NVIDIA L4 बनाम NVIDIA RTX 4000 Ada — GPU तुलना (Jun 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. अपने AI वर्कलोड के लिए सबसे अच्छा GPU खोजने के लिए 2 क्लाउड प्रदाताओं के स्पेक्स, VRAM, प्रदर्शन, और मूल्य निर्धारण की तुलना करें।
|
NVIDIA L4
24GB GDDR6 · Ada Lovelace
|
NVIDIA RTX 4000 Ada
20GB GDDR6 · Ada Lovelace
|
||
|---|---|---|---|
| विनिर्देश | |||
| निर्माता | NVIDIA | NVIDIA | |
| वास्तुकला | एडा लवलेस | एडा लवलेस | |
| VRAM | 24 GB GDDR6 | 20 GB GDDR6 | |
| बैंडविड्थ | 300 GB/s | 360 GB/s | |
| FP16 (Tensor) | 121.0 TFLOPS | 107.0 TFLOPS | |
| FP32 | 30.3 TFLOPS | 26.7 TFLOPS | |
| TDP | 72W | 130W | |
| रिलीज़ वर्ष | 2023 | 2023 | |
| खंड | डेटा केंद्र | प्रोफेशनल GPUs | |
| सबसे उपयुक्त | Inference video transcoding lightweight AI workloads | Entry professional AI CAD visualization | |
| क्लाउड मूल्य निर्धारण | |||
| सबसे सस्ता ऑन-डिमांड | $0.39/hr | $0.76/hr | |
| सबसे सस्ता स्पॉट | — | — | |
| प्रदाता | 1 | 1 | |
| प्रदाता मूल्य निर्धारण (मांग पर) | |||
|
$0.39/hr | लागू नहीं | |
|
लागू नहीं | $0.76/hr | |
NVIDIA L4
NVIDIA RTX 4000 Ada
संबंधित GPU तुलना
NVIDIA L4 और NVIDIA RTX 4000 Ada के लिए शीर्ष प्रदाता
ये 2 प्रदाता दोनों NVIDIA L4 और NVIDIA RTX 4000 Ada प्रदान करते हैं। GPU मॉडल, मूल्य निर्धारण, इन्फ्रास्ट्रक्चर, और डेवलपर टूल्स का पूर्ण हेड-टू-हेड तुलना।
रनपॉड बनाम डिजिटलओशन - GPU प्रदाता तुलना (जून 2026)
रनपॉड और डिजिटलओशन का सीधा मुकाबला। अधिकतम फंडिंग, लाभ विभाजन, दैनिक और कुल ड्रॉडाउन नियम, लीवरेज, ट्रेडेबल संपत्ति, भुगतान आवृत्ति, भुगतान और भुगतान विधियां, ट्रेडिंग अनुमतियां और KYC प्रतिबंध खरीदने से पहले जांचें। डेटा ताज़ा किया गया जून 2026।
|
रनपॉड
एआई के लिए निर्मित क्लाउड — सर्वरलेस अनुमान से लेकर मांग पर त्वरित मल्टी-नोड क्लस्टर्स तक GPU वर्कलोड को तैनात और स्केल करें।
|
डिजिटलओशन
सरल, स्केलेबल GPU क्लाउड AI/ML के लिए
|
|
|---|---|---|
| अवलोकन | ||
| ट्रस्टपायलट रेटिंग | 3.5 | 4.6 |
| मुख्यालय | United States | United States |
| प्रदाता प्रकार | GPU-केंद्रित | लागू नहीं |
| के लिए सर्वश्रेष्ठ | एआई प्रशिक्षण अनुमान फाइन-ट्यूनिंग स्टेबल डिफ्यूजन बैच प्रोसेसिंग रेंडरिंग अनुसंधान LLM सेवा जनरेटिव एआई | एआई प्रशिक्षण अनुमान फाइन-ट्यूनिंग एलएलएम तैनाती एलएलएम सेवा कंप्यूटर विज़न स्टार्टअप जनरेटिव एआई अनुसंधान |
| GPU हार्डवेयर | ||
| जीपीयू मॉडल | B300 B200 H200 H100 SXM H100 PCIe H100 NVL MI300X A100 SXM A100 PCIe RTX 5090 RTX PRO 6000 L40S L40 RTX 6000 Ada RTX 5000 Ada RTX A6000 RTX A5000 RTX 4090 RTX 4080 SUPER RTX 4080 RTX 4070 Ti RTX 3090 Ti RTX 3090 RTX 3080 Ti RTX 3080 RTX 3070 A40 A30 A2 L4 | RTX 4000 Ada RTX 6000 Ada L40S MI300X H100 SXM H200 |
| अधिकतम वीआरएएम (जीबी) | 288 | 192 |
| अधिकतम जीपीयू/इंस्टेंस | 8 | 8 |
| इंटरकनेक्ट | NVLink | NVLink |
| मूल्य निर्धारण | ||
| प्रारंभिक मूल्य ($/घंटा) | $0.06/hr | $0.76/hr |
| बिलिंग विवरण | प्रति सेकंड | प्रति सेकंड |
| स्पॉट/पूर्वनिर्धारित | हाँ | नहीं |
| आरक्षित छूट | 15-29% (1 महीने से 1 साल की योजनाओं के लिए) | लागू नहीं |
| मुफ्त क्रेडिट | पहले $10 खर्च के बाद $5-$500 बोनस | 60 दिनों के लिए $200 का मुफ्त क्रेडिट |
| निकासी शुल्क | कोई नहीं (मुफ़्त) | कोई नहीं (योजना में शामिल) |
| भंडारण | कंटेनर/वॉल्यूम ($0.10/GB/माह), निष्क्रिय वॉल्यूम ($0.20/GB/माह), नेटवर्क स्टोरेज ($0.07/GB/माह 1TB) | 500-720 GiB NVMe बूट (शामिल), बड़े कॉन्फ़िग में 5 TiB NVMe स्क्रैच, वॉल्यूम $0.10/GiB/माह पर |
| इन्फ्रास्ट्रक्चर | ||
| क्षेत्र | 31 वैश्विक क्षेत्र | न्यूयॉर्क (NYC2), टोरंटो (TOR1), अटलांटा (ATL1), रिचमंड (RIC1), एम्स्टर्डम (AMS3) |
| अपटाइम एसएलए | 99.99% | 99% |
| डेवलपर अनुभव | ||
| फ्रेमवर्क | PyTorch TensorFlow JAX ONNX CUDA | PyTorch TensorFlow Jupyter Miniconda CUDA ROCm Hugging Face |
| डॉकर समर्थन | हाँ | हाँ |
| एसएसएच एक्सेस | हाँ | हाँ |
| ज्यूपिटर नोटबुक्स | हाँ | हाँ |
| एपीआई / सीएलआई | हाँ | हाँ |
| सेटअप समय | तुरंत | मिनट |
| Kubernetes समर्थन | नहीं | हाँ |
| व्यावसायिक शर्तें | ||
| न्यूनतम प्रतिबद्धता | कोई नहीं | कोई नहीं |
| अनुपालन | SOC 2 टाइप II | SOC 2 टाइप II SOC 3 HIPAA (BAA के साथ) CSA STAR स्तर 1 |
रनपॉड
डिजिटलओशन
अपनी तुलना बनाएं
इस गाइड से कोई भी 2-6 फर्म चुनें और उन्हें पूर्ण तुलना तालिका में खोलें।
सुझाव: यदि आप कोई फर्म नहीं चुनते हैं तो हम इस गाइड से शीर्ष 2 से शुरू करेंगे।