How does NVIDIA A30 benchmark against H100?
Odpowiedź
Benchmarked performance on NVIDIA A30: 165 TFLOPS in FP16, 10.3 TFLOPS in FP32, 933 GB/s memory bandwidth, 24 GB VRAM.
For the workloads most engineers care about — model training transformer-family models, serving LLM low-latency inference, running diffusion and vision pipelines — those specs are enough to sustain batch sizes that keep tensor cores busy. Expect wall-clock gains versus previous-generation Ampere cards to range from 1.5x to 3x depending on workload shape.
Launch a NVIDIA A30 instance on Massed Compute at $0.25/hr, or try RunPod for alternative regions and availability.
Więcej FAQ o NVIDIA A30
Massed Compute kontra RunPod – porównanie dostawców GPU (Kwiecień 2026)
Bezpośrednie porównanie Massed Compute i RunPod. Sprawdź maksymalne finansowanie, podział zysków, dzienne i całkowite zasady ograniczenia strat, dźwignię, dostępne aktywa, częstotliwość wypłat, metody płatności i wypłat, uprawnienia handlowe oraz ograniczenia KYC przed zakupem wyzwania. Dane odświeżone Kwiecień 2026.
|
Massed Compute
Chmura GPU z bezpośrednim wsparciem inżynierskim
|
RunPod
Chmura stworzona dla AI — wdrażaj i skaluj obciążenia GPU od bezserwerowego wnioskowania po natychmiastowe klastry wielowęzłowe na żądanie.
|
|
|---|---|---|
| Przegląd | ||
| Ocena Trustpilot | 0 | 3.7 |
| Siedziba główna | United States | United States |
| Typ dostawcy | Skoncentrowane na GPU | Skoncentrowana na GPU |
| Najlepsze dla | Szkolenie AI inferencja rendering VFX generatywna AI dostrajanie HPC Stable Diffusion badania | Szkolenie AI wnioskowanie dostrajanie Stable Diffusion przetwarzanie wsadowe renderowanie badania obsługa LLM generatywna AI |
| Sprzęt GPU | ||
| Modele GPU | A30 RTX A5000 RTX A6000 L40S A100 SXM H100 PCIe H100 SXM H100 NVL RTX PRO 6000 H200 NVL | B300 B200 H200 H100 SXM H100 PCIe H100 NVL MI300X A100 SXM A100 PCIe RTX 5090 RTX PRO 6000 L40S L40 RTX 6000 Ada RTX 5000 Ada RTX A6000 RTX A5000 RTX 4090 RTX 4080 SUPER RTX 4080 RTX 4070 Ti RTX 3090 Ti RTX 3090 RTX 3080 Ti RTX 3080 RTX 3070 A40 A30 A2 L4 |
| Maks. VRAM (GB) | 141 | 288 |
| Maks. liczba GPU/instancję | 8 | 8 |
| Połączenie międzywęzłowe | NVLink | NVLink |
| Cennik | ||
| Cena wyjściowa ($/godz.) | $0.35/hr | $0.06/hr |
| Szczegółowość rozliczeń | Rozliczanie co minutę | Na sekundę |
| Spot/Preemptible | Nie | Tak |
| Rabaty rezerwacyjne | N/D | 15-29% (plany od 1 miesiąca do 1 roku) |
| Darmowe kredyty | Brak | Premia 5-500 USD po pierwszym wydatku 10 USD |
| Opłaty za transfer wychodzący | Brak | Brak (Darmowe) |
| Pamięć masowa | Lokalny NVMe wliczony w instancje | Kontener/Objętość (0,10 USD/GB/mies.), Nieaktywna objętość (0,20 USD/GB/mies.), Pamięć sieciowa (0,07 USD/GB/mies. 1TB) |
| Infrastruktura | ||
| Regiony | Stany Zjednoczone (centra danych Tier III) | 31 globalnych regionów |
| SLA dostępności | Tier III (projekt 99,98%) | 99,99% |
| Doświadczenie dewelopera | ||
| Frameworki | PyTorch TensorFlow CUDA cuDNN ComfyUI wstępnie skonfigurowane szablony ML | PyTorch TensorFlow JAX ONNX CUDA |
| Wsparcie Dockera | Tak | Tak |
| Dostęp SSH | Tak | Tak |
| Notatniki Jupyter | Nie | Tak |
| API / CLI | Tak | Tak |
| Czas konfiguracji | Minuty | Natychmiastowy |
| Wsparcie Kubernetes | Nie | Nie |
| Warunki biznesowe | ||
| Minimalne zobowiązanie | Brak | Brak |
| Zgodność | SOC 2 Typ II HIPAA | SOC 2 Typ II |
RunPod