NVIDIA A2 vs NVIDIA RTX PRO 6000 — Confronto GPU (Apr 2026)
NVIDIA A2 (16GB GDDR6, 18 TFLOPS FP16, Ampere) vs NVIDIA RTX PRO 6000 (96GB GDDR7, 252 TFLOPS FP16, Blackwell). Cloud pricing: NVIDIA A2 from $0.22/hr, NVIDIA RTX PRO 6000 from $1.71/hr. Compare specs, VRAM, performance, and pricing across 3 cloud providers to find the best GPU for your AI workload.
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NVIDIA A2
16GB GDDR6 · Ampere
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NVIDIA RTX PRO 6000
96GB GDDR7 · Blackwell
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|---|---|---|---|
| Specifiche | |||
| Produttore | NVIDIA | NVIDIA | |
| Architettura | Ampere | Blackwell | |
| VRAM | 16 GB GDDR6 | 96 GB GDDR7 | |
| Larghezza di banda | 200 GB/s | 1,792 GB/s | |
| FP16 (Tensor) | 18.0 TFLOPS | 252.0 TFLOPS | |
| FP32 | 4.5 TFLOPS | 125.0 TFLOPS | |
| TDP | 60W | 600W | |
| Anno di rilascio | 2021 | 2025 | |
| Segmento | Data center | Professional | |
| Ideale per | Edge inference entry-level AI | Professional AI development large model fine-tuning visualization | |
| Prezzi Cloud | |||
| Più economico On-Demand | $0.22/hr | $1.71/hr | |
| Più economico Spot | — | $1.69/hr | |
| Provider | 1 | 2 | |
| Prezzi Fornitore (On-Demand) | |||
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$0.22/hr | N/D | |
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N/D | $1.71/hr | |
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N/D | $1.89/hr | |
Top Providers for NVIDIA A2 and NVIDIA RTX PRO 6000
These 3 providers offer both NVIDIA A2 and NVIDIA RTX PRO 6000. Full head-to-head comparison of GPU models, pricing, infrastructure, and developer tools.
Cherry Servers vs Latitude.sh vs RunPod - Confronto fornitori GPU (Aprile 2026)
Confronto affiancato di Cherry Servers vs Latitude.sh vs RunPod. Scorra rapidamente finanziamento massimo, divisione profitti, regole di rischio, leva, piattaforme, strumenti, calendari pagamenti, opzioni di pagamento, permessi di trading e restrizioni KYC per restringere la lista delle società di prop trading. Dati aggiornati Aprile 2026.
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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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Latitude.sh
Cloud GPU bare metal in 23 sedi globali
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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 | 3.7 | 3.7 |
| Sede centrale | Lithuania | Brazil | United States |
| Tipo di Fornitore | N/D | Bare Metal | Focalizzato sulle GPU |
| Ideale Per | Addestramento AI inferenza fine-tuning rendering ricerca HPC AI generativa deep learning | Addestramento AI inferenza GPU bare metal fine-tuning ricerca carichi di lavoro dedicati AI generativa | Addestramento AI inferenza messa a punto Stable Diffusion elaborazione batch rendering ricerca servizio LLM AI generativa |
| GPU Hardware | |||
| Modelli GPU | A100 A40 A16 A10 A2 Tesla P4 | A30 RTX A5000 RTX A6000 L40S RTX 6000 Ada A100 SXM H100 SXM GH200 RTX PRO 6000 | 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 | 96 | 288 |
| Max GPU/Istanze | 2 | 8 | 8 |
| Interconnessione | PCIe | NVLink | NVLink |
| Pricing | |||
| Prezzo Iniziale ($/h) | $0.16/hr | $0.35/hr | $0.06/hr |
| Granularità di Fatturazione | Per ora | Per ora | Per secondo |
| Spot/Preemptible | No | No | Sì |
| Sconti Riservati | N/D | N/D | 15-29% (piani da 1 mese a 1 anno) |
| Crediti Gratuiti | Nessuno | 200$ tramite programma di referral | Bonus da $5 a $500 dopo la prima spesa di $10 |
| Tariffe di Uscita | N/D | Nessuno | Nessuno (Gratuito) |
| Archiviazione | NVMe SSD, Elastic Block Storage (0,071 $/GB/mese) | NVMe locale incluso (fino a 4x 3,8TB), Storage a blocchi 0,10$/GB/mese, Storage filesystem 0,05$/GB/mese | Contenitore/Volume ($0,10/GB/mese), Volume inattivo ($0,20/GB/mese), Archiviazione di rete ($0,07/GB/mese 1TB) |
| Infrastructure | |||
| Regioni | Lituania, Paesi Bassi, Germania, Svezia, Stati Uniti, Singapore (6 sedi) | 23 sedi: USA (8 città), LATAM (5), Europa (5), APAC (4), Città del Messico. GPU a Dallas, Francoforte, Sydney, Tokyo | 31 regioni globali |
| SLA di Disponibilità | 99,97% | 99,9% | 99,99% |
| Developer Experience | |||
| Framework | PyTorch TensorFlow CUDA (bare metal — controllo completo dello stack) | Immagini ottimizzate per ML PyTorch TensorFlow (installato dall’utente) CUDA | PyTorch TensorFlow JAX ONNX CUDA |
| Supporto Docker | Sì | Sì | Sì |
| Accesso SSH | Sì | Sì | Sì |
| Jupyter Notebooks | No | No | Sì |
| API / CLI | Sì | Sì | Sì |
| Tempo di Configurazione | Minuti | Secondi | Istantaneo |
| Kubernetes Support | Sì | No | No |
| Business Terms | |||
| Impegno Minimo | Nessuno | Nessuno | Nessuno |
| Conformità | ISO 27001 ISO 20000-1 GDPR PCI DSS | Isolamento single-tenant DPA disponibile | SOC 2 Tipo II |
Cherry Servers
Latitude.sh
RunPod
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