NVIDIA GB200 Superchip vs NVIDIA RTX PRO 6000 — Comparação de GPU (Apr 2026)
NVIDIA GB200 Superchip (384GB HBM3e, 4,500 TFLOPS FP16, Blackwell) vs NVIDIA RTX PRO 6000 (96GB GDDR7, 252 TFLOPS FP16, Blackwell). Cloud pricing: NVIDIA RTX PRO 6000 from $1.71/hr. Compare specs, VRAM, performance, and pricing across 2 cloud providers to find the best GPU for your AI workload.
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NVIDIA GB200 Superchip
384GB HBM3e · Blackwell
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NVIDIA RTX PRO 6000
96GB GDDR7 · Blackwell
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|---|---|---|---|
| Especificações | |||
| Fabricante | NVIDIA | NVIDIA | |
| Arquitetura | Blackwell | Blackwell | |
| VRAM | 384 GB HBM3e | 96 GB GDDR7 | |
| Largura de Banda | 16,000 GB/s | 1,792 GB/s | |
| FP16 (Tensor) | 4500.0 TFLOPS | 252.0 TFLOPS | |
| FP32 | 150.0 TFLOPS | 125.0 TFLOPS | |
| TDP | 2700W | 600W | |
| Ano de Lançamento | 2024 | 2025 | |
| Segmento | Data center | Professional | |
| Melhor Para | Largest-scale AI training multi-trillion parameter models | Professional AI development large model fine-tuning visualization | |
| Preços na Nuvem | |||
| Mais Barato Sob Demanda | — | $1.71/hr | |
| Mais Barato Spot | — | $1.69/hr | |
| Provedores | 0 | 2 | |
| Preços do Provedor (Sob Demanda) | |||
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N/D | $1.71/hr | |
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N/D | $1.89/hr | |
NVIDIA GB200 Superchip
NVIDIA RTX PRO 6000
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Latitude.sh
Nuvem de GPU bare metal em 23 locais globais
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RunPod
A nuvem construída para IA — implante e escale cargas de trabalho de GPU desde inferência serverless até clusters multi-nó instantâneos sob demanda.
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|---|---|---|
| Visão geral | ||
| Avaliação no Trustpilot | 3.7 | 3.7 |
| Sede | Brazil | United States |
| Tipo de Provedor | Bare Metal | Focado em GPU |
| Melhor Para | Treinamento de IA inferência GPU bare metal fine-tuning pesquisa cargas de trabalho dedicadas IA generativa | Treinamento de IA inferência ajuste fino Stable Diffusion processamento em lote renderização pesquisa serviço de LLM IA generativa |
| GPU Hardware | ||
| Modelos de GPU | A30 RTX A5000 RTX A6000 L40S RTX 6000 Ada A100 SXM H100 SXM GH200 RTX PRO 6000 | B300 B200 H200 H100 SXM H100 PCIe H100 NVL MI300X A100 SXM A100 PCIe RTX 5090 RTX PRO 6000 L40S L40 RTX 6000 Ada RTX 5000 Ada RTX A6000 RTX A5000 RTX 4090 RTX 4080 SUPER RTX 4080 RTX 4070 Ti RTX 3090 Ti RTX 3090 RTX 3080 Ti RTX 3080 RTX 3070 A40 A30 A2 L4 |
| Máx VRAM (GB) | 96 | 288 |
| Máx GPUs/Instância | 8 | 8 |
| Interconexão | NVLink | NVLink |
| Pricing | ||
| Preço Inicial ($/hr) | $0.35/hr | $0.06/hr |
| Granularidade de Cobrança | Por hora | Por segundo |
| Spot/Preemptível | Não | Sim |
| Descontos Reservados | N/D | 15-29% (planos de 1 mês a 1 ano) |
| Créditos Gratuitos | $200 via programa de indicação | Bônus de $5 a $500 após o primeiro gasto de $10 |
| Taxas de Saída | Nenhum | Nenhum (Grátis) |
| Armazenamento | NVMe local incluído (até 4x 3,8TB), Armazenamento em bloco $0,10/GB/mês, Armazenamento em sistema de arquivos $0,05/GB/mês | Container/Volume ($0,10/GB/mês), Volume ocioso ($0,20/GB/mês), Armazenamento em rede ($0,07/GB/mês 1TB) |
| Infrastructure | ||
| Regiões | 23 locais: EUA (8 cidades), LATAM (5), Europa (5), APAC (4), Cidade do México. GPU em Dallas, Frankfurt, Sydney, Tóquio | 31 regiões globais |
| SLA de Disponibilidade | 99,9% | 99,99% |
| Developer Experience | ||
| Frameworks | Imagens otimizadas para ML PyTorch TensorFlow (instalado pelo usuário) CUDA | PyTorch TensorFlow JAX ONNX CUDA |
| Suporte Docker | Sim | Sim |
| Acesso SSH | Sim | Sim |
| Jupyter Notebooks | Não | Sim |
| API / CLI | Sim | Sim |
| Tempo de Configuração | Segundos | Instantâneo |
| Kubernetes Support | Não | Não |
| Business Terms | ||
| Compromisso Mínimo | Nenhum | Nenhum |
| Conformidade | Isolamento single-tenant DPA disponível | SOC 2 Tipo II |
Latitude.sh
RunPod
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