NVIDIA L4 kontra NVIDIA RTX 4000 Ada — Porównanie GPU (Apr 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. Compare specs, VRAM, performance, and pricing across 2 cloud providers to find the best GPU for your AI workload.

NVIDIA L4 kontra NVIDIA RTX 4000 Ada — Porównanie GPU (Apr 2026)
NVIDIA L4
24GB GDDR6 · Ada Lovelace
View NVIDIA L4 Pricing
NVIDIA RTX 4000 Ada
20GB GDDR6 · Ada Lovelace
View NVIDIA RTX 4000 Ada Pricing
Specyfikacje
Producent NVIDIA NVIDIA
Architektura Ada Lovelace Ada Lovelace
VRAM 24 GB GDDR6 20 GB GDDR6
Przepustowość 300 GB/s 360 GB/s
FP16 (Tensor) 121.0 TFLOPS 107.0 TFLOPS
FP32 30.3 TFLOPS 26.7 TFLOPS
TDP 72W 130W
Rok wydania 2023 2023
Segment Data center Professional
Najlepsze do Inference video transcoding lightweight AI workloads Entry professional AI CAD visualization
Cennik w chmurze
Najtańsze na żądanie $0.39/hr $0.76/hr
Najtańsze spot
Dostawcy 1 1
Cennik dostawcy (Na żądanie)
RunPod $0.39/hr N/D
DigitalOcean N/D $0.76/hr
NVIDIA L4 NVIDIA RTX 4000 Ada

Top Providers for NVIDIA L4 and NVIDIA RTX 4000 Ada

These 2 providers offer both NVIDIA L4 and NVIDIA RTX 4000 Ada. Full head-to-head comparison of GPU models, pricing, infrastructure, and developer tools.

RunPod kontra DigitalOcean – porównanie dostawców GPU (Kwiecień 2026)

Bezpośrednie porównanie RunPod i DigitalOcean. 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.

RunPod kontra DigitalOcean – porównanie dostawców GPU (Kwiecień 2026)
RunPod
Chmura stworzona dla AI — wdrażaj i skaluj obciążenia GPU od bezserwerowego wnioskowania po natychmiastowe klastry wielowęzłowe na żądanie.
Visit RunPod
DigitalOcean
Prosta, skalowalna chmura GPU dla AI/ML
Visit DigitalOcean
Przegląd
Ocena Trustpilot 3.7 4.6
Siedziba główna United States United States
Typ dostawcy Skoncentrowana na GPU N/D
Najlepsze dla 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 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) 288 192
Maks. liczba GPU/instancję 8 8
Połączenie międzywęzłowe NVLink NVLink
Pricing
Cena wyjściowa ($/godz.) $0.06/hr $0.76/hr
Szczegółowość rozliczeń Na sekundę Rozliczanie co sekundę
Spot/Preemptible Tak Nie
Rabaty rezerwacyjne 15-29% (plany od 1 miesiąca do 1 roku) N/D
Darmowe kredyty Premia 5-500 USD po pierwszym wydatku 10 USD 200 USD darmowego kredytu na 60 dni
Opłaty za transfer wychodzący Brak (Darmowe) Brak (wliczone w plan)
Pamięć masowa 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 31 globalnych regionów Nowy Jork (NYC2), Toronto (TOR1), Atlanta (ATL1), Richmond (RIC1), Amsterdam (AMS3)
SLA dostępności 99,99% 99%
Developer Experience
Frameworki PyTorch TensorFlow JAX ONNX CUDA PyTorch TensorFlow Jupyter Miniconda CUDA ROCm Hugging Face
Wsparcie Dockera Tak Tak
Dostęp SSH Tak Tak
Notatniki Jupyter Tak Tak
API / CLI Tak Tak
Czas konfiguracji Natychmiastowy Minuty
Kubernetes Support Nie Tak
Business Terms
Minimalne zobowiązanie Brak Brak
Zgodność 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.