NVIDIA A10G vs NVIDIA A30 — Confronto GPU (Apr 2026)
NVIDIA A10G (24GB GDDR6, 70 TFLOPS FP16, Ampere) vs NVIDIA A30 (24GB HBM2e, 165 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.
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NVIDIA A10G
24GB GDDR6 · Ampere
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NVIDIA A30
24GB HBM2e · Ampere
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|---|---|---|---|
| Specifiche | |||
| Produttore | NVIDIA | NVIDIA | |
| Architettura | Ampere | Ampere | |
| VRAM | 24 GB GDDR6 | 24 GB HBM2e | |
| Larghezza di banda | 600 GB/s | 933 GB/s | |
| FP16 (Tensor) | 70.0 TFLOPS | 165.0 TFLOPS | |
| FP32 | 35.0 TFLOPS | 10.3 TFLOPS | |
| TDP | 300W | 165W | |
| Anno di rilascio | 2021 | 2021 | |
| Segmento | Data center | Data center | |
| Ideale per | Inference graphics rendering AI-accelerated workloads | Inference multi-instance GPU workloads | |
| Prezzi Cloud | |||
| Più economico On-Demand | — | $0.25/hr | |
| Più economico Spot | — | — | |
| Provider | 0 | 2 | |
| Prezzi Fornitore (On-Demand) | |||
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N/D | $0.25/hr | |
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N/D | $0.26/hr | |
Top Providers for NVIDIA A10G and NVIDIA A30
These 2 providers offer both NVIDIA A10G and NVIDIA A30. Full head-to-head comparison of GPU models, pricing, infrastructure, and developer tools.
Massed Compute vs RunPod - Confronto fornitori GPU (Aprile 2026)
Confronto diretto tra Massed Compute e RunPod. Controlli finanziamento massimo, divisione profitti, regole di drawdown giornaliere e complessive, leva, asset negoziabili, frequenza pagamenti, metodi di pagamento e incasso, permessi di trading e restrizioni KYC prima di acquistare una sfida. Dati aggiornati Aprile 2026.
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Massed Compute
Cloud GPU con supporto diretto degli ingegneri
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RunPod
Il cloud progettato per l'IA — distribuisca e scaldi carichi di lavoro GPU da inferenze serverless a cluster multi-nodo istantanei su richiesta.
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| Panoramica | ||
| Valutazione Trustpilot | 0 | 3.7 |
| Sede centrale | United States | United States |
| Tipo di Fornitore | Focalizzato su GPU | Focalizzato sulle GPU |
| Ideale Per | Addestramento AI inferenza rendering VFX AI generativa fine-tuning HPC Stable Diffusion ricerca | Addestramento AI inferenza messa a punto Stable Diffusion elaborazione batch rendering ricerca servizio LLM AI generativa |
| GPU Hardware | ||
| Modelli GPU | A30 RTX A5000 RTX A6000 L40S A100 SXM H100 PCIe H100 SXM H100 NVL RTX PRO 6000 H200 NVL | B300 B200 H200 H100 SXM H100 PCIe H100 NVL MI300X A100 SXM A100 PCIe RTX 5090 RTX PRO 6000 L40S L40 RTX 6000 Ada RTX 5000 Ada RTX A6000 RTX A5000 RTX 4090 RTX 4080 SUPER RTX 4080 RTX 4070 Ti RTX 3090 Ti RTX 3090 RTX 3080 Ti RTX 3080 RTX 3070 A40 A30 A2 L4 |
| Max VRAM (GB) | 141 | 288 |
| Max GPU/Istanze | 8 | 8 |
| Interconnessione | NVLink | NVLink |
| Pricing | ||
| Prezzo Iniziale ($/h) | $0.35/hr | $0.06/hr |
| Granularità di Fatturazione | Al minuto | Per secondo |
| Spot/Preemptible | No | Sì |
| Sconti Riservati | N/D | 15-29% (piani da 1 mese a 1 anno) |
| Crediti Gratuiti | Nessuno | Bonus da $5 a $500 dopo la prima spesa di $10 |
| Tariffe di Uscita | Nessuno | Nessuno (Gratuito) |
| Archiviazione | NVMe locale incluso con le istanze | Contenitore/Volume ($0,10/GB/mese), Volume inattivo ($0,20/GB/mese), Archiviazione di rete ($0,07/GB/mese 1TB) |
| Infrastructure | ||
| Regioni | Stati Uniti (data center Tier III) | 31 regioni globali |
| SLA di Disponibilità | Tier III (progettazione 99,98%) | 99,99% |
| Developer Experience | ||
| Framework | PyTorch TensorFlow CUDA cuDNN ComfyUI template ML preconfigurati | PyTorch TensorFlow JAX ONNX CUDA |
| Supporto Docker | Sì | Sì |
| Accesso SSH | Sì | Sì |
| Jupyter Notebooks | No | Sì |
| API / CLI | Sì | Sì |
| Tempo di Configurazione | Minuti | Istantaneo |
| Kubernetes Support | No | No |
| Business Terms | ||
| Impegno Minimo | Nessuno | Nessuno |
| Conformità | SOC 2 Tipo II HIPAA | SOC 2 Tipo II |
RunPod
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