NVIDIA A16 vs NVIDIA GeForce GTX 1080 — Perbandingan GPU (Apr 2026)
NVIDIA A16 (64GB GDDR6, 72 TFLOPS FP16, Ampere) vs NVIDIA GeForce GTX 1080 (8GB GDDR5X, Pascal). Cloud pricing: NVIDIA A16 from $0.47/hr. Compare specs, VRAM, performance, and pricing across 2 cloud providers to find the best GPU for your AI workload.
|
NVIDIA A16
64GB GDDR6 · Ampere
|
NVIDIA GeForce GTX 1080
8GB GDDR5X · Pascal
|
||
|---|---|---|---|
| Spesifikasi | |||
| Pengeluar | NVIDIA | NVIDIA | |
| Seni Bina | Ampere | Pascal | |
| VRAM | 64 GB GDDR6 | 8 GB GDDR5X | |
| Lebar Jalur | 800 GB/s | 320 GB/s | |
| FP16 (Tensor) | 72.0 TFLOPS | Tidak berkenaan | |
| FP32 | 18.0 TFLOPS | 8.9 TFLOPS | |
| TDP | 250W | 180W | |
| Tahun Keluaran | 2021 | 2016 | |
| Segmen | Data center | Consumer | |
| Terbaik Untuk | Virtual desktops lightweight inference video streaming | Legacy inference experimentation | |
| Harga Awan | |||
| Termurah Atas Permintaan | $0.47/hr | — | |
| Termurah Spot | — | — | |
| Penyedia | 2 | 0 | |
| Harga Penyedia (Permintaan Segera) | |||
|
$0.47/hr | Tidak berkenaan | |
|
$0.50/hr | Tidak berkenaan | |
NVIDIA A16
NVIDIA GeForce GTX 1080
Perbandingan GPU Berkaitan
Top Providers for NVIDIA A16 and NVIDIA GeForce GTX 1080
These 2 providers offer both NVIDIA A16 and NVIDIA GeForce GTX 1080. Full head-to-head comparison of GPU models, pricing, infrastructure, and developer tools.
Vultr vs Cherry Servers - Perbandingan Penyedia GPU (April 2026)
Perbandingan berdepan antara Vultr dan Cherry Servers. Semak pembiayaan maksimum, pembahagian keuntungan, peraturan penurunan nilai harian dan keseluruhan, leverage, aset boleh dagang, kekerapan pembayaran, kaedah pembayaran dan pengeluaran, kebenaran dagangan dan sekatan KYC sebelum anda membeli cabaran. Data dikemas kini April 2026.
|
Vultr
GPU awan berprestasi tinggi merentasi 32 wilayah global
|
Cherry Servers
Pelayan GPU tanpa sistem operasi dengan pengalaman hosting selama 24 tahun dan kawalan penuh pada tahap perkakasan.
|
|
|---|---|---|
| Gambaran Keseluruhan | ||
| Penilaian Trustpilot | 1.8 | 4.6 |
| Ibu Pejabat | United States | Lithuania |
| Jenis Penyedia | Multi-Awan | Tidak berkenaan |
| Terbaik Untuk | Latihan AI inferens rendering video HPC Stable Diffusion pembangunan permainan AI generatif penalaan halus penyelidikan | Latihan AI inferens penalaan halus rendering penyelidikan HPC AI generatif pembelajaran mendalam |
| GPU Hardware | ||
| Model GPU | A16 A40 L40S A100 PCIe GH200 A100 SXM H100 SXM B200 B300 MI300X MI325X MI355X | A100 A40 A16 A10 A2 Tesla P4 |
| Maksimum VRAM (GB) | 288 | 80 |
| Maksimum GPU/Satu Instans | 16 | 2 |
| Sambungan | NVLink | PCIe |
| Pricing | ||
| Harga Mula ($/jam) | $0.47/hr | $0.16/hr |
| Ketelitian Pengebilan | Per jam | Per jam |
| Spot/Preemptible | Ya | Tidak |
| Diskaun Terpelihara | Tidak berkenaan | Tidak berkenaan |
| Kredit Percuma | Kredit percuma sehingga $300 untuk 30 hari | Tiada |
| Yuran Egress | Standard (berbeza mengikut pelan) | Tidak berkenaan |
| Penyimpanan | 350 GB - 61 TB NVMe (termasuk), Penyimpanan Blok pada $0.10/GB/bulan, Penyimpanan Objek serasi S3 | NVMe SSD, Penyimpanan Blok Elastik ($0.071/GB/bulan) |
| Infrastructure | ||
| Wilayah | 32 wilayah merentasi 6 benua (Amerika, Eropah, Asia, Australia, Afrika) | Lithuania, Belanda, Jerman, Sweden, AS, Singapura (6 lokasi) |
| SLA Masa Beroperasi | 100% | 99.97% |
| Developer Experience | ||
| Rangka Kerja | PyTorch TensorFlow CUDA cuDNN ROCm Hugging Face NVIDIA NGC | PyTorch TensorFlow CUDA (bare metal — kawalan penuh tumpukan) |
| Sokongan Docker | Ya | Ya |
| Akses SSH | Ya | Ya |
| Jupyter Notebooks | Ya | Tidak |
| API / CLI | Ya | Ya |
| Masa Persediaan | Minit | Minit |
| Kubernetes Support | Ya | Ya |
| Business Terms | ||
| Komitmen Minimum | Tiada | Tiada |
| Pematuhan | SOC 2+ (HIPAA) PCI ISO 27001 ISO 27017 ISO 27018 ISO 20000-1 CSA STAR Tahap 1 | ISO 27001 ISO 20000-1 GDPR PCI DSS |
Vultr
Cherry Servers
Bina perbandingan anda sendiri
Pilih mana-mana 2-6 firma dari panduan ini dan buka dalam jadual perbandingan penuh.
Petua: jika anda tidak memilih mana-mana firma, kami akan mulakan dengan 2 teratas dari panduan ini.