NVIDIA A30 बनाम NVIDIA L40 — GPU तुलना (Jul 2026)
NVIDIA A30 (24GB HBM2e, 165 TFLOPS FP16, Ampere) vs NVIDIA L40 (48GB GDDR6, 181 TFLOPS FP16, Ada Lovelace). Cloud pricing: NVIDIA A30 from $0.25/hr. अपने AI वर्कलोड के लिए सबसे अच्छा GPU खोजने के लिए 2 क्लाउड प्रदाताओं के स्पेक्स, VRAM, प्रदर्शन, और मूल्य निर्धारण की तुलना करें।
निष्कर्ष: NVIDIA A30 vs NVIDIA L40
NVIDIA L40 कुल मिलाकर आगे है, 6 तुलना की गई श्रेणियों में से 4 में अग्रणी है।
NVIDIA A30 जहाँ आगे है
- बैंडविड्थ (933 GB/s vs 864 GB/s)
- TDP (165W vs 300W)
NVIDIA L40 जहाँ आगे है
- FP16 (181 TFLOPS vs 165 TFLOPS)
- VRAM (48 GB vs 24 GB)
- FP32 (90.5 TFLOPS vs 10.3 TFLOPS)
- रिलीज़ वर्ष (2023 vs 2021)
Inference, multi-instance GPU workloads के लिए NVIDIA A30 चुनें। Inference, video processing, rendering के लिए NVIDIA L40 चुनें।
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
क्या NVIDIA A30 या NVIDIA L40 बेहतर है?
किसके पास बेहतर FP16 है, NVIDIA A30 या NVIDIA L40?
किसके पास बेहतर VRAM है, NVIDIA A30 या NVIDIA L40?
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NVIDIA A30
24GB HBM2e · Ampere
|
NVIDIA L40
48GB GDDR6 · Ada Lovelace
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|---|---|---|---|
| विनिर्देश | |||
| निर्माता | NVIDIA | NVIDIA | |
| वास्तुकला | एम्पियर | एडा लवलेस | |
| VRAM | 24 GB HBM2e | 48 GB GDDR6 | |
| बैंडविड्थ | 933 GB/s | 864 GB/s | |
| FP16 (Tensor) | 165.0 TFLOPS | 181.0 TFLOPS | |
| FP32 | 10.3 TFLOPS | 90.5 TFLOPS | |
| TDP | 165W | 300W | |
| रिलीज़ वर्ष | 2021 | 2023 | |
| खंड | डेटा केंद्र | डेटा केंद्र | |
| सबसे उपयुक्त | Inference multi-instance GPU workloads | Inference video processing rendering | |
| क्लाउड मूल्य निर्धारण | |||
| सबसे सस्ता ऑन-डिमांड | $0.25/hr | — | |
| सबसे सस्ता स्पॉट | — | — | |
| प्रदाता | 2 | 0 | |
| प्रदाता मूल्य निर्धारण (मांग पर) | |||
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$0.25/hr | लागू नहीं | |
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$0.26/hr | लागू नहीं | |
NVIDIA A30
NVIDIA L40
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निष्कर्ष: मास्ड कम्प्यूट vs रनपॉड
रनपॉड कुल मिलाकर आगे है, 9 तुलना की गई श्रेणियों में से 7 में अग्रणी है।
मास्ड कम्प्यूट जहाँ आगे है
- फ्रेमवर्क (6 vs 5)
- अनुपालन (2 vs 1)
रनपॉड जहाँ आगे है
- ट्रस्टपायलट रेटिंग (3.7 vs 2.9)
- प्रारंभिक मूल्य ($/घंटा) ($0.06/hr vs $0.35/hr)
- अधिकतम वीआरएएम (जीबी) (288 vs 141)
- अपटाइम एसएलए (99.99% vs 99.98%)
- जीपीयू मॉडल (30 vs 10)
- स्पॉट/पूर्वनिर्धारित
एआई प्रशिक्षण, अनुमान, VFX रेंडरिंग के लिए मास्ड कम्प्यूट चुनें। एआई प्रशिक्षण, अनुमान, फाइन-ट्यूनिंग के लिए रनपॉड चुनें।
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
क्या मास्ड कम्प्यूट या रनपॉड बेहतर है?
