NVIDIA A2 vs NVIDIA L4 — Confronto GPU (Jun 2026)
NVIDIA A2 (16GB GDDR6, 18 TFLOPS FP16, Ampere) vs NVIDIA L4 (24GB GDDR6, 121 TFLOPS FP16, Ada Lovelace). Cloud pricing: NVIDIA A2 from $0.22/hr, NVIDIA L4 from $0.39/hr. Confronta specifiche, VRAM, prestazioni e prezzi tra 2 provider cloud per trovare la migliore GPU per il tuo carico di lavoro AI.
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NVIDIA A2
16GB GDDR6 · Ampere
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NVIDIA L4
24GB GDDR6 · Ada Lovelace
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|---|---|---|---|
| Specifiche | |||
| Produttore | NVIDIA | NVIDIA | |
| Architettura | Ampere | Ada Lovelace | |
| VRAM | 16 GB GDDR6 | 24 GB GDDR6 | |
| Larghezza di banda | 200 GB/s | 300 GB/s | |
| FP16 (Tensor) | 18.0 TFLOPS | 121.0 TFLOPS | |
| FP32 | 4.5 TFLOPS | 30.3 TFLOPS | |
| TDP | 60W | 72W | |
| Anno di rilascio | 2021 | 2023 | |
| Segmento | Data center | Data center | |
| Ideale per | Edge inference entry-level AI | Inference video transcoding lightweight AI workloads | |
| Prezzi Cloud | |||
| Più economico On-Demand | $0.22/hr | $0.39/hr | |
| Più economico Spot | — | — | |
| Provider | 1 | 1 | |
| Prezzi Fornitore (On-Demand) | |||
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$0.22/hr | N/D | |
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N/D | $0.39/hr | |
NVIDIA A2
NVIDIA L4
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Cherry Servers
Server GPU bare metal con 24 anni di esperienza nell'hosting e controllo completo a livello hardware.
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RunPod
Il cloud progettato per l'IA — distribuisca e scaldi carichi di lavoro GPU da inferenze serverless a cluster multi-nodo istantanei su richiesta.
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|---|---|---|
| Panoramica | ||
| Valutazione Trustpilot | 4.6 | 3.5 |
| Sede centrale | Lithuania | United States |
| Tipo di Fornitore | N/D | Focalizzato sulle GPU |
| Ideale Per | Addestramento AI inferenza fine-tuning rendering ricerca HPC AI generativa deep learning | Addestramento AI inferenza messa a punto Stable Diffusion elaborazione batch rendering ricerca servizio LLM AI generativa |
| Hardware GPU | ||
| Modelli GPU | A100 A40 A16 A10 A2 Tesla P4 | B300 B200 H200 H100 SXM H100 PCIe H100 NVL MI300X A100 SXM A100 PCIe RTX 5090 RTX PRO 6000 L40S L40 RTX 6000 Ada RTX 5000 Ada RTX A6000 RTX A5000 RTX 4090 RTX 4080 SUPER RTX 4080 RTX 4070 Ti RTX 3090 Ti RTX 3090 RTX 3080 Ti RTX 3080 RTX 3070 A40 A30 A2 L4 |
| Max VRAM (GB) | 80 | 288 |
| Max GPU/Istanze | 2 | 8 |
| Interconnessione | PCIe | NVLink |
| Prezzi | ||
| Prezzo Iniziale ($/h) | $0.16/hr | $0.06/hr |
| Granularità di Fatturazione | Per ora | 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 | N/D | Nessuno (Gratuito) |
| Archiviazione | NVMe SSD, Elastic Block Storage (0,071 $/GB/mese) | Contenitore/Volume ($0,10/GB/mese), Volume inattivo ($0,20/GB/mese), Archiviazione di rete ($0,07/GB/mese 1TB) |
| Infrastruttura | ||
| Regioni | Lituania, Paesi Bassi, Germania, Svezia, Stati Uniti, Singapore (6 sedi) | 31 regioni globali |
| SLA di Disponibilità | 99,97% | 99,99% |
| Esperienza Sviluppatore | ||
| Framework | PyTorch TensorFlow CUDA (bare metal — controllo completo dello stack) | 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 |
| Supporto Kubernetes | Sì | No |
| Termini Commerciali | ||
| Impegno Minimo | Nessuno | Nessuno |
| Conformità | ISO 27001 ISO 20000-1 GDPR PCI DSS | SOC 2 Tipo II |
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