NVIDIA A30 vs NVIDIA GH200 Superchip — GPU összehasonlítás (Jul 2026)
NVIDIA A30 (24GB HBM2e, 165 TFLOPS FP16, Ampere) vs NVIDIA GH200 Superchip (96GB HBM3, 989 TFLOPS FP16, Hopper). Cloud pricing: NVIDIA A30 from $0.25/hr. Hasonlítsa össze a specifikációkat, VRAM-ot, teljesítményt és árakat 2 felhőszolgáltató között, hogy megtalálja a legjobb GPU-t AI munkaterheléséhez.
Összegzés: NVIDIA A30 vs NVIDIA GH200 Superchip
NVIDIA GH200 Superchip összességében vezet, 6 összehasonlított kategóriából 5-ben első.
Ahol NVIDIA A30 vezet
- TDP (165W vs 700W)
Ahol NVIDIA GH200 Superchip vezet
- FP16 (989 TFLOPS vs 165 TFLOPS)
- VRAM (96 GB vs 24 GB)
- Sávszélesség (4,000 GB/s vs 933 GB/s)
- FP32 (494.5 TFLOPS vs 10.3 TFLOPS)
- Megjelenési Év (2023 vs 2021)
Válassza a(z) NVIDIA A30 lehetőséget a(z) Inference, multi-instance GPU workloads-hez. Válassza a(z) NVIDIA GH200 Superchip lehetőséget a(z) Large-scale AI training, HPC-hez.
Gyakran Ismételt Kérdések
Melyik jobb, NVIDIA A30 vagy NVIDIA GH200 Superchip?
Kinek jobb a FP16, NVIDIA A30-nek vagy NVIDIA GH200 Superchip-nek?
Kinek jobb a VRAM, NVIDIA A30-nek vagy NVIDIA GH200 Superchip-nek?
|
NVIDIA A30
24GB HBM2e · Ampere
|
NVIDIA GH200 Superchip
96GB HBM3 · Hopper
|
||
|---|---|---|---|
| Műszaki adatok | |||
| Gyártó | NVIDIA | NVIDIA | |
| Architektúra | Ampere | Hopper | |
| VRAM | 24 GB HBM2e | 96 GB HBM3 | |
| Sávszélesség | 933 GB/s | 4,000 GB/s | |
| FP16 (Tensor) | 165.0 TFLOPS | 989.0 TFLOPS | |
| FP32 | 10.3 TFLOPS | 494.5 TFLOPS | |
| TDP | 165W | 700W | |
| Megjelenési Év | 2021 | 2023 | |
| Szegmens | Adatközpont | Adatközpont | |
| Legalkalmasabb | Inference multi-instance GPU workloads | Large-scale AI training HPC | |
| Felhő árak | |||
| Legolcsóbb Azonnali | $0.25/hr | — | |
| Legolcsóbb Spot | — | — | |
| Szolgáltatók | 2 | 0 | |
| Szolgáltató árai (igény szerint) | |||
|
$0.25/hr | Nem alkalmazható | |
|
$0.26/hr | Nem alkalmazható | |
NVIDIA A30
NVIDIA GH200 Superchip
Kapcsolódó GPU-összehasonlítások
Legjobb szolgáltatók NVIDIA A30 és NVIDIA GH200 Superchip számára
Ezek a 2 szolgáltatók mind NVIDIA A30-t, mind NVIDIA GH200 Superchip-t kínálnak. Teljes összehasonlítás GPU modellek, árak, infrastruktúra és fejlesztői eszközök szerint.
Massed Compute vs Runpod – GPU szolgáltató összehasonlítás (Július 2026)
Közvetlen összehasonlítás Massed Compute és Runpod között. Ellenőrizze a maximális finanszírozást, nyereségmegosztást, napi és összes visszaesési szabályokat, tőkeáttételt, kereskedhető eszközöket, kifizetési gyakoriságot, fizetési és kifizetési módokat, kereskedési jogosultságokat és KYC korlátozásokat, mielőtt kihívást vásárol. Adatok frissítve Július 2026.
Összegzés: Massed Compute vs Runpod
Runpod összességében vezet, 9 összehasonlított kategóriából 7-ben első.
