NVIDIA RTX 4000 Ada memory-bound vs compute-bound workloads
Jawaban
NVIDIA RTX 4000 Ada delivers 107 FP16 TFLOPS and 26.7 FP32 TFLOPS, backed by 360 GB/s of memory bandwidth and 20 GB of VRAM. In mixed-precision fine-tuning, those numbers typically convert to solid throughput on dense models up to several tens of billions of parameters.
For low-latency inference, real-world tokens-per-second on common large language models depends more on memory bandwidth than peak FLOPS — the 360 GB/s figure is the relevant ceiling for autoregressive decoding. On batched workloads like diffusion image generation, compute becomes the dominant factor again.
At $0.76 per hour on the budget-friendly cloud provider, performance-per-dollar is competitive for AI-heavy workloads.
Rent NVIDIA RTX 4000 Ada on DigitalOcean from $0.76/hr — check live availability and deploy.
Lebih Banyak FAQ tentang NVIDIA RTX 4000 Ada
Ulasan Penyedia GPU DigitalOcean & Fakta Utama (April 2026)
Cuplikan DigitalOcean: pendanaan maksimum, pembagian keuntungan, aturan drawdown, leverage, instrumen, jadwal pembayaran, metode pembayaran, izin perdagangan, dan KYC. Data diverifikasi April 2026.
|
DigitalOcean
GPU cloud yang sederhana dan dapat diskalakan untuk AI/ML
|
|
|---|---|
| Ikhtisar | |
| Peringkat Trustpilot | 4.6 |
| Kantor Pusat | United States |
| Jenis Penyedia | Tidak tersedia |
| Terbaik Untuk | Pelatihan AI inferensi penyetelan halus penyebaran LLM penyajian LLM visi komputer startup AI generatif riset |
| Perangkat Keras GPU | |
| Model GPU | RTX 4000 Ada RTX 6000 Ada L40S MI300X H100 SXM H200 |
| Maks VRAM (GB) | 192 |
| Maks GPU/Instance | 8 |
| Interkoneksi | NVLink |
| Harga | |
| Harga Mulai ($/jam) | $0.76/hr |
| Granularitas Penagihan | Per detik |
| Spot/Preemptible | Tidak |
| Diskon Cadangan | Tidak tersedia |
| Kredit Gratis | Kredit gratis $200 selama 60 hari |
| Biaya Keluar | Tidak ada (termasuk dalam paket) |
| Penyimpanan | Boot NVMe 500-720 GiB (termasuk), scratch NVMe 5 TiB pada konfigurasi lebih besar, Volume dengan biaya $0,10/GiB/bulan |
| Infrastruktur | |
| Wilayah | New York (NYC2), Toronto (TOR1), Atlanta (ATL1), Richmond (RIC1), Amsterdam (AMS3) |
| SLA Waktu Aktif | 99% |
| Pengalaman Pengembang | |
| Kerangka Kerja | PyTorch TensorFlow Jupyter Miniconda CUDA ROCm Hugging Face |
| Dukungan Docker | Ya |
| Akses SSH | Ya |
| Jupyter Notebooks | Ya |
| API / CLI | Ya |
| Waktu Setup | Menit |
| Dukungan Kubernetes | Ya |
| Ketentuan Bisnis | |
| Komitmen Minimum | Tidak ada |
| Kepatuhan | SOC 2 Tipe II SOC 3 HIPAA (dengan BAA) CSA STAR Level 1 |
DigitalOcean