NVIDIA L40 対 NVIDIA RTX PRO 6000 — GPU 比較 (Apr 2026)
NVIDIA L40 (48GB GDDR6, 181 TFLOPS FP16, Ada Lovelace) vs NVIDIA RTX PRO 6000 (96GB GDDR7, 252 TFLOPS FP16, Blackwell). Cloud pricing: 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 L40
48GB GDDR6 · Ada Lovelace
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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 | Ada Lovelace | Blackwell | |
| VRAM | 48 GB GDDR6 | 96 GB GDDR7 | |
| 帯域幅 | 864 GB/s | 1,792 GB/s | |
| FP16 (Tensor) | 181.0 TFLOPS | 252.0 TFLOPS | |
| FP32 | 90.5 TFLOPS | 125.0 TFLOPS | |
| TDP | 300W | 600W | |
| 発売年 | 2023 | 2025 | |
| セグメント | Data center | Professional | |
| 最適用途 | Inference video processing rendering | Professional AI development large model fine-tuning visualization | |
| クラウド価格 | |||
| 最安オンデマンド | — | $1.71/hr | |
| 最安スポット | — | $1.69/hr | |
| プロバイダー | 0 | 2 | |
| プロバイダー価格(オンデマンド) | |||
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該当なし | $1.71/hr | |
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該当なし | $1.89/hr | |
Top Providers for NVIDIA L40 and NVIDIA RTX PRO 6000
These 2 providers offer both NVIDIA L40 and NVIDIA RTX PRO 6000. Full head-to-head comparison of GPU models, pricing, infrastructure, and developer tools.
ラティチュード.sh vs RunPod - GPUプロバイダー比較 (4月 2026)
ラティチュード.shとRunPodの直接比較。最大資金、利益分配、日次・総合ドローダウン規則、レバレッジ、取引可能資産、支払い頻度、支払い方法、取引許可、KYC制限を購入前に確認。データ更新日 4月 2026。
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ラティチュード.sh
23の世界各地で展開するベアメタルGPUクラウド
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RunPod
AIのために構築されたクラウド — サーバーレス推論から即時のマルチノードクラスタまで、GPUワークロードをオンデマンドで展開・スケール可能。
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|---|---|---|
| 概要 | ||
| Trustpilot評価 | 3.7 | 3.7 |
| 本社所在地 | Brazil | United States |
| プロバイダータイプ | ベアメタル | GPU特化型 |
| 最適用途 | AIトレーニング、推論、ベアメタルGPU、ファインチューニング、研究、専用ワークロード、生成AI | AIトレーニング、推論、ファインチューニング、Stable Diffusion、バッチ処理、レンダリング、研究、LLMサービング、生成AI |
| GPU Hardware | ||
| GPUモデル | A30、RTX A5000、RTX A6000、L40S、RTX 6000 Ada、A100 SXM、H100 SXM、GH200、RTX PRO 6000 | B300、B200、H200、H100 SXM、H100 PCIe、H100 NVL、MI300X、A100 SXM、A100 PCIe、RTX 5090、RTX PRO 6000、L40S、L40、RTX 6000 Ada、RTX 5000 Ada、RTX A6000、RTX A5000、RTX 4090、RTX 4080 SUPER、RTX 4080、RTX 4070 Ti、RTX 3090 Ti、RTX 3090、RTX 3080 Ti、RTX 3080、RTX 3070、A40、A30、A2、L4 |
| 最大VRAM(GB) | 96 | 288 |
| インスタンスあたり最大GPU数 | 8 | 8 |
| インターコネクト | NVLink | NVLink |
| Pricing | ||
| 開始価格($/時) | $0.35/hr | $0.06/hr |
| 請求単位 | 時間単位 | 毎秒 |
| スポット/プリエンプティブル | いいえ | はい |
| 予約割引 | 該当なし | 15〜29%(1ヶ月〜1年プラン) |
| 無料クレジット | 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 | なし | なし(無料) |
| ストレージ | 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 | 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 | 99.9% | 99.99% |
| Developer Experience | ||
| フレームワーク | 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 |
| SSHアクセス | はい | はい |
| Jupyterノートブック | いいえ | はい |
| API / CLI | はい | はい |
| セットアップ時間 | 秒単位 | 即時 |
| Kubernetes Support | いいえ | いいえ |
| Business Terms | ||
| 最低利用期間 | なし | なし |
| コンプライアンス | シングルテナント分離、DPA対応可能 | SOC 2 タイプII |
ラティチュード.sh
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