Ahol Massed Compute vezet
- Keretrendszerek (6 vs 5)
- Megfelelőség (2 vs 1)
Ahol Runpod vezet
- Trustpilot értékelés (3.7 vs 2.9)
- Kezdő ár ($/óra) ($0.06/hr vs $0.35/hr)
- Max VRAM (GB) (288 vs 141)
- Üzemidő SLA (9,999% vs 9,998%)
- GPU modellek (30 vs 10)
- Spot/előzetesen megszakítható
Válassza a(z) Massed Compute lehetőséget a(z) Mesterséges intelligencia képzés, következtetés, VFX renderelés-hez. Válassza a(z) Runpod lehetőséget a(z) Mesterséges intelligencia képzés, következtetés, finomhangolás-hez.
Gyakran Ismételt Kérdések
Melyik jobb, Massed Compute vagy Runpod?
Kinek jobb a Trustpilot értékelés, Massed Compute-nek vagy Runpod-nek?
Kinek jobb a Kezdő ár ($/óra), Massed Compute-nek vagy Runpod-nek?
|
Massed Compute
GPU felhő közvetlen mérnöki támogatással
|
Runpod
A mesterséges intelligenciához épített felhő — telepítsen és méretezzen GPU-munkaterheléseket a szerver nélküli következtetéstől az azonnali többcsomópontos klaszterekig igény szerint.
|
|
|---|---|---|
| Áttekintés | ||
| Trustpilot értékelés | 2.9 | 3.7 |
| Székhely | United States | United States |
| Szolgáltató típusa | GPU-központú | GPU-központú |
| Legalkalmasabb | Mesterséges intelligencia képzés következtetés VFX renderelés generatív AI finomhangolás HPC Stable Diffusion kutatás | Mesterséges intelligencia képzés következtetés finomhangolás Stable Diffusion kötegelt feldolgozás renderelés kutatás LLM szolgáltatás generatív MI |
| GPU Hardver | ||
| GPU modellek | 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 |
| Max VRAM (GB) | 141 | 288 |
| Max GPU/instancia | 8 | 8 |
| Összeköttetés | NVLink | NVLink |
| Árazás | ||
| Kezdő ár ($/óra) | $0.35/hr | $0.06/hr |
| Számlázási részletesség | Percenként | Másodpercenként |
| Spot/előzetesen megszakítható | Nem | Igen |
| Foglalt kedvezmények | Nem alkalmazható | 15-29% (1 hónapos és 1 éves tervek esetén) |
| Ingyenes kreditek | Nincs | 5-500 dolláros bónusz az első 10 dolláros költés után |
| Kimenő díjak | Nincs | Nincs (Ingyenes) |
| Tárolás | Helyi NVMe a példányokhoz tartozóan | Konténer/Tároló ($0,10/GB/hó), Inaktív tároló ($0,20/GB/hó), Hálózati tároló ($0,07/GB/hó 1TB) |
| Infrastruktúra | ||
| Régiók | Egyesült Államok (Tier III adatközpontok) | 31 globális régió |
| Üzemidő SLA | Tier III (99,98%-os tervezett rendelkezésre állás) | 99,99% |
| Fejlesztői élmény | ||
| Keretrendszerek | PyTorch TensorFlow CUDA cuDNN ComfyUI előre konfigurált gépi tanulási sablonok | PyTorch TensorFlow JAX ONNX CUDA |
| Docker támogatás | Igen | Igen |
| SSH hozzáférés | Igen | Igen |
| Jupyter jegyzetfüzetek | Nem | Igen |
| API / CLI | Igen | Igen |
| Beállítási idő | Percek | Azonnali |
| Kubernetes támogatás | Nem | Nem |
| Üzleti feltételek | ||
| Minimális elköteleződés | Nincs | Nincs |
| Megfelelőség | SOC 2 Type II HIPAA | SOC 2 Type II |
Massed Compute
Runpod
Építse meg saját összehasonlítását
Válasszon ki 2-6 céget ebből az útmutatóból, és nyissa meg őket a teljes összehasonlító táblázatban.
Tipp: ha nem választ cégeket, az útmutató legjobb 2 cégével kezdünk.