NVIDIA A2 vs NVIDIA RTX 4000 Ada — Confronto GPU (Jun 2026)
NVIDIA A2 (16GB GDDR6, 18 TFLOPS FP16, Ampere) vs NVIDIA RTX 4000 Ada (20GB GDDR6, 107 TFLOPS FP16, Ada Lovelace). Cloud pricing: NVIDIA A2 from $0.22/hr, NVIDIA RTX 4000 Ada from $0.76/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 RTX 4000 Ada
20GB GDDR6 · Ada Lovelace
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|---|---|---|---|
| Specifiche | |||
| Produttore | NVIDIA | NVIDIA | |
| Architettura | Ampere | Ada Lovelace | |
| VRAM | 16 GB GDDR6 | 20 GB GDDR6 | |
| Larghezza di banda | 200 GB/s | 360 GB/s | |
| FP16 (Tensor) | 18.0 TFLOPS | 107.0 TFLOPS | |
| FP32 | 4.5 TFLOPS | 26.7 TFLOPS | |
| TDP | 60W | 130W | |
| Anno di rilascio | 2021 | 2023 | |
| Segmento | Data center | GPU Professionali | |
| Ideale per | Edge inference entry-level AI | Entry professional AI CAD visualization | |
| Prezzi Cloud | |||
| Più economico On-Demand | $0.22/hr | $0.76/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 | $0.76/hr | |
NVIDIA A2
NVIDIA RTX 4000 Ada
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Cherry Servers
Server GPU bare metal con 24 anni di esperienza nell'hosting e controllo completo a livello hardware.
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DigitalOcean
Cloud GPU semplice e scalabile per AI/ML
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|---|---|---|
| Panoramica | ||
| Valutazione Trustpilot | 4.6 | 4.6 |
| Sede centrale | Lithuania | United States |
| Tipo di Fornitore | N/D | N/D |
| Ideale Per | Addestramento AI inferenza fine-tuning rendering ricerca HPC AI generativa deep learning | Addestramento AI inferenza fine-tuning distribuzione LLM servizio LLM visione artificiale startup AI generativa ricerca |
| Hardware GPU | ||
| Modelli GPU | A100 A40 A16 A10 A2 Tesla P4 | RTX 4000 Ada RTX 6000 Ada L40S MI300X H100 SXM H200 |
| Max VRAM (GB) | 80 | 192 |
| Max GPU/Istanze | 2 | 8 |
| Interconnessione | PCIe | NVLink |
| Prezzi | ||
| Prezzo Iniziale ($/h) | $0.16/hr | $0.76/hr |
| Granularità di Fatturazione | Per ora | A secondo |
| Spot/Preemptible | No | No |
| Sconti Riservati | N/D | N/D |
| Crediti Gratuiti | Nessuno | Credito gratuito di $200 per 60 giorni |
| Tariffe di Uscita | N/D | Nessuno (incluso nel piano) |
| Archiviazione | NVMe SSD, Elastic Block Storage (0,071 $/GB/mese) | Avvio NVMe da 500-720 GiB (incluso), scratch NVMe da 5 TiB nelle configurazioni più grandi, Volumi a $0,10/GiB/mese |
| Infrastruttura | ||
| Regioni | Lituania, Paesi Bassi, Germania, Svezia, Stati Uniti, Singapore (6 sedi) | New York (NYC2), Toronto (TOR1), Atlanta (ATL1), Richmond (RIC1), Amsterdam (AMS3) |
| SLA di Disponibilità | 99,97% | 99% |
| Esperienza Sviluppatore | ||
| Framework | PyTorch TensorFlow CUDA (bare metal — controllo completo dello stack) | PyTorch TensorFlow Jupyter Miniconda CUDA ROCm Hugging Face |
| Supporto Docker | Sì | Sì |
| Accesso SSH | Sì | Sì |
| Jupyter Notebooks | No | Sì |
| API / CLI | Sì | Sì |
| Tempo di Configurazione | Minuti | Minuti |
| Supporto Kubernetes | Sì | Sì |
| Termini Commerciali | ||
| Impegno Minimo | Nessuno | Nessuno |
| Conformità | ISO 27001 ISO 20000-1 GDPR PCI DSS | SOC 2 Tipo II SOC 3 HIPAA (con BAA) CSA STAR Livello 1 |
Cherry Servers
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