NVIDIA A16 बनाम NVIDIA RTX 4000 Ada — GPU तुलना (Jun 2026)
NVIDIA A16 (64GB GDDR6, 72 TFLOPS FP16, Ampere) vs NVIDIA RTX 4000 Ada (20GB GDDR6, 107 TFLOPS FP16, Ada Lovelace). Cloud pricing: NVIDIA A16 from $0.47/hr, NVIDIA RTX 4000 Ada from $0.76/hr. अपने AI वर्कलोड के लिए सबसे अच्छा GPU खोजने के लिए 3 क्लाउड प्रदाताओं के स्पेक्स, VRAM, प्रदर्शन, और मूल्य निर्धारण की तुलना करें।
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NVIDIA A16
64GB GDDR6 · Ampere
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NVIDIA RTX 4000 Ada
20GB GDDR6 · Ada Lovelace
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|---|---|---|---|
| विनिर्देश | |||
| निर्माता | NVIDIA | NVIDIA | |
| वास्तुकला | एम्पियर | एडा लवलेस | |
| VRAM | 64 GB GDDR6 | 20 GB GDDR6 | |
| बैंडविड्थ | 800 GB/s | 360 GB/s | |
| FP16 (Tensor) | 72.0 TFLOPS | 107.0 TFLOPS | |
| FP32 | 18.0 TFLOPS | 26.7 TFLOPS | |
| TDP | 250W | 130W | |
| रिलीज़ वर्ष | 2021 | 2023 | |
| खंड | डेटा केंद्र | प्रोफेशनल GPUs | |
| सबसे उपयुक्त | Virtual desktops lightweight inference video streaming | Entry professional AI CAD visualization | |
| क्लाउड मूल्य निर्धारण | |||
| सबसे सस्ता ऑन-डिमांड | $0.47/hr | $0.76/hr | |
| सबसे सस्ता स्पॉट | — | — | |
| प्रदाता | 2 | 1 | |
| प्रदाता मूल्य निर्धारण (मांग पर) | |||
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$0.47/hr | लागू नहीं | |
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$0.50/hr | लागू नहीं | |
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लागू नहीं | $0.76/hr | |
NVIDIA A16
NVIDIA RTX 4000 Ada
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वल्ट्र
32 वैश्विक क्षेत्रों में उच्च-प्रदर्शन क्लाउड GPU
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चेरी सर्वर
24 वर्षों के होस्टिंग अनुभव और पूर्ण हार्डवेयर-स्तरीय नियंत्रण के साथ बेयर मेटल GPU सर्वर।
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डिजिटलओशन
सरल, स्केलेबल GPU क्लाउड AI/ML के लिए
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|---|---|---|---|
| अवलोकन | |||
| ट्रस्टपायलट रेटिंग | 1.7 | 4.6 | 4.6 |
| मुख्यालय | United States | Lithuania | United States |
| प्रदाता प्रकार | मल्टी-क्लाउड | लागू नहीं | लागू नहीं |
| के लिए सर्वश्रेष्ठ | एआई प्रशिक्षण अनुमान वीडियो रेंडरिंग उच्च प्रदर्शन कंप्यूटिंग स्टेबल डिफ्यूजन खेल विकास जनरेटिव एआई फाइन-ट्यूनिंग अनुसंधान | एआई प्रशिक्षण अनुमान फाइन-ट्यूनिंग रेंडरिंग अनुसंधान HPC जनरेटिव एआई डीप लर्निंग | एआई प्रशिक्षण अनुमान फाइन-ट्यूनिंग एलएलएम तैनाती एलएलएम सेवा कंप्यूटर विज़न स्टार्टअप जनरेटिव एआई अनुसंधान |
| GPU हार्डवेयर | |||
| जीपीयू मॉडल | A16 A40 L40S A100 PCIe GH200 A100 SXM H100 SXM B200 B300 MI300X MI325X MI355X | A100 A40 A16 A10 A2 Tesla P4 | RTX 4000 Ada RTX 6000 Ada L40S MI300X H100 SXM H200 |
| अधिकतम वीआरएएम (जीबी) | 288 | 80 | 192 |
| अधिकतम जीपीयू/इंस्टेंस | 16 | 2 | 8 |
| इंटरकनेक्ट | NVLink | PCIe | NVLink |
| मूल्य निर्धारण | |||
| प्रारंभिक मूल्य ($/घंटा) | $0.47/hr | $0.16/hr | $0.76/hr |
| बिलिंग विवरण | प्रति घंटा | प्रति घंटे | प्रति सेकंड |
| स्पॉट/पूर्वनिर्धारित | हाँ | नहीं | नहीं |
| आरक्षित छूट | लागू नहीं | लागू नहीं | लागू नहीं |
| मुफ्त क्रेडिट | 30 दिनों के लिए $300 तक मुफ्त क्रेडिट | कोई नहीं | 60 दिनों के लिए $200 का मुफ्त क्रेडिट |
| निकासी शुल्क | मानक (योजना के अनुसार भिन्न) | लागू नहीं | कोई नहीं (योजना में शामिल) |
| भंडारण | 350 GB - 61 TB NVMe (शामिल), ब्लॉक स्टोरेज $0.10/GB/माह, S3-संगत ऑब्जेक्ट स्टोरेज | NVMe SSD, इलास्टिक ब्लॉक स्टोरेज ($0.071/GB/माह) | 500-720 GiB NVMe बूट (शामिल), बड़े कॉन्फ़िग में 5 TiB NVMe स्क्रैच, वॉल्यूम $0.10/GiB/माह पर |
| इन्फ्रास्ट्रक्चर | |||
| क्षेत्र | 6 महाद्वीपों में 32 क्षेत्र (अमेरिका, यूरोप, एशिया, ऑस्ट्रेलिया, अफ्रीका) | लिथुआनिया, नीदरलैंड, जर्मनी, स्वीडन, अमेरिका, सिंगापुर (6 स्थान) | न्यूयॉर्क (NYC2), टोरंटो (TOR1), अटलांटा (ATL1), रिचमंड (RIC1), एम्स्टर्डम (AMS3) |
| अपटाइम एसएलए | 100% | 99.97% | 99% |
| डेवलपर अनुभव | |||
| फ्रेमवर्क | PyTorch TensorFlow CUDA cuDNN ROCm Hugging Face NVIDIA NGC | PyTorch TensorFlow CUDA (बेर मेटल — पूर्ण स्टैक नियंत्रण) | PyTorch TensorFlow Jupyter Miniconda CUDA ROCm Hugging Face |
| डॉकर समर्थन | हाँ | हाँ | हाँ |
| एसएसएच एक्सेस | हाँ | हाँ | हाँ |
| ज्यूपिटर नोटबुक्स | हाँ | नहीं | हाँ |
| एपीआई / सीएलआई | हाँ | हाँ | हाँ |
| सेटअप समय | मिनट | मिनट | मिनट |
| Kubernetes समर्थन | हाँ | हाँ | हाँ |
| व्यावसायिक शर्तें | |||
| न्यूनतम प्रतिबद्धता | कोई नहीं | कोई नहीं | कोई नहीं |
| अनुपालन | SOC 2+ (HIPAA) PCI ISO 27001 ISO 27017 ISO 27018 ISO 20000-1 CSA STAR स्तर 1 | ISO 27001 ISO 20000-1 GDPR PCI DSS | SOC 2 टाइप II SOC 3 HIPAA (BAA के साथ) CSA STAR स्तर 1 |
वल्ट्र
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