NVIDIA L4 vs NVIDIA RTX 4000 Ada — Compararea 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 vs NVIDIA RTX 4000 Ada — Compararea 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
Specificații
Producător NVIDIA NVIDIA
Arhitectură Ada Lovelace Ada Lovelace
VRAM 24 GB GDDR6 20 GB GDDR6
Lățime de bandă 300 GB/s 360 GB/s
FP16 (Tensor) 121.0 TFLOPS 107.0 TFLOPS
FP32 30.3 TFLOPS 26.7 TFLOPS
TDP 72W 130W
Anul lansării 2023 2023
Segment Data center Professional
Cel mai potrivit pentru Inference video transcoding lightweight AI workloads Entry professional AI CAD visualization
Prețuri Cloud
Cel mai ieftin On-Demand $0.39/hr $0.76/hr
Cel mai ieftin Spot
Furnizori 1 1
Prețuri Furnizor (La cerere)
RunPod $0.39/hr N/A
DigitalOcean N/A $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 vs DigitalOcean - Compararea furnizorilor de GPU (Aprilie 2026)

Comparare directă între RunPod și DigitalOcean. Verificați finanțarea maximă, împărțirea profitului, regulile zilnice și generale de retragere, levierul, activele tranzacționabile, frecvența plăților, metodele de plată și retragere, permisiunile de tranzacționare și restricțiile KYC înainte de a cumpăra o provocare. Date actualizate Aprilie 2026.

RunPod vs DigitalOcean - Compararea furnizorilor de GPU (Aprilie 2026)
RunPod
Cloud-ul construit pentru AI — implementați și scalați sarcini GPU de la inferență serverless la clustere instantanee multi-nod la cerere.
Visit RunPod
DigitalOcean
Cloud GPU simplu și scalabil pentru AI/ML
Visit DigitalOcean
Prezentare generală
Evaluare Trustpilot 3.7 4.6
Sediu central United States United States
Tip furnizor Focusat pe GPU N/A
Cel mai potrivit pentru Antrenament AI inferență ajustare fină Stable Diffusion procesare în loturi randare cercetare servire LLM AI generativ Antrenament AI inferență ajustare fină implementare LLM servire LLM viziune computerizată startup-uri AI generativ cercetare
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
Max. VRAM (GB) 288 192
Max. GPU/instanță 8 8
Interconectare NVLink NVLink
Pricing
Preț de pornire ($/oră) $0.06/hr $0.76/hr
Granularitatea facturării Pe secundă Pe secundă
Spot/Preemptibil Da Nu
Discounturi rezervate 15-29% (planuri de la 1 lună la 1 an) N/A
Credite gratuite Bonus de 5-500 $ după prima cheltuială de 10 $ Credit gratuit de 200 $ pentru 60 de zile
Taxe de ieșire Niciunul (Gratuit) Niciunul (inclus în plan)
Stocare Container/Volum (0,10 $/GB/lună), Volum inactiv (0,20 $/GB/lună), Stocare în rețea (0,07 $/GB/lună 1TB) Boot NVMe de 500-720 GiB (inclus), spațiu de lucru NVMe de 5 TiB pe configurații mai mari, volume la 0,10 $/GiB/lună
Infrastructure
Regiuni 31 regiuni globale New York (NYC2), Toronto (TOR1), Atlanta (ATL1), Richmond (RIC1), Amsterdam (AMS3)
SLA de disponibilitate 99,99% 99%
Developer Experience
Framework-uri PyTorch TensorFlow JAX ONNX CUDA PyTorch TensorFlow Jupyter Miniconda CUDA ROCm Hugging Face
Suport Docker Da Da
Acces SSH Da Da
Jupyter Notebooks Da Da
API / CLI Da Da
Timp de configurare Instantaneu Minute
Kubernetes Support Nu Da
Business Terms
Angajament minim Niciunul Niciunul
Conformitate SOC 2 Tip II SOC 2 Tip II SOC 3 HIPAA (cu BAA) CSA STAR Nivel 1
RunPod DigitalOcean

Construiește propria comparație

Selectați orice 2-6 companii din acest ghid și deschideți-le în tabelul complet de comparație.

Sfat: dacă nu selectați nicio companie, vom începe cu primele 2 din acest ghid.