NVIDIA A30 против NVIDIA GeForce RTX 4070 Ti — сравнение GPU (Apr 2026)

NVIDIA A30 (24GB HBM2e, 165 TFLOPS FP16, Ampere) vs NVIDIA GeForce RTX 4070 Ti (12GB GDDR6X, 40.1 TFLOPS FP16, Ada Lovelace). Cloud pricing: NVIDIA A30 from $0.25/hr. Compare specs, VRAM, performance, and pricing across 2 cloud providers to find the best GPU for your AI workload.

NVIDIA A30 против NVIDIA GeForce RTX 4070 Ti — сравнение GPU (Apr 2026)
NVIDIA A30
24GB HBM2e · Ampere
View NVIDIA A30 Pricing
NVIDIA GeForce RTX 4070 Ti
12GB GDDR6X · Ada Lovelace
View NVIDIA GeForce RTX 4070 Ti Pricing
Характеристики
Производитель NVIDIA NVIDIA
Архитектура Ampere Ada Lovelace
VRAM 24 GB HBM2e 12 GB GDDR6X
Пропускная способность 933 GB/s 504 GB/s
FP16 (Tensor) 165.0 TFLOPS 40.1 TFLOPS
FP32 10.3 TFLOPS 20.0 TFLOPS
TDP 165W 285W
Год выпуска 2021 2023
Сегмент Data center Consumer
Лучшее для Inference multi-instance GPU workloads Gaming inference experimentation
Облачные цены
Самый дешёвый On-Demand $0.25/hr
Самый дешёвый Spot
Провайдеры 2 0
Цены провайдера (по запросу)
Massed Compute $0.25/hr Н/Д
RunPod $0.26/hr Н/Д
NVIDIA A30 NVIDIA GeForce RTX 4070 Ti

Top Providers for NVIDIA A30 and NVIDIA GeForce RTX 4070 Ti

These 2 providers offer both NVIDIA A30 and NVIDIA GeForce RTX 4070 Ti. Full head-to-head comparison of GPU models, pricing, infrastructure, and developer tools.

Massed Compute против RunPod — сравнение провайдеров GPU (Апрель 2026)

Прямое сравнение Massed Compute и RunPod. Проверьте максимальное финансирование, распределение прибыли, ежедневные и общие правила просадки, кредитное плечо, торгуемые активы, частоту выплат, способы оплаты и вывода, торговые разрешения и ограничения KYC перед покупкой челленджа. Данные обновлены Апрель 2026.

Massed Compute против RunPod — сравнение провайдеров GPU (Апрель 2026)
Massed Compute
Облачные GPU с прямой поддержкой инженеров
Visit Massed Compute
RunPod
Облако, созданное для ИИ — развертывайте и масштабируйте GPU-нагрузки от бессерверного инференса до мгновенных многозвенных кластеров по требованию.
Visit RunPod
Обзор
Рейтинг Trustpilot 0 3.7
Штаб-квартира United States United States
Тип провайдера Ориентировано на GPU Ориентировано на GPU
Лучшее для Обучение ИИ вывод рендеринг VFX генеративный ИИ дообучение высокопроизводительные вычисления Stable Diffusion исследования Обучение ИИ вывод дообучение Stable Diffusion пакетная обработка рендеринг исследовательская работа обслуживание LLM генеративный ИИ
GPU Hardware
Модели 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
Макс. объём видеопамяти (ГБ) 141 288
Макс. количество GPU на инстанс 8 8
Межсоединение NVLink NVLink
Pricing
Стартовая цена ($/час) $0.35/hr $0.06/hr
Точность выставления счетов Почасовая тарификация В секунду
Спотовые / прерываемые инстансы Нет Да
Скидки на резервацию Н/Д 15-29% (планы от 1 месяца до 1 года)
Бесплатные кредиты Нет Бонус от $5 до $500 после первой траты в $10
Плата за исходящий трафик Нет Нет (Бесплатно)
Хранилище Локальный NVMe включён в состав инстансов Контейнер/Объём ($0.10/ГБ/мес), Неактивный объём ($0.20/ГБ/мес), Сетевое хранилище ($0.07/ГБ/мес 1ТБ)
Infrastructure
Регионы США (дата-центры уровня Tier III) 31 глобальный регион
SLA времени безотказной работы Уровень Tier III (проектная надёжность 99,98%) 99.99%
Developer Experience
Фреймворки PyTorch TensorFlow CUDA cuDNN ComfyUI преднастроенные шаблоны ML PyTorch TensorFlow JAX ONNX CUDA
Поддержка Docker Да Да
SSH-доступ Да Да
Jupyter ноутбуки Нет Да
API / CLI Да Да
Время настройки Минуты Мгновенно
Kubernetes Support Нет Нет
Business Terms
Минимальное обязательство Нет Нет
Соответствие требованиям SOC 2 Type II HIPAA SOC 2 Тип II
Massed Compute RunPod

Создайте собственное сравнение

Выберите от 2 до 6 фирм из этого руководства и откройте их в полной таблице сравнения.

Совет: если вы не выберете фирмы, мы начнём с двух лучших из этого руководства.