NVIDIA A2 กับ NVIDIA L4 — การเปรียบเทียบ GPU (Apr 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. Compare specs, VRAM, performance, and pricing across 2 cloud providers to find the best GPU for your AI workload.
|
NVIDIA A2
16GB GDDR6 · Ampere
|
NVIDIA L4
24GB GDDR6 · Ada Lovelace
|
||
|---|---|---|---|
| สเปค | |||
| ผู้ผลิต | NVIDIA | NVIDIA | |
| สถาปัตยกรรม | Ampere | Ada Lovelace | |
| 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 | Data center | Data center | |
| 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) | |||
|
$0.22/hr | ไม่มีข้อมูล | |
|
ไม่มีข้อมูล | $0.39/hr | |
Top Providers for NVIDIA A2 and NVIDIA L4
These 2 providers offer both NVIDIA A2 and NVIDIA L4. Full head-to-head comparison of GPU models, pricing, infrastructure, and developer tools.
Cherry Servers กับ RunPod - การเปรียบเทียบผู้ให้บริการ GPU (เมษายน 2026)
การเปรียบเทียบแบบตัวต่อตัวระหว่าง Cherry Servers และ RunPod ตรวจสอบเงินทุนสูงสุด, การแบ่งกำไร, กฎการลดขาดทุนรายวันและรวม, เลเวอเรจ, สินทรัพย์ที่เทรดได้, ความถี่การจ่ายเงิน, วิธีการชำระเงินและจ่ายเงิน, สิทธิ์การเทรด และข้อจำกัด KYC ก่อนซื้อชาเลนจ์ ข้อมูลอัปเดต เมษายน 2026
|
Cherry Servers
เซิร์ฟเวอร์ GPU แบบบาร์เมทัลที่มีประสบการณ์โฮสติ้งกว่า 24 ปีและการควบคุมฮาร์ดแวร์ในระดับเต็มรูปแบบ
|
RunPod
คลาวด์ที่สร้างขึ้นสำหรับ AI — ปรับใช้และขยายงาน GPU ตั้งแต่การอนุมานแบบไม่มีเซิร์ฟเวอร์ไปจนถึงคลัสเตอร์หลายโหนดทันทีตามความต้องการ
|
|
|---|---|---|
| ภาพรวม | ||
| คะแนน Trustpilot | 4.6 | 3.7 |
| สำนักงานใหญ่ | Lithuania | United States |
| ประเภทผู้ให้บริการ | ไม่มีข้อมูล | มุ่งเน้น GPU |
| เหมาะสำหรับ | การฝึกอบรม AI การอนุมาน การปรับแต่ง การเรนเดอร์ การวิจัย HPC AI สร้างสรรค์ การเรียนรู้เชิงลึก | การฝึกอบรม AI การอนุมาน การปรับแต่ง Stable Diffusion การประมวลผลเป็นชุด การเรนเดอร์ การวิจัย การให้บริการ LLM ปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์ |
| GPU Hardware | ||
| รุ่น GPU | A100 A40 A16 A10 A2 Tesla P4 | B300 B200 H200 H100 SXM H100 PCIe H100 NVL MI300X A100 SXM A100 PCIe RTX 5090 RTX PRO 6000 L40S L40 RTX 6000 Ada RTX 5000 Ada RTX A6000 RTX A5000 RTX 4090 RTX 4080 SUPER RTX 4080 RTX 4070 Ti RTX 3090 Ti RTX 3090 RTX 3080 Ti RTX 3080 RTX 3070 A40 A30 A2 L4 |
| VRAM สูงสุด (GB) | 80 | 288 |
| จำนวน GPU สูงสุดต่ออินสแตนซ์ | 2 | 8 |
| การเชื่อมต่อระหว่างกัน | PCIe | NVLink |
| Pricing | ||
| ราคาเริ่มต้น ($/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) |
| Infrastructure | ||
| ภูมิภาค | ลิทัวเนีย, เนเธอร์แลนด์, เยอรมนี, สวีเดน, สหรัฐอเมริกา, สิงคโปร์ (6 แห่ง) | 31 ภูมิภาคทั่วโลก |
| SLA ความพร้อมใช้งาน | 99.97% | 99.99% |
| Developer Experience | ||
| 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 |
| Kubernetes Support | ใช่ | ไม่ |
| Business Terms | ||
| 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