NVIDIA L4 vs NVIDIA RTX PRO 6000 — Confronto GPU (Apr 2026)
NVIDIA L4 (24GB GDDR6, 121 TFLOPS FP16, Ada Lovelace) vs NVIDIA RTX PRO 6000 (96GB GDDR7, 252 TFLOPS FP16, Blackwell). Cloud pricing: NVIDIA L4 from $0.39/hr, NVIDIA RTX PRO 6000 from $1.71/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 L4
24GB GDDR6 · Ada Lovelace
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NVIDIA RTX PRO 6000
96GB GDDR7 · Blackwell
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|---|---|---|---|
| Specifiche | |||
| Produttore | NVIDIA | NVIDIA | |
| Architettura | Ada Lovelace | Blackwell | |
| VRAM | 24 GB GDDR6 | 96 GB GDDR7 | |
| Larghezza di banda | 300 GB/s | 1,792 GB/s | |
| FP16 (Tensor) | 121.0 TFLOPS | 252.0 TFLOPS | |
| FP32 | 30.3 TFLOPS | 125.0 TFLOPS | |
| TDP | 72W | 600W | |
| Anno di rilascio | 2023 | 2025 | |
| Segmento | Data center | Professional | |
| Ideale per | Inference video transcoding lightweight AI workloads | Professional AI development large model fine-tuning visualization | |
| Prezzi Cloud | |||
| Più economico On-Demand | $0.39/hr | $1.71/hr | |
| Più economico Spot | — | $1.69/hr | |
| Provider | 1 | 2 | |
| Prezzi Fornitore (On-Demand) | |||
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$0.39/hr | $1.89/hr | |
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N/D | $1.71/hr | |
NVIDIA L4
NVIDIA RTX PRO 6000
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Latitude.sh
Cloud GPU bare metal in 23 sedi globali
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|---|---|---|
| Panoramica | ||
| Valutazione Trustpilot | 3.7 | 3.7 |
| Sede centrale | United States | Brazil |
| Tipo di Fornitore | Focalizzato sulle GPU | Bare Metal |
| Ideale Per | Addestramento AI inferenza messa a punto Stable Diffusion elaborazione batch rendering ricerca servizio LLM AI generativa | Addestramento AI inferenza GPU bare metal fine-tuning ricerca carichi di lavoro dedicati AI generativa |
| GPU Hardware | ||
| Modelli GPU | B300 B200 H200 H100 SXM H100 PCIe H100 NVL MI300X A100 SXM A100 PCIe RTX 5090 RTX PRO 6000 L40S L40 RTX 6000 Ada RTX 5000 Ada RTX A6000 RTX A5000 RTX 4090 RTX 4080 SUPER RTX 4080 RTX 4070 Ti RTX 3090 Ti RTX 3090 RTX 3080 Ti RTX 3080 RTX 3070 A40 A30 A2 L4 | A30 RTX A5000 RTX A6000 L40S RTX 6000 Ada A100 SXM H100 SXM GH200 RTX PRO 6000 |
| Max VRAM (GB) | 288 | 96 |
| Max GPU/Istanze | 8 | 8 |
| Interconnessione | NVLink | NVLink |
| Pricing | ||
| Prezzo Iniziale ($/h) | $0.06/hr | $0.35/hr |
| Granularità di Fatturazione | Per secondo | Per ora |
| Spot/Preemptible | Sì | No |
| Sconti Riservati | 15-29% (piani da 1 mese a 1 anno) | N/D |
| Crediti Gratuiti | Bonus da $5 a $500 dopo la prima spesa di $10 | 200$ tramite programma di referral |
| Tariffe di Uscita | Nessuno (Gratuito) | Nessuno |
| Archiviazione | Contenitore/Volume ($0,10/GB/mese), Volume inattivo ($0,20/GB/mese), Archiviazione di rete ($0,07/GB/mese 1TB) | NVMe locale incluso (fino a 4x 3,8TB), Storage a blocchi 0,10$/GB/mese, Storage filesystem 0,05$/GB/mese |
| Infrastructure | ||
| Regioni | 31 regioni globali | 23 sedi: USA (8 città), LATAM (5), Europa (5), APAC (4), Città del Messico. GPU a Dallas, Francoforte, Sydney, Tokyo |
| SLA di Disponibilità | 99,99% | 99,9% |
| Developer Experience | ||
| Framework | PyTorch TensorFlow JAX ONNX CUDA | Immagini ottimizzate per ML PyTorch TensorFlow (installato dall’utente) CUDA |
| Supporto Docker | Sì | Sì |
| Accesso SSH | Sì | Sì |
| Jupyter Notebooks | Sì | No |
| API / CLI | Sì | Sì |
| Tempo di Configurazione | Istantaneo | Secondi |
| Kubernetes Support | No | No |
| Business Terms | ||
| Impegno Minimo | Nessuno | Nessuno |
| Conformità | SOC 2 Tipo II | Isolamento single-tenant DPA disponibile |
RunPod
Latitude.sh
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