NVIDIA RTX 4000 Ada vs NVIDIA Tesla P4 — Perbandingan GPU (Jun 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. Bandingkan spesifikasi, VRAM, performa, dan harga di antara 2 penyedia cloud untuk menemukan GPU terbaik bagi beban kerja AI Anda.
|
NVIDIA RTX 4000 Ada
20GB GDDR6 · Ada Lovelace
|
NVIDIA Tesla P4
8GB GDDR5 · Pascal
|
||
|---|---|---|---|
| Spesifikasi | |||
| Produsen | NVIDIA | NVIDIA | |
| Arsitektur | Ada Lovelace | Pascal | |
| VRAM | 20 GB GDDR6 | 8 GB GDDR5 | |
| Bandwidth | 360 GB/s | 192 GB/s | |
| FP16 (Tensor) | 107.0 TFLOPS | Tidak tersedia | |
| FP32 | 26.7 TFLOPS | 5.5 TFLOPS | |
| TDP | 130W | 75W | |
| Tahun Rilis | 2023 | 2016 | |
| Segmen | GPU Profesional | Pusat data | |
| Terbaik Untuk | Entry professional AI CAD visualization | Legacy inference video transcoding | |
| Harga Cloud | |||
| Termurah On-Demand | $0.76/hr | $0.16/hr | |
| Termurah Spot | — | — | |
| Penyedia | 1 | 1 | |
| Harga Penyedia (Sesuai Permintaan) | |||
|
$0.76/hr | Tidak tersedia | |
|
Tidak tersedia | $0.16/hr | |
NVIDIA RTX 4000 Ada
NVIDIA Tesla P4
Perbandingan GPU Terkait
Penyedia Teratas untuk NVIDIA RTX 4000 Ada dan NVIDIA Tesla P4
2 penyedia ini menawarkan NVIDIA RTX 4000 Ada dan NVIDIA Tesla P4. Perbandingan lengkap model GPU, harga, infrastruktur, dan alat pengembang.
Cherry Servers vs DigitalOcean - Perbandingan Penyedia GPU (Juni 2026)
Perbandingan langsung Cherry Servers dan DigitalOcean. Periksa pendanaan maksimum, pembagian keuntungan, aturan drawdown harian dan keseluruhan, leverage, aset yang dapat diperdagangkan, frekuensi pembayaran, metode pembayaran dan pencairan, izin perdagangan, dan pembatasan KYC sebelum membeli tantangan. Data diperbarui Juni 2026.
|
Cherry Servers
Server GPU bare metal dengan 24 tahun pengalaman hosting dan kontrol penuh tingkat perangkat keras.
|
DigitalOcean
GPU cloud yang sederhana dan dapat diskalakan untuk AI/ML
|
|
|---|---|---|
| Ikhtisar | ||
| Peringkat Trustpilot | 4.6 | 4.6 |
| Kantor Pusat | Lithuania | United States |
| Jenis Penyedia | Tidak tersedia | Tidak tersedia |
| Terbaik Untuk | Pelatihan AI inferensi fine-tuning rendering riset HPC AI generatif pembelajaran mendalam | Pelatihan AI inferensi penyetelan halus penyebaran LLM penyajian LLM visi komputer startup AI generatif riset |
| Perangkat Keras GPU | ||
| Model GPU | A100 A40 A16 A10 A2 Tesla P4 | RTX 4000 Ada RTX 6000 Ada L40S MI300X H100 SXM H200 |
| Maks VRAM (GB) | 80 | 192 |
| Maks GPU/Instance | 2 | 8 |
| Interkoneksi | PCIe | NVLink |
| Harga | ||
| Harga Mulai ($/jam) | $0.16/hr | $0.76/hr |
| Granularitas Penagihan | Per jam | Per detik |
| Spot/Preemptible | Tidak | Tidak |
| Diskon Cadangan | Tidak tersedia | Tidak tersedia |
| Kredit Gratis | Tidak ada | Kredit gratis $200 selama 60 hari |
| Biaya Keluar | Tidak tersedia | Tidak ada (termasuk dalam paket) |
| Penyimpanan | NVMe SSD, Elastic Block Storage ($0.071/GB/bln) | Boot NVMe 500-720 GiB (termasuk), scratch NVMe 5 TiB pada konfigurasi lebih besar, Volume dengan biaya $0,10/GiB/bulan |
| Infrastruktur | ||
| Wilayah | Lithuania, Belanda, Jerman, Swedia, AS, Singapura (6 lokasi) | New York (NYC2), Toronto (TOR1), Atlanta (ATL1), Richmond (RIC1), Amsterdam (AMS3) |
| SLA Waktu Aktif | 99,97% | 99% |
| Pengalaman Pengembang | ||
| Kerangka Kerja | PyTorch TensorFlow CUDA (bare metal — kontrol tumpukan penuh) | PyTorch TensorFlow Jupyter Miniconda CUDA ROCm Hugging Face |
| Dukungan Docker | Ya | Ya |
| Akses SSH | Ya | Ya |
| Jupyter Notebooks | Tidak | Ya |
| API / CLI | Ya | Ya |
| Waktu Setup | Menit | Menit |
| Dukungan Kubernetes | Ya | Ya |
| Ketentuan Bisnis | ||
| Komitmen Minimum | Tidak ada | Tidak ada |
| Kepatuhan | ISO 27001 ISO 20000-1 GDPR PCI DSS | SOC 2 Tipe II SOC 3 HIPAA (dengan BAA) CSA STAR Level 1 |
Cherry Servers
DigitalOcean
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.