NVIDIA A2 กับ NVIDIA L4 — การเปรียบเทียบ GPU (Jun 2026)

NVIDIA A2 (16GB GDDR6, 18 TFLOPS FP16, Ampere) vs NVIDIA L4 (24GB GDDR6, 121 TFLOPS FP16, Ada Lovelace). Cloud pricing: NVIDIA A2 from $0.22/hr, NVIDIA L4 from $0.39/hr. เปรียบเทียบสเปก, VRAM, ประสิทธิภาพ และราคาจาก 2 ผู้ให้บริการคลาวด์เพื่อค้นหา GPU ที่ดีที่สุดสำหรับงาน AI ของคุณ

NVIDIA A2 กับ NVIDIA L4 — การเปรียบเทียบ GPU (Jun 2026)
NVIDIA A2
16GB GDDR6 · Ampere
ดูราคาของ NVIDIA A2
NVIDIA L4
24GB GDDR6 · Ada Lovelace
ดูราคาของ NVIDIA L4
สเปค
ผู้ผลิต NVIDIA NVIDIA
สถาปัตยกรรม แอมแปร์ อาดา เลิฟเลซ
VRAM 16 GB GDDR6 24 GB GDDR6
แบนด์วิดท์ 200 GB/s 300 GB/s
FP16 (Tensor) 18.0 TFLOPS 121.0 TFLOPS
FP32 4.5 TFLOPS 30.3 TFLOPS
TDP 60W 72W
ปีที่เปิดตัว 2021 2023
กลุ่มตลาด ศูนย์ข้อมูล ศูนย์ข้อมูล
เหมาะสำหรับ Edge inference entry-level AI Inference video transcoding lightweight AI workloads
ราคาบริการคลาวด์
ราคาถูกที่สุดแบบ On-Demand $0.22/hr $0.39/hr
ราคาถูกที่สุดแบบ Spot
ผู้ให้บริการ 1 1
ราคาผู้ให้บริการ (ตามความต้องการ)
Cherry Servers $0.22/hr ไม่มีข้อมูล
RunPod ไม่มีข้อมูล $0.39/hr
NVIDIA A2 NVIDIA L4

ผู้ให้บริการชั้นนำสำหรับ NVIDIA A2 และ NVIDIA L4

ผู้ให้บริการ 2 รายนี้มีทั้ง NVIDIA A2 และ NVIDIA L4 การเปรียบเทียบแบบตัวต่อตัวของรุ่น GPU, ราคา, โครงสร้างพื้นฐาน และเครื่องมือสำหรับนักพัฒนาอย่างครบถ้วน

Cherry Servers กับ RunPod - การเปรียบเทียบผู้ให้บริการ GPU (มิถุนายน 2026)

การเปรียบเทียบแบบตัวต่อตัวระหว่าง Cherry Servers และ RunPod ตรวจสอบเงินทุนสูงสุด, การแบ่งกำไร, กฎการลดขาดทุนรายวันและรวม, เลเวอเรจ, สินทรัพย์ที่เทรดได้, ความถี่การจ่ายเงิน, วิธีการชำระเงินและจ่ายเงิน, สิทธิ์การเทรด และข้อจำกัด KYC ก่อนซื้อชาเลนจ์ ข้อมูลอัปเดต มิถุนายน 2026

Cherry Servers กับ RunPod - การเปรียบเทียบผู้ให้บริการ GPU (มิถุนายน 2026)
Cherry Servers
เซิร์ฟเวอร์ GPU แบบบาร์เมทัลที่มีประสบการณ์โฮสติ้งกว่า 24 ปีและการควบคุมฮาร์ดแวร์ในระดับเต็มรูปแบบ
Visit Cherry Servers
RunPod
คลาวด์ที่สร้างขึ้นสำหรับ AI — ปรับใช้และขยายงาน GPU ตั้งแต่การอนุมานแบบไม่มีเซิร์ฟเวอร์ไปจนถึงคลัสเตอร์หลายโหนดทันทีตามความต้องการ
Visit RunPod
ภาพรวม
คะแนน Trustpilot 4.6 3.5
สำนักงานใหญ่ Lithuania United States
ประเภทผู้ให้บริการ ไม่มีข้อมูล มุ่งเน้น GPU
เหมาะสำหรับ การฝึกอบรม AI การอนุมาน การปรับแต่ง การเรนเดอร์ การวิจัย HPC AI สร้างสรรค์ การเรียนรู้เชิงลึก การฝึกอบรม AI การอนุมาน การปรับแต่ง Stable Diffusion การประมวลผลเป็นชุด การเรนเดอร์ การวิจัย การให้บริการ LLM ปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์
ฮาร์ดแวร์ GPU
รุ่น 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
VRAM สูงสุด (GB) 80 288
จำนวน GPU สูงสุดต่ออินสแตนซ์ 2 8
การเชื่อมต่อระหว่างกัน PCIe NVLink
ราคา
ราคาเริ่มต้น ($/ชม) $0.16/hr $0.06/hr
ความละเอียดการเรียกเก็บเงิน ต่อชั่วโมง ต่อวินาที
Spot/Preemptible ไม่ ใช่
ส่วนลดสำหรับการจองล่วงหน้า ไม่มีข้อมูล 15-29% (แผน 1 เดือนถึง 1 ปี)
เครดิตฟรี ไม่มี โบนัส $5-$500 หลังใช้จ่ายครั้งแรก $10
ค่าธรรมเนียมการส่งข้อมูลออก ไม่มีข้อมูล ไม่มี (ฟรี)
ที่เก็บข้อมูล NVMe SSD, Elastic Block Storage (0.071 ดอลลาร์สหรัฐ/GB/เดือน) คอนเทนเนอร์/โวลุ่ม ($0.10/GB/เดือน), โวลุ่มว่างงาน ($0.20/GB/เดือน), ที่เก็บข้อมูลเครือข่าย ($0.07/GB/เดือน 1TB)
โครงสร้างพื้นฐาน
ภูมิภาค ลิทัวเนีย, เนเธอร์แลนด์, เยอรมนี, สวีเดน, สหรัฐอเมริกา, สิงคโปร์ (6 แห่ง) 31 ภูมิภาคทั่วโลก
SLA ความพร้อมใช้งาน 99.97% 99.99%
ประสบการณ์นักพัฒนา
เฟรมเวิร์ก PyTorch TensorFlow CUDA (bare metal — ควบคุมสแตกเต็มรูปแบบ) PyTorch TensorFlow JAX ONNX CUDA
รองรับ Docker ใช่ ใช่
การเข้าถึง SSH ใช่ ใช่
Jupyter Notebooks ไม่ ใช่
API / CLI ใช่ ใช่
เวลาติดตั้ง นาที ทันที
รองรับ Kubernetes ใช่ ไม่
ข้อกำหนดทางธุรกิจ
ข้อตกลงขั้นต่ำ ไม่มี ไม่มี
การปฏิบัติตามข้อกำหนด ISO 27001 ISO 20000-1 GDPR PCI DSS SOC 2 ประเภท II
Cherry Servers RunPod

สร้างการเปรียบเทียบของคุณเอง

เลือกบริษัท 2-6 แห่งจากคู่มือนี้และเปิดในตารางเปรียบเทียบเต็มรูปแบบ

เคล็ดลับ: หากไม่เลือกบริษัทใดเลย เราจะเริ่มจาก 2 อันดับแรกในคู่มือนี้