NVIDIA A30 vs NVIDIA RTX A4000 — Perbandingan GPU (Apr 2026)
NVIDIA A30 (24GB HBM2e, 165 TFLOPS FP16, Ampere) vs NVIDIA RTX A4000 (16GB GDDR6, 19.2 TFLOPS FP16, Ampere). Cloud pricing: NVIDIA A30 from $0.25/hr. Compare specs, VRAM, performance, and pricing across 2 cloud providers to find the best GPU for your AI workload.
|
NVIDIA A30
24GB HBM2e · Ampere
|
NVIDIA RTX A4000
16GB GDDR6 · Ampere
|
||
|---|---|---|---|
| Spesifikasi | |||
| Produsen | NVIDIA | NVIDIA | |
| Arsitektur | Ampere | Ampere | |
| VRAM | 24 GB HBM2e | 16 GB GDDR6 | |
| Bandwidth | 933 GB/s | 448 GB/s | |
| FP16 (Tensor) | 165.0 TFLOPS | 19.2 TFLOPS | |
| FP32 | 10.3 TFLOPS | 16.0 TFLOPS | |
| TDP | 165W | 140W | |
| Tahun Rilis | 2021 | 2021 | |
| Segmen | Data center | Professional | |
| Terbaik Untuk | Inference multi-instance GPU workloads | Entry workstation rendering | |
| Harga Cloud | |||
| Termurah On-Demand | $0.25/hr | — | |
| Termurah Spot | — | — | |
| Penyedia | 2 | 0 | |
| Harga Penyedia (Sesuai Permintaan) | |||
|
$0.25/hr | Tidak tersedia | |
|
$0.26/hr | Tidak tersedia | |
NVIDIA A30
NVIDIA RTX A4000
Perbandingan GPU Terkait
Top Providers for NVIDIA A30 and NVIDIA RTX A4000
These 2 providers offer both NVIDIA A30 and NVIDIA RTX A4000. Full head-to-head comparison of GPU models, pricing, infrastructure, and developer tools.
Massed Compute vs RunPod - Perbandingan Penyedia GPU (April 2026)
Perbandingan langsung Massed Compute dan RunPod. Periksa pendanaan maksimum, pembagian keuntungan, aturan drawdown harian dan keseluruhan, leverage, aset yang dapat diperdagangkan, frekuensi pembayaran, metode pembayaran dan pencairan, izin perdagangan, dan pembatasan KYC sebelum membeli tantangan. Data diperbarui April 2026.
|
Massed Compute
Cloud GPU dengan dukungan langsung dari insinyur
|
RunPod
Cloud yang dibangun untuk AI — jalankan dan skalakan beban kerja GPU dari inferensi tanpa server hingga klaster multi-node instan sesuai permintaan.
|
|
|---|---|---|
| Ikhtisar | ||
| Peringkat Trustpilot | 0 | 3.7 |
| Kantor Pusat | United States | United States |
| Jenis Penyedia | Fokus pada GPU | Fokus pada GPU |
| Terbaik Untuk | Pelatihan AI inferensi rendering VFX AI generatif fine-tuning HPC Stable Diffusion riset | Pelatihan AI inferensi penyetelan halus Stable Diffusion pemrosesan batch rendering riset penyajian LLM AI generatif |
| GPU Hardware | ||
| Model GPU | A30 RTX A5000 RTX A6000 L40S A100 SXM H100 PCIe H100 SXM H100 NVL RTX PRO 6000 H200 NVL | B300 B200 H200 H100 SXM H100 PCIe H100 NVL MI300X A100 SXM A100 PCIe RTX 5090 RTX PRO 6000 L40S L40 RTX 6000 Ada RTX 5000 Ada RTX A6000 RTX A5000 RTX 4090 RTX 4080 SUPER RTX 4080 RTX 4070 Ti RTX 3090 Ti RTX 3090 RTX 3080 Ti RTX 3080 RTX 3070 A40 A30 A2 L4 |
| Maks VRAM (GB) | 141 | 288 |
| Maks GPU/Instance | 8 | 8 |
| Interkoneksi | NVLink | NVLink |
| Pricing | ||
| Harga Mulai ($/jam) | $0.35/hr | $0.06/hr |
| Granularitas Penagihan | Per menit | Per detik |
| Spot/Preemptible | Tidak | Ya |
| Diskon Cadangan | Tidak tersedia | 15-29% (rencana 1 bulan hingga 1 tahun) |
| Kredit Gratis | Tidak ada | Bonus $5-$500 setelah pengeluaran pertama $10 |
| Biaya Keluar | Tidak ada | Tidak ada (Gratis) |
| Penyimpanan | NVMe lokal termasuk dengan instance | Kontainer/Volume ($0,10/GB/bulan), Volume Menganggur ($0,20/GB/bulan), Penyimpanan Jaringan ($0,07/GB/bulan 1TB) |
| Infrastructure | ||
| Wilayah | Amerika Serikat (pusat data Tier III) | 31 wilayah global |
| SLA Waktu Aktif | Tier III (desain 99,98%) | 99,99% |
| Developer Experience | ||
| Kerangka Kerja | PyTorch TensorFlow CUDA cuDNN ComfyUI template ML yang sudah dikonfigurasi sebelumnya | PyTorch TensorFlow JAX ONNX CUDA |
| Dukungan Docker | Ya | Ya |
| Akses SSH | Ya | Ya |
| Jupyter Notebooks | Tidak | Ya |
| API / CLI | Ya | Ya |
| Waktu Setup | Menit | Instan |
| Kubernetes Support | Tidak | Tidak |
| Business Terms | ||
| Komitmen Minimum | Tidak ada | Tidak ada |
| Kepatuhan | SOC 2 Tipe II HIPAA | SOC 2 Tipe II |
Massed Compute
RunPod
Bangun perbandingan Anda sendiri
Pilih 2-6 perusahaan dari panduan ini dan buka di tabel perbandingan lengkap.
Tip: jika Anda tidak memilih perusahaan, kami akan mulai dengan 2 teratas dari panduan ini.