NVIDIA A30 kontra NVIDIA RTX 4000 Ada — Porównanie GPU (Apr 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. Compare specs, VRAM, performance, and pricing across 3 cloud providers to find the best GPU for your AI workload.
|
NVIDIA A30
24GB HBM2e · Ampere
|
NVIDIA RTX 4000 Ada
20GB GDDR6 · Ada Lovelace
|
||
|---|---|---|---|
| Specyfikacje | |||
| Producent | NVIDIA | NVIDIA | |
| Architektura | Ampere | Ada Lovelace | |
| VRAM | 24 GB HBM2e | 20 GB GDDR6 | |
| Przepustowość | 933 GB/s | 360 GB/s | |
| FP16 (Tensor) | 165.0 TFLOPS | 107.0 TFLOPS | |
| FP32 | 10.3 TFLOPS | 26.7 TFLOPS | |
| TDP | 165W | 130W | |
| Rok wydania | 2021 | 2023 | |
| Segment | Data center | Professional | |
| Najlepsze do | Inference multi-instance GPU workloads | Entry professional AI CAD visualization | |
| Cennik w chmurze | |||
| Najtańsze na żądanie | $0.25/hr | $0.76/hr | |
| Najtańsze spot | — | — | |
| Dostawcy | 2 | 1 | |
| Cennik dostawcy (Na żądanie) | |||
|
|
$0.25/hr | N/D | |
|
$0.26/hr | N/D | |
|
N/D | $0.76/hr | |
Top Providers for NVIDIA A30 and NVIDIA RTX 4000 Ada
These 3 providers offer both NVIDIA A30 and NVIDIA RTX 4000 Ada. Full head-to-head comparison of GPU models, pricing, infrastructure, and developer tools.
Massed Compute kontra RunPod kontra DigitalOcean – porównanie dostawców GPU (Kwiecień 2026)
Porównanie obok siebie Massed Compute kontra RunPod kontra DigitalOcean. Szybko przejrzyj maksymalne finansowanie, podział zysków, zasady ryzyka, dźwignię, platformy, instrumenty, harmonogramy wypłat, opcje płatności, uprawnienia handlowe oraz ograniczenia KYC, aby zawęzić listę firm prop tradingowych. Dane zaktualizowane 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.
|
DigitalOcean
Prosta, skalowalna chmura GPU dla AI/ML
|
|
|---|---|---|---|
| Przegląd | |||
| Ocena Trustpilot | 0 | 3.7 | 4.6 |
| Siedziba główna | United States | United States | United States |
| Typ dostawcy | Skoncentrowane na GPU | Skoncentrowana na GPU | N/D |
| 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 | Szkolenie AI wnioskowanie dostrajanie wdrażanie LLM serwowanie LLM wizja komputerowa startupy generatywna AI badania |
| GPU Hardware | |||
| 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 | RTX 4000 Ada RTX 6000 Ada L40S MI300X H100 SXM H200 |
| Maks. VRAM (GB) | 141 | 288 | 192 |
| Maks. liczba GPU/instancję | 8 | 8 | 8 |
| Połączenie międzywęzłowe | NVLink | NVLink | NVLink |
| Pricing | |||
| Cena wyjściowa ($/godz.) | $0.35/hr | $0.06/hr | $0.76/hr |
| Szczegółowość rozliczeń | Rozliczanie co minutę | Na sekundę | Rozliczanie co sekundę |
| Spot/Preemptible | Nie | Tak | Nie |
| Rabaty rezerwacyjne | N/D | 15-29% (plany od 1 miesiąca do 1 roku) | N/D |
| Darmowe kredyty | Brak | Premia 5-500 USD po pierwszym wydatku 10 USD | 200 USD darmowego kredytu na 60 dni |
| Opłaty za transfer wychodzący | Brak | Brak (Darmowe) | Brak (wliczone w plan) |
| 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) | 500-720 GiB NVMe na rozruch (wliczone), 5 TiB NVMe na pamięć tymczasową w większych konfiguracjach, wolumeny po 0,10 USD/GiB/mies. |
| Infrastructure | |||
| Regiony | Stany Zjednoczone (centra danych Tier III) | 31 globalnych regionów | Nowy Jork (NYC2), Toronto (TOR1), Atlanta (ATL1), Richmond (RIC1), Amsterdam (AMS3) |
| SLA dostępności | Tier III (projekt 99,98%) | 99,99% | 99% |
| Developer Experience | |||
| Frameworki | PyTorch TensorFlow CUDA cuDNN ComfyUI wstępnie skonfigurowane szablony ML | PyTorch TensorFlow JAX ONNX CUDA | PyTorch TensorFlow Jupyter Miniconda CUDA ROCm Hugging Face |
| Wsparcie Dockera | Tak | Tak | Tak |
| Dostęp SSH | Tak | Tak | Tak |
| Notatniki Jupyter | Nie | Tak | Tak |
| API / CLI | Tak | Tak | Tak |
| Czas konfiguracji | Minuty | Natychmiastowy | Minuty |
| Kubernetes Support | Nie | Nie | Tak |
| Business Terms | |||
| Minimalne zobowiązanie | Brak | Brak | Brak |
| Zgodność | SOC 2 Typ II HIPAA | SOC 2 Typ II | SOC 2 Typ II SOC 3 HIPAA (z BAA) CSA STAR Poziom 1 |
RunPod
DigitalOcean
Zbuduj własne porównanie
Wybierz dowolne 2-6 firm z tego przewodnika i otwórz je w pełnej tabeli porównawczej.
Wskazówka: jeśli nie wybierzesz żadnych firm, zaczniemy od dwóch najlepszych z tego przewodnika.