sortie | 2023 | 2023 | |
| Segment | Centre de données | GPUs professionnels | |
| Idéal pour | Inference video transcoding lightweight AI workloads | Entry professional AI CAD visualization | |
| Tarification Cloud | |||
| Le moins cher à la demande | $0.39/hr | $0.76/hr | |
| Le moins cher en Spot | — | — | |
| Fournisseurs | 1 | 1 | |
| Tarification Fournisseur (À la demande) | |||
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$0.39/hr | N/A | |
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N/A | $0.76/hr | |
NVIDIA L4
NVIDIA RTX 4000 Ada
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Conclusion : Runpod vs DigitalOcean
Runpod l'emporte globalement, en tête dans 5 des 10 catégories comparées.
Où Runpod est en tête
- Prix de départ ($/h) ($0.06/hr vs $0.76/hr)
- VRAM max (Go) (288 vs 192)
- SLA de disponibilité (9,999% vs 99%)
- Modèles GPU (30 vs 6)
- Spot/Préemptible
Où DigitalOcean est en tête
- Note Trustpilot (4.6 vs 3.7)
- Régions (5 vs 1)
- Frameworks (7 vs 5)
- Support Kubernetes
- Conformité (4 vs 1)
Choisissez Runpod pour Entraînement IA, inférence, ajustement fin. Choisissez DigitalOcean pour Formation IA, inférence, ajustement fin.
Questions Fréquemment Posées
Runpod ou DigitalOcean, lequel est meilleur ?
Lequel a un meilleur Note Trustpilot, Runpod ou DigitalOcean ?
Lequel a un meilleur Prix de départ ($/h), Runpod ou DigitalOcean ?
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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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DigitalOcean
Cloud GPU simple et évolutif pour IA/ML
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|---|---|---|
| Aperçu | ||
| Note Trustpilot | 3.7 | 4.6 |
| Siège social | United States | United States |
| Type de fournisseur | Axé sur le GPU | N/A |
| Idéal pour | Entraînement IA inférence ajustement fin Stable Diffusion traitement par lots rendu recherche service LLM IA générative | Formation IA inférence ajustement fin déploiement LLM service LLM vision par ordinateur startups IA générative recherche |
| Matériel GPU | ||
| Modèles GPU | 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 | RTX 4000 Ada RTX 6000 Ada L40S MI300X H100 SXM H200 |
| VRAM max (Go) | 288 | 192 |
| Max GPUs/instance | 8 | 8 |
| Interconnexion | NVLink | NVLink |
| Tarification | ||
| Prix de départ ($/h) | $0.06/hr | $0.76/hr |
| Granularité de facturation | Par seconde | À la seconde |
| Spot/Préemptible | Oui | Non |
| Remises réservées | 15-29 % (plans de 1 mois à 1 an) | N/A |
| Crédits gratuits | Bonus de 5 $ à 500 $ après une première dépense de 10 $ | 200 $ de crédit gratuit pendant 60 jours |
| Frais de sortie | Aucun (Gratuit) | Aucun (inclus dans le forfait) |
| Stockage | Conteneur/Volume (0,10 $/Go/mois), Volume inactif (0,20 $/Go/mois), Stockage réseau (0,07 $/Go/mois 1To) | 500-720 Gio NVMe de démarrage (inclus), 5 Tio NVMe scratch sur les configurations plus grandes, volumes à 0,10 $/Gio/mois |
| Infrastructure | ||
| Régions | 31 régions mondiales | New York (NYC2), Toronto (TOR1), Atlanta (ATL1), Richmond (RIC1), Amsterdam (AMS3) |
| SLA de disponibilité | 99,99 % | 99 % |
| Expérience Développeur | ||
| Frameworks | PyTorch TensorFlow JAX ONNX CUDA | PyTorch TensorFlow Jupyter Miniconda CUDA ROCm Hugging Face |
| Support Docker | Oui | Oui |
| Accès SSH | Oui | Oui |
| Carnets Jupyter | Oui | Oui |
| API / CLI | Oui | Oui |
| Temps de configuration | Instantané | Minutes |
| Support Kubernetes | Non | Oui |
| Conditions Commerciales | ||
| Engagement minimum | Aucun | Aucun |
| Conformité | SOC 2 Type II | SOC 2 Type II SOC 3 HIPAA (avec BAA) CSA STAR Niveau 1 |
Runpod
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