NVIDIA L4 対 NVIDIA RTX 4000 Ada — GPU 比較 (Apr 2026)
NVIDIA L4 (24GB GDDR6, 121 TFLOPS FP16, Ada Lovelace) vs NVIDIA RTX 4000 Ada (20GB GDDR6, 107 TFLOPS FP16, Ada Lovelace). Cloud pricing: NVIDIA L4 from $0.39/hr, NVIDIA RTX 4000 Ada from $0.76/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 4000 Ada
20GB GDDR6 · Ada Lovelace
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|---|---|---|---|
| 仕様 | |||
| 製造元 | NVIDIA | NVIDIA | |
| アーキテクチャ | Ada Lovelace | Ada Lovelace | |
| VRAM | 24 GB GDDR6 | 20 GB GDDR6 | |
| 帯域幅 | 300 GB/s | 360 GB/s | |
| FP16 (Tensor) | 121.0 TFLOPS | 107.0 TFLOPS | |
| FP32 | 30.3 TFLOPS | 26.7 TFLOPS | |
| TDP | 72W | 130W | |
| 発売年 | 2023 | 2023 | |
| セグメント | Data center | Professional | |
| 最適用途 | Inference video transcoding lightweight AI workloads | Entry professional AI CAD visualization | |
| クラウド価格 | |||
| 最安オンデマンド | $0.39/hr | $0.76/hr | |
| 最安スポット | — | — | |
| プロバイダー | 1 | 1 | |
| プロバイダー価格(オンデマンド) | |||
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$0.39/hr | 該当なし | |
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該当なし | $0.76/hr | |
Top Providers for NVIDIA L4 and NVIDIA RTX 4000 Ada
These 2 providers offer both NVIDIA L4 and NVIDIA RTX 4000 Ada. Full head-to-head comparison of GPU models, pricing, infrastructure, and developer tools.
RunPod vs デジタルオーシャン - GPUプロバイダー比較 (4月 2026)
RunPodとデジタルオーシャンの直接比較。最大資金、利益分配、日次・総合ドローダウン規則、レバレッジ、取引可能資産、支払い頻度、支払い方法、取引許可、KYC制限を購入前に確認。データ更新日 4月 2026。
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RunPod
AIのために構築されたクラウド — サーバーレス推論から即時のマルチノードクラスタまで、GPUワークロードをオンデマンドで展開・スケール可能。
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デジタルオーシャン
シンプルでスケーラブルなAI/ML向けGPUクラウド
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|---|---|---|
| 概要 | ||
| Trustpilot評価 | 3.7 | 4.6 |
| 本社所在地 | United States | United States |
| プロバイダータイプ | GPU特化型 | 該当なし |
| 最適用途 | AIトレーニング、推論、ファインチューニング、Stable Diffusion、バッチ処理、レンダリング、研究、LLMサービング、生成AI | AIトレーニング、推論、ファインチューニング、LLM展開、LLMサービング、コンピュータビジョン、スタートアップ、生成AI、研究 |
| GPU Hardware | ||
| GPUモデル | B300、B200、H200、H100 SXM、H100 PCIe、H100 NVL、MI300X、A100 SXM、A100 PCIe、RTX 5090、RTX PRO 6000、L40S、L40、RTX 6000 Ada、RTX 5000 Ada、RTX A6000、RTX A5000、RTX 4090、RTX 4080 SUPER、RTX 4080、RTX 4070 Ti、RTX 3090 Ti、RTX 3090、RTX 3080 Ti、RTX 3080、RTX 3070、A40、A30、A2、L4 | RTX 4000 Ada、RTX 6000 Ada、L40S、MI300X、H100 SXM、H200 |
| 最大VRAM(GB) | 288 | 192 |
| インスタンスあたり最大GPU数 | 8 | 8 |
| インターコネクト | NVLink | NVLink |
| Pricing | ||
| 開始価格($/時) | $0.06/hr | $0.76/hr |
| 請求単位 | 毎秒 | 秒単位 |
| スポット/プリエンプティブル | はい | いいえ |
| 予約割引 | 15〜29%(1ヶ月〜1年プラン) | 該当なし |
| 無料クレジット | 最初の10ドル使用後に5〜500ドルのボーナス | 60日間有効の200ドル無料クレジット |
| 転送料金 | なし(無料) | なし(プランに含む) |
| ストレージ | 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) | 500~720 GiB NVMeブート(含む)、大容量構成で5 TiB NVMeスクラッチ、ボリュームは月額0.10ドル/GiB |
| Infrastructure | ||
| リージョン | 31のグローバルリージョン | ニューヨーク(NYC2)、トロント(TOR1)、アトランタ(ATL1)、リッチモンド(RIC1)、アムステルダム(AMS3) |
| 稼働率SLA | 99.99% | 99% |
| Developer Experience | ||
| フレームワーク | PyTorch、TensorFlow、JAX、ONNX、CUDA | PyTorch、TensorFlow、Jupyter、Miniconda、CUDA、ROCm、Hugging Face |
| Docker対応 | はい | はい |
| SSHアクセス | はい | はい |
| Jupyterノートブック | はい | はい |
| API / CLI | はい | はい |
| セットアップ時間 | 即時 | 分単位 |
| Kubernetes Support | いいえ | はい |
| Business Terms | ||
| 最低利用期間 | なし | なし |
| コンプライアンス | SOC 2 タイプII | SOC 2 タイプII、SOC 3、HIPAA(BAA付き)、CSA STAR レベル1 |
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