NVIDIA A2 対 NVIDIA RTX PRO 6000 — GPU 比較 (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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|---|---|---|---|
| 仕様 | |||
| 製造元 | NVIDIA | NVIDIA | |
| アーキテクチャ | Ampere | Blackwell | |
| VRAM | 16 GB GDDR6 | 96 GB GDDR7 | |
| 帯域幅 | 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 | |
| 発売年 | 2021 | 2025 | |
| セグメント | Data center | Professional | |
| 最適用途 | Edge inference entry-level AI | Professional AI development large model fine-tuning visualization | |
| クラウド価格 | |||
| 最安オンデマンド | $0.22/hr | $1.71/hr | |
| 最安スポット | — | $1.69/hr | |
| プロバイダー | 1 | 2 | |
| プロバイダー価格（オンデマンド） | |||
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$0.22/hr | 該当なし | |
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該当なし | $1.71/hr | |
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該当なし | $1.89/hr | |
NVIDIA A2
NVIDIA RTX PRO 6000
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ラティチュード.sh
23の世界各地で展開するベアメタルGPUクラウド
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RunPod
AIのために構築されたクラウド — サーバーレス推論から即時のマルチノードクラスタまで、GPUワークロードをオンデマンドで展開・スケール可能。
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|---|---|---|---|
| 概要 | |||
| Trustpilot評価 | 4.6 | 3.7 | 3.7 |
| 本社所在地 | Lithuania | Brazil | United States |
| プロバイダータイプ | 該当なし | ベアメタル | GPU特化型 |
| 最適用途 | AIトレーニング、推論、ファインチューニング、レンダリング、研究、HPC、生成AI、ディープラーニング | AIトレーニング、推論、ベアメタルGPU、ファインチューニング、研究、専用ワークロード、生成AI | AIトレーニング、推論、ファインチューニング、Stable Diffusion、バッチ処理、レンダリング、研究、LLMサービング、生成AI |
| GPU Hardware | |||
| GPUモデル | A100、A40、A16、A10、A2、Tesla P4 | A30、RTX A5000、RTX A6000、L40S、RTX 6000 Ada、A100 SXM、H100 SXM、GH200、RTX PRO 6000 | B300、B200、H200、H100 SXM、H100 PCIe、H100 NVL、MI300X、A100 SXM、A100 PCIe、RTX 5090、RTX PRO 6000、L40S、L40、RTX 6000 Ada、RTX 5000 Ada、RTX A6000、RTX A5000、RTX 4090、RTX 4080 SUPER、RTX 4080、RTX 4070 Ti、RTX 3090 Ti、RTX 3090、RTX 3080 Ti、RTX 3080、RTX 3070、A40、A30、A2、L4 |
| 最大VRAM（GB） | 80 | 96 | 288 |
| インスタンスあたり最大GPU数 | 2 | 8 | 8 |
| インターコネクト | PCIe | NVLink | NVLink |
| Pricing | |||
| 開始価格（$/時） | $0.16/hr | $0.35/hr | $0.06/hr |
| 請求単位 | 時間単位 | 時間単位 | 毎秒 |
| スポット/プリエンプティブル | いいえ | いいえ | はい |
| 予約割引 | 該当なし | 該当なし | 15〜29％（1ヶ月〜1年プラン） |
| 無料クレジット | なし | 紹介プログラムで200ドル | 最初の10ドル使用後に5〜500ドルのボーナス |
| 転送料金 | 該当なし | なし | なし（無料） |
| ストレージ | NVMe SSD、Elastic Block Storage（$0.071/GB/月） | ローカルNVMe込み（最大4台×3.8TB）、ブロックストレージは月額0.10ドル/GB、ファイルシステムストレージは月額0.05ドル/GB | コンテナ/ボリューム（0.10ドル/GB/月）、アイドルボリューム（0.20ドル/GB/月）、ネットワークストレージ（0.07ドル/GB/月 1TB） |
| Infrastructure | |||
| リージョン | リトアニア、オランダ、ドイツ、スウェーデン、米国、シンガポール（6拠点） | 23拠点：米国（8都市）、ラテンアメリカ（5）、ヨーロッパ（5）、アジア太平洋（4）、メキシコシティ。GPUはダラス、フランクフルト、シドニー、東京に配置 | 31のグローバルリージョン |
| 稼働率SLA | 99.97% | 99.9% | 99.99％ |
| Developer Experience | |||
| フレームワーク | PyTorch、TensorFlow、CUDA（ベアメタル—フルスタック制御） | ML最適化イメージ、PyTorch、TensorFlow（ユーザーインストール）、CUDA | PyTorch、TensorFlow、JAX、ONNX、CUDA |
| Docker対応 | はい | はい | はい |
| SSHアクセス | はい | はい | はい |
| Jupyterノートブック | いいえ | いいえ | はい |
| API / CLI | はい | はい | はい |
| セットアップ時間 | 分単位 | 秒単位 | 即時 |
| Kubernetes Support | はい | いいえ | いいえ |
| Business Terms | |||
| 最低利用期間 | なし | なし | なし |
| コンプライアンス | ISO 27001、ISO 20000-1、GDPR、PCI DSS | シングルテナント分離、DPA対応可能 | SOC 2 タイプII |
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