NVIDIA RTX 4000 Ada बनाम NVIDIA Tesla P4 — GPU तुलना (Apr 2026)
NVIDIA RTX 4000 Ada (20GB GDDR6, 107 TFLOPS FP16, Ada Lovelace) vs NVIDIA Tesla P4 (8GB GDDR5, Pascal). Cloud pricing: NVIDIA RTX 4000 Ada from $0.76/hr, NVIDIA Tesla P4 from $0.16/hr. Compare specs, VRAM, performance, and pricing across 2 cloud providers to find the best GPU for your AI workload.
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NVIDIA RTX 4000 Ada
20GB GDDR6 · Ada Lovelace
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NVIDIA Tesla P4
8GB GDDR5 · Pascal
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|---|---|---|---|
| विनिर्देश | |||
| निर्माता | NVIDIA | NVIDIA | |
| वास्तुकला | Ada Lovelace | Pascal | |
| VRAM | 20 GB GDDR6 | 8 GB GDDR5 | |
| बैंडविड्थ | 360 GB/s | 192 GB/s | |
| FP16 (Tensor) | 107.0 TFLOPS | लागू नहीं | |
| FP32 | 26.7 TFLOPS | 5.5 TFLOPS | |
| TDP | 130W | 75W | |
| रिलीज़ वर्ष | 2023 | 2016 | |
| खंड | Professional | Data center | |
| सबसे उपयुक्त | Entry professional AI CAD visualization | Legacy inference video transcoding | |
| क्लाउड मूल्य निर्धारण | |||
| सबसे सस्ता ऑन-डिमांड | $0.76/hr | $0.16/hr | |
| सबसे सस्ता स्पॉट | — | — | |
| प्रदाता | 1 | 1 | |
| प्रदाता मूल्य निर्धारण (मांग पर) | |||
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$0.76/hr | लागू नहीं | |
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लागू नहीं | $0.16/hr | |
NVIDIA RTX 4000 Ada
NVIDIA Tesla P4
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चेरी सर्वर
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डिजिटलओशन
सरल, स्केलेबल GPU क्लाउड AI/ML के लिए
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|---|---|---|
| अवलोकन | ||
| ट्रस्टपायलट रेटिंग | 4.6 | 4.6 |
| मुख्यालय | Lithuania | United States |
| प्रदाता प्रकार | लागू नहीं | लागू नहीं |
| के लिए सर्वश्रेष्ठ | एआई प्रशिक्षण अनुमान फाइन-ट्यूनिंग रेंडरिंग अनुसंधान HPC जनरेटिव एआई डीप लर्निंग | एआई प्रशिक्षण अनुमान फाइन-ट्यूनिंग एलएलएम तैनाती एलएलएम सेवा कंप्यूटर विज़न स्टार्टअप जनरेटिव एआई अनुसंधान |
| GPU Hardware | ||
| जीपीयू मॉडल | A100 A40 A16 A10 A2 Tesla P4 | RTX 4000 Ada RTX 6000 Ada L40S MI300X H100 SXM H200 |
| अधिकतम वीआरएएम (जीबी) | 80 | 192 |
| अधिकतम जीपीयू/इंस्टेंस | 2 | 8 |
| इंटरकनेक्ट | PCIe | NVLink |
| Pricing | ||
| प्रारंभिक मूल्य ($/घंटा) | $0.16/hr | $0.76/hr |
| बिलिंग विवरण | प्रति घंटे | प्रति सेकंड |
| स्पॉट/पूर्वनिर्धारित | नहीं | नहीं |
| आरक्षित छूट | लागू नहीं | लागू नहीं |
| मुफ्त क्रेडिट | कोई नहीं | 60 दिनों के लिए $200 का मुफ्त क्रेडिट |
| निकासी शुल्क | लागू नहीं | कोई नहीं (योजना में शामिल) |
| भंडारण | 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 |
| Infrastructure | ||
| क्षेत्र | लिथुआनिया, नीदरलैंड, जर्मनी, स्वीडन, अमेरिका, सिंगापुर (6 स्थान) | न्यूयॉर्क (NYC2), टोरंटो (TOR1), अटलांटा (ATL1), रिचमंड (RIC1), एम्स्टर्डम (AMS3) |
| अपटाइम एसएलए | 99.97% | 99% |
| Developer Experience | ||
| फ्रेमवर्क | PyTorch TensorFlow CUDA (बेर मेटल — पूर्ण स्टैक नियंत्रण) | PyTorch TensorFlow Jupyter Miniconda CUDA ROCm Hugging Face |
| डॉकर समर्थन | हाँ | हाँ |
| एसएसएच एक्सेस | हाँ | हाँ |
| ज्यूपिटर नोटबुक्स | नहीं | हाँ |
| एपीआई / सीएलआई | हाँ | हाँ |
| सेटअप समय | मिनट | मिनट |
| Kubernetes Support | हाँ | हाँ |
| Business Terms | ||
| न्यूनतम प्रतिबद्धता | कोई नहीं | कोई नहीं |
| अनुपालन | ISO 27001 ISO 20000-1 GDPR PCI DSS | SOC 2 टाइप II SOC 3 HIPAA (BAA के साथ) CSA STAR स्तर 1 |
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