NVIDIA L4 대 NVIDIA RTX 4000 Ada — GPU 비교 (Jun 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. 2개의 클라우드 제공업체별 사양, VRAM, 성능 및 가격을 비교하여 AI 워크로드에 가장 적합한 GPU를 찾으세요.
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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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|---|---|---|---|
| 사양 | |||
| 제조사 | NVIDIA | NVIDIA | |
| 아키텍처 | 에이다 러브레이스 | 에이다 러브레이스 | |
| VRAM | 24 GB GDDR6 | 20 GB GDDR6 | |
| 대역폭 | 300 GB/s | 360 GB/s | |
| FP16 (Tensor) | 121.0 TFLOPS | 107.0 TFLOPS | |
| FP32 | 30.3 TFLOPS | 26.7 TFLOPS | |
| TDP | 72W | 130W | |
| 출시 연도 | 2023 | 2023 | |
| 세그먼트 | 데이터 센터 | 전문가용 GPU | |
| 최적 용도 | Inference video transcoding lightweight AI workloads | Entry professional AI CAD visualization | |
| 클라우드 가격 | |||
| 가장 저렴한 온디맨드 | $0.39/hr | $0.76/hr | |
| 가장 저렴한 스팟 | — | — | |
| 공급업체 | 1 | 1 | |
| 공급자 가격 (온디맨드) | |||
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$0.39/hr | 해당 없음 | |
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해당 없음 | $0.76/hr | |
NVIDIA L4
NVIDIA RTX 4000 Ada
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런팟
AI를 위해 구축된 클라우드 — 서버리스 추론부터 즉시 다중 노드 클러스터까지 GPU 워크로드를 필요에 따라 배포하고 확장합니다.
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디지털오션
AI/ML을 위한 간단하고 확장 가능한 GPU 클라우드
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|---|---|---|
| 개요 | ||
| Trustpilot 평점 | 3.5 | 4.6 |
| 본사 | United States | United States |
| 제공자 유형 | GPU 중심 | 해당 없음 |
| 최적 용도 | AI 학습 추론 미세 조정 스테이블 디퓨전 배치 처리 렌더링 연구 대형 언어 모델(LLM) 서비스 생성 AI | AI 학습 추론 미세 조정 대형 언어 모델(LLM) 배포 LLM 서비스 컴퓨터 비전 스타트업 생성형 AI 연구 |
| GPU 하드웨어 | ||
| GPU 모델 | B300 B200 H200 H100 SXM H100 PCIe H100 NVL MI300X A100 SXM A100 PCIe RTX 5090 RTX PRO 6000 L40S L40 RTX 6000 Ada RTX 5000 Ada RTX A6000 RTX A5000 RTX 4090 RTX 4080 SUPER RTX 4080 RTX 4070 Ti RTX 3090 Ti RTX 3090 RTX 3080 Ti RTX 3080 RTX 3070 A40 A30 A2 L4 | RTX 4000 Ada RTX 6000 Ada L40S MI300X H100 SXM H200 |
| 최대 VRAM (GB) | 288 | 192 |
| 인스턴스당 최대 GPU | 8 | 8 |
| 인터커넥트 | NVLink | NVLink |
| 가격 | ||
| 시작 가격 ($/시간) | $0.06/hr | $0.76/hr |
| 청구 단위 | 초당 | 초당 |
| 스팟/선점 가능 | 예 | 아니요 |
| 예약 할인 | 15-29% (1개월~1년 계획) | 해당 없음 |
| 무료 크레딧 | 최초 $10 사용 후 $5-$500 보너스 | 60일간 $200 무료 크레딧 |
| 아웃바운드 요금 | 없음 (무료) | 없음 (플랜에 포함) |
| 스토리지 | 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 | 31개 글로벌 지역 | 뉴욕(NYC2), 토론토(TOR1), 애틀랜타(ATL1), 리치먼드(RIC1), 암스테르담(AMS3) |
| 가동 시간 SLA | 99.99% | 99% |
| 개발자 경험 | ||
| 프레임워크 | PyTorch TensorFlow JAX ONNX CUDA | PyTorch TensorFlow Jupyter Miniconda CUDA ROCm Hugging Face |
| 도커 지원 | 예 | 예 |
| SSH 접근 | 예 | 예 |
| 주피터 노트북 | 예 | 예 |
| API / CLI | 예 | 예 |
| 설정 시간 | 즉시 | 분 |
| Kubernetes 지원 | 아니요 | 예 |
| 비즈니스 조건 | ||
| 최소 약정 | 없음 | 없음 |
| 규정 준수 | SOC 2 유형 II | SOC 2 유형 II SOC 3 HIPAA (BAA 포함) CSA STAR 레벨 1 |
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