NVIDIA RTX 4000 Ada 대 NVIDIA RTX PRO 6000 — GPU 비교 (Apr 2026)
NVIDIA RTX 4000 Ada (20GB GDDR6, 107 TFLOPS FP16, Ada Lovelace) vs NVIDIA RTX PRO 6000 (96GB GDDR7, 252 TFLOPS FP16, Blackwell). Cloud pricing: NVIDIA RTX 4000 Ada from $0.76/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 RTX 4000 Ada
20GB GDDR6 · Ada Lovelace
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NVIDIA RTX PRO 6000
96GB GDDR7 · Blackwell
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|---|---|---|---|
| 사양 | |||
| 제조사 | NVIDIA | NVIDIA | |
| 아키텍처 | Ada Lovelace | Blackwell | |
| VRAM | 20 GB GDDR6 | 96 GB GDDR7 | |
| 대역폭 | 360 GB/s | 1,792 GB/s | |
| FP16 (Tensor) | 107.0 TFLOPS | 252.0 TFLOPS | |
| FP32 | 26.7 TFLOPS | 125.0 TFLOPS | |
| TDP | 130W | 600W | |
| 출시 연도 | 2023 | 2025 | |
| 세그먼트 | Professional | Professional | |
| 최적 용도 | Entry professional AI CAD visualization | Professional AI development large model fine-tuning visualization | |
| 클라우드 가격 | |||
| 가장 저렴한 온디맨드 | $0.76/hr | $1.71/hr | |
| 가장 저렴한 스팟 | — | $1.69/hr | |
| 공급업체 | 1 | 2 | |
| 공급자 가격 (온디맨드) | |||
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$0.76/hr | 해당 없음 | |
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해당 없음 | $1.71/hr | |
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해당 없음 | $1.89/hr | |
NVIDIA RTX 4000 Ada
NVIDIA RTX PRO 6000
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디지털오션
AI/ML을 위한 간단하고 확장 가능한 GPU 클라우드
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래티튜드.sh
23개 글로벌 지역에 걸친 베어 메탈 GPU 클라우드
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런팟
AI를 위해 구축된 클라우드 — 서버리스 추론부터 즉시 다중 노드 클러스터까지 GPU 워크로드를 필요에 따라 배포하고 확장합니다.
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|---|---|---|---|
| 개요 | |||
| Trustpilot 평점 | 4.6 | 3.7 | 3.7 |
| 본사 | United States | Brazil | United States |
| 제공자 유형 | 해당 없음 | 베어 메탈 | GPU 중심 |
| 최적 용도 | AI 학습 추론 미세 조정 대형 언어 모델(LLM) 배포 LLM 서비스 컴퓨터 비전 스타트업 생성형 AI 연구 | AI 교육 추론 베어 메탈 GPU 파인튜닝 연구 전용 작업 부하 생성 AI | AI 학습 추론 미세 조정 스테이블 디퓨전 배치 처리 렌더링 연구 대형 언어 모델(LLM) 서비스 생성 AI |
| GPU Hardware | |||
| GPU 모델 | RTX 4000 Ada RTX 6000 Ada L40S MI300X H100 SXM H200 | A30 RTX A5000 RTX A6000 L40S RTX 6000 Ada A100 SXM H100 SXM GH200 RTX PRO 6000 | B300 B200 H200 H100 SXM H100 PCIe H100 NVL MI300X A100 SXM A100 PCIe RTX 5090 RTX PRO 6000 L40S L40 RTX 6000 Ada RTX 5000 Ada RTX A6000 RTX A5000 RTX 4090 RTX 4080 SUPER RTX 4080 RTX 4070 Ti RTX 3090 Ti RTX 3090 RTX 3080 Ti RTX 3080 RTX 3070 A40 A30 A2 L4 |
| 최대 VRAM (GB) | 192 | 96 | 288 |
| 인스턴스당 최대 GPU | 8 | 8 | 8 |
| 인터커넥트 | NVLink | NVLink | NVLink |
| Pricing | |||
| 시작 가격 ($/시간) | $0.76/hr | $0.35/hr | $0.06/hr |
| 청구 단위 | 초당 | 시간당 | 초당 |
| 스팟/선점 가능 | 아니요 | 아니요 | 예 |
| 예약 할인 | 해당 없음 | 해당 없음 | 15-29% (1개월~1년 계획) |
| 무료 크레딧 | 60일간 $200 무료 크레딧 | 추천 프로그램을 통한 $200 | 최초 $10 사용 후 $5-$500 보너스 |
| 아웃바운드 요금 | 없음 (플랜에 포함) | 없음 | 없음 (무료) |
| 스토리지 | 500-720 GiB NVMe 부팅 디스크(포함), 대형 구성에는 5 TiB NVMe 스크래치, 볼륨은 월 $0.10/GiB | 로컬 NVMe 포함(최대 4x 3.8TB), 블록 스토리지 $0.10/GB/월, 파일시스템 스토리지 $0.05/GB/월 | 컨테이너/볼륨 ($0.10/GB/월), 유휴 볼륨 ($0.20/GB/월), 네트워크 스토리지 ($0.07/GB/월 1TB) |
| Infrastructure | |||
| 지역 | 뉴욕(NYC2), 토론토(TOR1), 애틀랜타(ATL1), 리치먼드(RIC1), 암스테르담(AMS3) | 23개 지역: 미국(8개 도시), 라틴아메리카(5), 유럽(5), 아시아태평양(4), 멕시코시티. GPU는 달라스, 프랑크푸르트, 시드니, 도쿄에 위치 | 31개 글로벌 지역 |
| 가동 시간 SLA | 99% | 99.9% | 99.99% |
| Developer Experience | |||
| 프레임워크 | PyTorch TensorFlow Jupyter Miniconda CUDA ROCm Hugging Face | ML 최적화 이미지 PyTorch TensorFlow(사용자 설치) CUDA | PyTorch TensorFlow JAX ONNX CUDA |
| 도커 지원 | 예 | 예 | 예 |
| SSH 접근 | 예 | 예 | 예 |
| 주피터 노트북 | 예 | 아니요 | 예 |
| API / CLI | 예 | 예 | 예 |
| 설정 시간 | 분 | 초 단위 | 즉시 |
| Kubernetes Support | 예 | 아니요 | 아니요 |
| Business Terms | |||
| 최소 약정 | 없음 | 없음 | 없음 |
| 규정 준수 | SOC 2 유형 II SOC 3 HIPAA (BAA 포함) CSA STAR 레벨 1 | 단일 테넌트 격리 DPA 제공 가능 | SOC 2 유형 II |
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