NVIDIA A30 vs NVIDIA GeForce RTX 3070 — GPU összehasonlítás (Jun 2026)

NVIDIA A30 (24GB HBM2e, 165 TFLOPS FP16, Ampere) vs NVIDIA GeForce RTX 3070 (8GB GDDR6, 20.3 TFLOPS FP16, Ampere). 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.

NVIDIA A30 vs NVIDIA GeForce RTX 3070 — GPU összehasonlítás (Jun 2026)
NVIDIA A30
24GB HBM2e · Ampere
NVIDIA A30 árak megtekintése
NVIDIA GeForce RTX 3070
8GB GDDR6 · Ampere
NVIDIA GeForce RTX 3070 árak megtekintése
Műszaki adatok
Gyártó NVIDIA NVIDIA
Architektúra Ampere Ampere
VRAM 24 GB HBM2e 8 GB GDDR6
Sávszélesség 933 GB/s 448 GB/s
FP16 (Tensor) 165.0 TFLOPS 20.3 TFLOPS
FP32 10.3 TFLOPS 10.2 TFLOPS
TDP 165W 220W
Megjelenési Év 2021 2020
Szegmens Adatközpont Fogyasztói GPU-k
Legalkalmasabb Inference multi-instance GPU workloads Budget inference gaming
Felhő árak
Legolcsóbb Azonnali $0.25/hr
Legolcsóbb Spot
Szolgáltatók 2 0
Szolgáltató árai (igény szerint)
Massed Compute $0.25/hr Nem alkalmazható
RunPod $0.26/hr Nem alkalmazható
NVIDIA A30 NVIDIA GeForce RTX 3070

Legjobb szolgáltatók NVIDIA A30 és NVIDIA GeForce RTX 3070 számára

Ezek a 2 szolgáltatók mind NVIDIA A30-t, mind NVIDIA GeForce RTX 3070-t kínálnak. Teljes összehasonlítás GPU modellek, árak, infrastruktúra és fejlesztői eszközök szerint.

Massed Compute vs RunPod – GPU szolgáltató összehasonlítás (Június 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 Június 2026.

Massed Compute vs RunPod – GPU szolgáltató összehasonlítás (Június 2026)
Massed Compute
GPU felhő közvetlen mérnöki támogatással
Visit Massed Compute
RunPod
A mesterséges intelligenciához épített felhő — telepítsen és méretezzen GPU-munkaterheléseket a szerver nélküli következtetéstől az azonnali többcsomópontos klaszterekig igény szerint.
Visit RunPod
Áttekintés
Trustpilot értékelés 3.2 3.5
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.