किसके पास बेहतर ट्रस्टपायलट रेटिंग है, मास्ड कम्प्यूट या रनपॉड?
किसके पास बेहतर प्रारंभिक मूल्य ($/घंटा) है, मास्ड कम्प्यूट या रनपॉड?
|
मास्ड कम्प्यूट
सीधे इंजीनियर समर्थन के साथ GPU क्लाउड
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रनपॉड
एआई के लिए निर्मित क्लाउड — सर्वरलेस अनुमान से लेकर मांग पर त्वरित मल्टी-नोड क्लस्टर्स तक GPU वर्कलोड को तैनात और स्केल करें।
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|---|---|---|
| अवलोकन | ||
| ट्रस्टपायलट रेटिंग | 2.9 | 3.7 |
| मुख्यालय | United States | United States |
| प्रदाता प्रकार | GPU-केंद्रित | GPU-केंद्रित |
| के लिए सर्वश्रेष्ठ | एआई प्रशिक्षण अनुमान VFX रेंडरिंग जनरेटिव एआई फाइन-ट्यूनिंग HPC स्टेबल डिफ्यूजन अनुसंधान | एआई प्रशिक्षण अनुमान फाइन-ट्यूनिंग स्टेबल डिफ्यूजन बैच प्रोसेसिंग रेंडरिंग अनुसंधान LLM सेवा जनरेटिव एआई |
| GPU हार्डवेयर | ||
| जीपीयू मॉडल | 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 |
| अधिकतम वीआरएएम (जीबी) | 141 | 288 |
| अधिकतम जीपीयू/इंस्टेंस | 8 | 8 |
| इंटरकनेक्ट | NVLink | NVLink |
| मूल्य निर्धारण | ||
| प्रारंभिक मूल्य ($/घंटा) | $0.35/hr | $0.06/hr |
| बिलिंग विवरण | प्रति मिनट | प्रति सेकंड |
| स्पॉट/पूर्वनिर्धारित | नहीं | हाँ |
| आरक्षित छूट | लागू नहीं | 15-29% (1 महीने से 1 साल की योजनाओं के लिए) |
| मुफ्त क्रेडिट | कोई नहीं | पहले $10 खर्च के बाद $5-$500 बोनस |
| निकासी शुल्क | कोई नहीं | कोई नहीं (मुफ़्त) |
| भंडारण | इंस्टेंस के साथ स्थानीय NVMe शामिल | कंटेनर/वॉल्यूम ($0.10/GB/माह), निष्क्रिय वॉल्यूम ($0.20/GB/माह), नेटवर्क स्टोरेज ($0.07/GB/माह 1TB) |
| इन्फ्रास्ट्रक्चर | ||
| क्षेत्र | संयुक्त राज्य अमेरिका (टियर III डेटा केंद्र) | 31 वैश्विक क्षेत्र |
| अपटाइम एसएलए | टियर III (99.98% डिज़ाइन) | 99.99% |
| डेवलपर अनुभव | ||
| फ्रेमवर्क | PyTorch TensorFlow CUDA cuDNN ComfyUI पूर्व-निर्धारित ML टेम्पलेट्स | PyTorch TensorFlow JAX ONNX CUDA |
| डॉकर समर्थन | हाँ | हाँ |
| एसएसएच एक्सेस | हाँ | हाँ |
| ज्यूपिटर नोटबुक्स | नहीं | हाँ |
| एपीआई / सीएलआई | हाँ | हाँ |
| सेटअप समय | मिनट | तुरंत |
| Kubernetes समर्थन | नहीं | नहीं |
| व्यावसायिक शर्तें | ||
| न्यूनतम प्रतिबद्धता | कोई नहीं | कोई नहीं |
| अनुपालन | SOC 2 टाइप II HIPAA | SOC 2 टाइप II |
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रनपॉड
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