NVIDIA RTX 4000 Ada vs NVIDIA RTX PRO 6000 — Comparaison GPU (Jun 2026)
NVIDIA RTX 4000 Ada (20GB GDDR6, 107 TFLOPS FP16, Ada Lovelace) vs NVIDIA RTX PRO 6000 (96GB GDDR7, 252 TFLOPS FP16, Blackwell). Cloud pricing: NVIDIA RTX 4000 Ada from $0.76/hr, NVIDIA RTX PRO 6000 from $1.71/hr. Comparez les spécifications, la VRAM, les performances et les prix chez 3 fournisseurs cloud pour trouver le meilleur GPU pour votre charge de travail IA.
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NVIDIA RTX 4000 Ada
20GB GDDR6 · Ada Lovelace
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NVIDIA RTX PRO 6000
96GB GDDR7 · Blackwell
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|---|---|---|---|
| Spécifications | |||
| Fabricant | NVIDIA | NVIDIA | |
| Architecture | Ada Lovelace | Blackwell | |
| VRAM | 20 GB GDDR6 | 96 GB GDDR7 | |
| Bande passante | 360 GB/s | 1,792 GB/s | |
| FP16 (Tensor) | 107.0 TFLOPS | 252.0 TFLOPS | |
| FP32 | 26.7 TFLOPS | 125.0 TFLOPS | |
| TDP | 130W | 600W | |
| Année de sortie | 2023 | 2025 | |
| Segment | GPUs professionnels | GPUs professionnels | |
| Idéal pour | Entry professional AI CAD visualization | Professional AI development large model fine-tuning visualization | |
| Tarification Cloud | |||
| Le moins cher à la demande | $0.76/hr | $1.71/hr | |
| Le moins cher en Spot | — | $1.69/hr | |
| Fournisseurs | 1 | 2 | |
| Tarification Fournisseur (À la demande) | |||
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$0.76/hr | N/A | |
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N/A | $1.71/hr | |
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N/A | $1.89/hr | |
Principaux fournisseurs pour NVIDIA RTX 4000 Ada et NVIDIA RTX PRO 6000
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DigitalOcean
Cloud GPU simple et évolutif pour IA/ML
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Latitude.sh
Cloud GPU bare metal dans 23 emplacements mondiaux
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RunPod
Le cloud conçu pour l'IA — déployez et faites évoluer des charges de travail GPU, de l'inférence sans serveur aux clusters multi-nœuds instantanés à la demande.
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|---|---|---|---|
| Aperçu | |||
| Note Trustpilot | 4.6 | 3.7 | 3.5 |
| Siège social | United States | Brazil | United States |
| Type de fournisseur | N/A | Bare Metal | Axé sur le GPU |
| Idéal pour | Formation IA inférence ajustement fin déploiement LLM service LLM vision par ordinateur startups IA générative recherche | Formation IA inférence GPU bare metal ajustement fin recherche charges de travail dédiées IA générative | Entraînement IA inférence ajustement fin Stable Diffusion traitement par lots rendu recherche service LLM IA générative |
| Matériel GPU | |||
| Modèles GPU | RTX 4000 Ada RTX 6000 Ada L40S MI300X H100 SXM H200 | A30 RTX A5000 RTX A6000 L40S RTX 6000 Ada A100 SXM H100 SXM GH200 RTX PRO 6000 | B300 B200 H200 H100 SXM H100 PCIe H100 NVL MI300X A100 SXM A100 PCIe RTX 5090 RTX PRO 6000 L40S L40 RTX 6000 Ada RTX 5000 Ada RTX A6000 RTX A5000 RTX 4090 RTX 4080 SUPER RTX 4080 RTX 4070 Ti RTX 3090 Ti RTX 3090 RTX 3080 Ti RTX 3080 RTX 3070 A40 A30 A2 L4 |
| VRAM max (Go) | 192 | 96 | 288 |
| Max GPUs/instance | 8 | 8 | 8 |
| Interconnexion | NVLink | NVLink | NVLink |
| Tarification | |||
| Prix de départ ($/h) | $0.76/hr | $0.35/hr | $0.06/hr |
| Granularité de facturation | À la seconde | À l'heure | Par seconde |
| Spot/Préemptible | Non | Non | Oui |
| Remises réservées | N/A | N/A | 15-29 % (plans de 1 mois à 1 an) |
| Crédits gratuits | 200 $ de crédit gratuit pendant 60 jours | 200 $ via programme de parrainage | Bonus de 5 $ à 500 $ après une première dépense de 10 $ |
| Frais de sortie | Aucun (inclus dans le forfait) | Aucun | Aucun (Gratuit) |
| Stockage | 500-720 Gio NVMe de démarrage (inclus), 5 Tio NVMe scratch sur les configurations plus grandes, volumes à 0,10 $/Gio/mois | NVMe local inclus (jusqu'à 4x 3,8 To), Stockage en bloc 0,10 $/Go/mois, Stockage système de fichiers 0,05 $/Go/mois | Conteneur/Volume (0,10 $/Go/mois), Volume inactif (0,20 $/Go/mois), Stockage réseau (0,07 $/Go/mois 1To) |
| Infrastructure | |||
| Régions | New York (NYC2), Toronto (TOR1), Atlanta (ATL1), Richmond (RIC1), Amsterdam (AMS3) | 23 emplacements : États-Unis (8 villes), Amérique latine (5), Europe (5), APAC (4), Mexico. GPU à Dallas, Francfort, Sydney, Tokyo | 31 régions mondiales |
| SLA de disponibilité | 99 % | 99,9 % | 99,99 % |
| Expérience Développeur | |||
| Frameworks | PyTorch TensorFlow Jupyter Miniconda CUDA ROCm Hugging Face | Images optimisées ML PyTorch TensorFlow (installé par l'utilisateur) CUDA | PyTorch TensorFlow JAX ONNX CUDA |
| Support Docker | Oui | Oui | Oui |
| Accès SSH | Oui | Oui | Oui |
| Carnets Jupyter | Oui | Non | Oui |
| API / CLI | Oui | Oui | Oui |
| Temps de configuration | Minutes | Secondes | Instantané |
| Support Kubernetes | Oui | Non | Non |
| Conditions Commerciales | |||
| Engagement minimum | Aucun | Aucun | Aucun |
| Conformité | SOC 2 Type II SOC 3 HIPAA (avec BAA) CSA STAR Niveau 1 | Isolation mono-locataire DPA disponible | SOC 2 Type II |
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Latitude.sh
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