NVIDIA L4 против NVIDIA Tesla P4 — сравнение GPU (Jun 2026)

NVIDIA L4 (24GB GDDR6, 121 TFLOPS FP16, Ada Lovelace) vs NVIDIA Tesla P4 (8GB GDDR5, Pascal). Cloud pricing: NVIDIA L4 from $0.39/hr, NVIDIA Tesla P4 from $0.16/hr. Сравните характеристики, VRAM, производительность и цены у 2 облачных провайдеров, чтобы найти лучший GPU для вашей AI-задачи.

NVIDIA L4 против NVIDIA Tesla P4 — сравнение GPU (Jun 2026)
NVIDIA L4
24GB GDDR6 · Ada Lovelace
Посмотреть цены NVIDIA L4
NVIDIA Tesla P4
8GB GDDR5 · Pascal
Посмотреть цены NVIDIA Tesla P4
Характеристики
Производитель NVIDIA NVIDIA
Архитектура Ада Лавлейс Паскаль
VRAM 24 GB GDDR6 8 GB GDDR5
Пропускная способность 300 GB/s 192 GB/s
FP16 (Tensor) 121.0 TFLOPS Н/Д
FP32 30.3 TFLOPS 5.5 TFLOPS
TDP 72W 75W
Год выпуска 2023 2016
Сегмент Центр обработки данных Центр обработки данных
Лучшее для Inference video transcoding lightweight AI workloads Legacy inference video transcoding
Облачные цены
Самый дешёвый On-Demand $0.39/hr $0.16/hr
Самый дешёвый Spot
Провайдеры 1 1
Цены провайдера (по запросу)
RunPod $0.39/hr Н/Д
Cherry Servers Н/Д $0.16/hr
NVIDIA L4 NVIDIA Tesla P4

Лучшие провайдеры для NVIDIA L4 и NVIDIA Tesla P4

Эти 2 провайдеров предлагают как NVIDIA L4, так и NVIDIA Tesla P4. Полное сравнение моделей GPU, цен, инфраструктуры и инструментов для разработчиков.

Cherry Servers против RunPod — сравнение провайдеров GPU (Июнь 2026)

Прямое сравнение Cherry Servers 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 Июнь 2026.

Cherry Servers против RunPod — сравнение провайдеров GPU (Июнь 2026)
Cherry Servers
Серверы с GPU на голом железе с 24-летним опытом хостинга и полным контролем на уровне аппаратного обеспечения.
Visit Cherry Servers
RunPod
Облако, созданное для ИИ — развертывайте и масштабируйте GPU-нагрузки от бессерверного инференса до мгновенных многозвенных кластеров по требованию.
Visit RunPod
Обзор
Рейтинг Trustpilot 4.6 3.5
Штаб-квартира Lithuania United States
Тип провайдера Н/Д Ориентировано на GPU
Лучшее для Обучение ИИ вывод дообучение рендеринг исследования высокопроизводительные вычисления генеративный ИИ глубокое обучение Обучение ИИ вывод дообучение Stable Diffusion пакетная обработка рендеринг исследовательская работа обслуживание LLM генеративный ИИ
Аппаратное обеспечение GPU
Модели GPU A100 A40 A16 A10 A2 Tesla P4 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) 80 288
Макс. количество GPU на инстанс 2 8
Межсоединение PCIe NVLink
Ценообразование
Стартовая цена ($/час) $0.16/hr $0.06/hr
Точность выставления счетов Почасовая оплата 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 Н/Д Нет (Бесплатно)
Хранилище NVMe SSD, Elastic Block Storage (0,071 $ за ГБ в месяц) Контейнер/Объём ($0.10/ГБ/мес), Неактивный объём ($0.20/ГБ/мес), Сетевое хранилище ($0.07/ГБ/мес 1ТБ)
Инфраструктура
Регионы Литва, Нидерланды, Германия, Швеция, США, Сингапур (6 локаций) 31 глобальный регион
SLA времени безотказной работы 99,97% 99.99%
Опыт разработчика
Фреймворки PyTorch TensorFlow CUDA (bare metal — полный контроль стека) 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
Поддержка Kubernetes Да Нет
Коммерческие условия
Минимальное обязательство Нет Нет
Соответствие требованиям ISO 27001 ISO 20000-1 GDPR PCI DSS SOC 2 Тип II
Cherry Servers 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.