NVIDIA A30 대 NVIDIA RTX 4000 Ada — GPU 비교 (May 2026)
NVIDIA A30 (24GB HBM2e, 165 TFLOPS FP16, Ampere) vs NVIDIA RTX 4000 Ada (20GB GDDR6, 107 TFLOPS FP16, Ada Lovelace). Cloud pricing: NVIDIA A30 from $0.25/hr, NVIDIA RTX 4000 Ada from $0.76/hr. 3개의 클라우드 제공업체별 사양, VRAM, 성능 및 가격을 비교하여 AI 워크로드에 가장 적합한 GPU를 찾으세요.
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NVIDIA A30
24GB HBM2e · Ampere
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NVIDIA RTX 4000 Ada
20GB GDDR6 · Ada Lovelace
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|---|---|---|---|
| 사양 | |||
| 제조사 | NVIDIA | NVIDIA | |
| 아키텍처 | 암페어 | 에이다 러브레이스 | |
| VRAM | 24 GB HBM2e | 20 GB GDDR6 | |
| 대역폭 | 933 GB/s | 360 GB/s | |
| FP16 (Tensor) | 165.0 TFLOPS | 107.0 TFLOPS | |
| FP32 | 10.3 TFLOPS | 26.7 TFLOPS | |
| TDP | 165W | 130W | |
| 출시 연도 | 2021 | 2023 | |
| 세그먼트 | 데이터 센터 | 전문가용 GPU | |
| 최적 용도 | Inference multi-instance GPU workloads | Entry professional AI CAD visualization | |
| 클라우드 가격 | |||
| 가장 저렴한 온디맨드 | $0.25/hr | $0.76/hr | |
| 가장 저렴한 스팟 | — | — | |
| 공급업체 | 2 | 1 | |
| 공급자 가격 (온디맨드) | |||
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$0.25/hr | 해당 없음 | |
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$0.26/hr | 해당 없음 | |
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해당 없음 | $0.76/hr | |
NVIDIA A30
NVIDIA RTX 4000 Ada
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매스드 컴퓨트
엔지니어 직접 지원이 포함된 GPU 클라우드
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런팟
AI를 위해 구축된 클라우드 — 서버리스 추론부터 즉시 다중 노드 클러스터까지 GPU 워크로드를 필요에 따라 배포하고 확장합니다.
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디지털오션
AI/ML을 위한 간단하고 확장 가능한 GPU 클라우드
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|---|---|---|---|
| 개요 | |||
| Trustpilot 평점 | 3.2 | 3.5 | 4.6 |
| 본사 | United States | United States | United States |
| 제공자 유형 | GPU 중심 | GPU 중심 | 해당 없음 |
| 최적 용도 | AI 학습 추론 VFX 렌더링 생성 AI 미세 조정 HPC Stable Diffusion 연구 | AI 학습 추론 미세 조정 스테이블 디퓨전 배치 처리 렌더링 연구 대형 언어 모델(LLM) 서비스 생성 AI | AI 학습 추론 미세 조정 대형 언어 모델(LLM) 배포 LLM 서비스 컴퓨터 비전 스타트업 생성형 AI 연구 |
| GPU 하드웨어 | |||
| GPU 모델 | A30 RTX A5000 RTX A6000 L40S A100 SXM H100 PCIe H100 SXM H100 NVL RTX PRO 6000 H200 NVL | B300 B200 H200 H100 SXM H100 PCIe H100 NVL MI300X A100 SXM A100 PCIe RTX 5090 RTX PRO 6000 L40S L40 RTX 6000 Ada RTX 5000 Ada RTX A6000 RTX A5000 RTX 4090 RTX 4080 SUPER RTX 4080 RTX 4070 Ti RTX 3090 Ti RTX 3090 RTX 3080 Ti RTX 3080 RTX 3070 A40 A30 A2 L4 | RTX 4000 Ada RTX 6000 Ada L40S MI300X H100 SXM H200 |
| 최대 VRAM (GB) | 141 | 288 | 192 |
| 인스턴스당 최대 GPU | 8 | 8 | 8 |
| 인터커넥트 | NVLink | NVLink | NVLink |
| 가격 | |||
| 시작 가격 ($/시간) | $0.35/hr | $0.06/hr | $0.76/hr |
| 청구 단위 | 분 단위 | 초당 | 초당 |
| 스팟/선점 가능 | 아니요 | 예 | 아니요 |
| 예약 할인 | 해당 없음 | 15-29% (1개월~1년 계획) | 해당 없음 |
| 무료 크레딧 | 없음 | 최초 $10 사용 후 $5-$500 보너스 | 60일간 $200 무료 크레딧 |
| 아웃바운드 요금 | 없음 | 없음 (무료) | 없음 (플랜에 포함) |
| 스토리지 | 인스턴스에 로컬 NVMe 포함 | 컨테이너/볼륨 ($0.10/GB/월), 유휴 볼륨 ($0.20/GB/월), 네트워크 스토리지 ($0.07/GB/월 1TB) | 500-720 GiB NVMe 부팅 디스크(포함), 대형 구성에는 5 TiB NVMe 스크래치, 볼륨은 월 $0.10/GiB |
| 인프라 | |||
| 지역 | 미국 (Tier III 데이터 센터) | 31개 글로벌 지역 | 뉴욕(NYC2), 토론토(TOR1), 애틀랜타(ATL1), 리치먼드(RIC1), 암스테르담(AMS3) |
| 가동 시간 SLA | Tier III (99.98% 설계) | 99.99% | 99% |
| 개발자 경험 | |||
| 프레임워크 | PyTorch TensorFlow CUDA cuDNN ComfyUI 사전 구성된 ML 템플릿 | PyTorch TensorFlow JAX ONNX CUDA | PyTorch TensorFlow Jupyter Miniconda CUDA ROCm Hugging Face |
| 도커 지원 | 예 | 예 | 예 |
| SSH 접근 | 예 | 예 | 예 |
| 주피터 노트북 | 아니요 | 예 | 예 |
| API / CLI | 예 | 예 | 예 |
| 설정 시간 | 분 | 즉시 | 분 |
| Kubernetes 지원 | 아니요 | 아니요 | 예 |
| 비즈니스 조건 | |||
| 최소 약정 | 없음 | 없음 | 없음 |
| 규정 준수 | SOC 2 유형 II HIPAA | SOC 2 유형 II | SOC 2 유형 II SOC 3 HIPAA (BAA 포함) CSA STAR 레벨 1 |
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