NVIDIA A30 กับ NVIDIA B300 — การเปรียบเทียบ GPU (Apr 2026)
NVIDIA A30 (24GB HBM2e, 165 TFLOPS FP16, Ampere) vs NVIDIA B300 (288GB HBM3e, 2,250 TFLOPS FP16, Blackwell Ultra). 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
24GB HBM2e · Ampere
|
NVIDIA B300
288GB HBM3e · Blackwell Ultra
|
||
|---|---|---|---|
| สเปค | |||
| ผู้ผลิต | NVIDIA | NVIDIA | |
| สถาปัตยกรรม | Ampere | Blackwell Ultra | |
| VRAM | 24 GB HBM2e | 288 GB HBM3e | |
| แบนด์วิดท์ | 933 GB/s | 8,000 GB/s | |
| FP16 (Tensor) | 165.0 TFLOPS | 2250.0 TFLOPS | |
| FP32 | 10.3 TFLOPS | 75.0 TFLOPS | |
| TDP | 165W | 1400W | |
| ปีที่เปิดตัว | 2021 | 2025 | |
| กลุ่มตลาด | Data center | Data center | |
| เหมาะสำหรับ | Inference multi-instance GPU workloads | Frontier AI training largest model workloads | |
| ราคาบริการคลาวด์ | |||
| ราคาถูกที่สุดแบบ On-Demand | $0.25/hr | — | |
| ราคาถูกที่สุดแบบ Spot | — | — | |
| ผู้ให้บริการ | 2 | 1 | |
| ราคาผู้ให้บริการ (ตามความต้องการ) | |||
|
$0.25/hr | ไม่มีข้อมูล | |
|
$0.26/hr | ไม่มีข้อมูล | |
NVIDIA A30
NVIDIA B300
การเปรียบเทียบ GPU ที่เกี่ยวข้อง
Top Providers for NVIDIA A30 and NVIDIA B300
These 2 providers offer both NVIDIA A30 and NVIDIA B300. Full head-to-head comparison of GPU models, pricing, infrastructure, and developer tools.
Massed Compute กับ RunPod - การเปรียบเทียบผู้ให้บริการ GPU (เมษายน 2026)
การเปรียบเทียบแบบตัวต่อตัวระหว่าง Massed Compute และ RunPod ตรวจสอบเงินทุนสูงสุด, การแบ่งกำไร, กฎการลดขาดทุนรายวันและรวม, เลเวอเรจ, สินทรัพย์ที่เทรดได้, ความถี่การจ่ายเงิน, วิธีการชำระเงินและจ่ายเงิน, สิทธิ์การเทรด และข้อจำกัด KYC ก่อนซื้อชาเลนจ์ ข้อมูลอัปเดต เมษายน 2026
|
Massed Compute
คลาวด์ GPU พร้อมการสนับสนุนโดยตรงจากวิศวกร
|
RunPod
คลาวด์ที่สร้างขึ้นสำหรับ AI — ปรับใช้และขยายงาน GPU ตั้งแต่การอนุมานแบบไม่มีเซิร์ฟเวอร์ไปจนถึงคลัสเตอร์หลายโหนดทันทีตามความต้องการ
|
|
|---|---|---|
| ภาพรวม | ||
| คะแนน Trustpilot | 0 | 3.7 |
| สำนักงานใหญ่ | United States | United States |
| ประเภทผู้ให้บริการ | เน้น GPU | มุ่งเน้น GPU |
| เหมาะสำหรับ | การฝึกอบรม AI การอนุมาน การเรนเดอร์ VFX AI สร้างสรรค์ การปรับแต่งละเอียด HPC Stable Diffusion การวิจัย | การฝึกอบรม AI การอนุมาน การปรับแต่ง Stable Diffusion การประมวลผลเป็นชุด การเรนเดอร์ การวิจัย การให้บริการ LLM ปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์ |
| GPU Hardware | ||
| รุ่น GPU | A30 RTX A5000 RTX A6000 L40S A100 SXM H100 PCIe H100 SXM H100 NVL RTX PRO 6000 H200 NVL | B300 B200 H200 H100 SXM H100 PCIe H100 NVL MI300X A100 SXM A100 PCIe RTX 5090 RTX PRO 6000 L40S L40 RTX 6000 Ada RTX 5000 Ada RTX A6000 RTX A5000 RTX 4090 RTX 4080 SUPER RTX 4080 RTX 4070 Ti RTX 3090 Ti RTX 3090 RTX 3080 Ti RTX 3080 RTX 3070 A40 A30 A2 L4 |
| VRAM สูงสุด (GB) | 141 | 288 |
| จำนวน GPU สูงสุดต่ออินสแตนซ์ | 8 | 8 |
| การเชื่อมต่อระหว่างกัน | NVLink | NVLink |
| Pricing | ||
| ราคาเริ่มต้น ($/ชม) | $0.35/hr | $0.06/hr |
| ความละเอียดการเรียกเก็บเงิน | รายนาที | ต่อวินาที |
| Spot/Preemptible | ไม่ | ใช่ |
| ส่วนลดสำหรับการจองล่วงหน้า | ไม่มีข้อมูล | 15-29% (แผน 1 เดือนถึง 1 ปี) |
| เครดิตฟรี | ไม่มี | โบนัส $5-$500 หลังใช้จ่ายครั้งแรก $10 |
| ค่าธรรมเนียมการส่งข้อมูลออก | ไม่มี | ไม่มี (ฟรี) |
| ที่เก็บข้อมูล | รวม NVMe ในเครื่องท้องถิ่นกับอินสแตนซ์ | คอนเทนเนอร์/โวลุ่ม ($0.10/GB/เดือน), โวลุ่มว่างงาน ($0.20/GB/เดือน), ที่เก็บข้อมูลเครือข่าย ($0.07/GB/เดือน 1TB) |
| Infrastructure | ||
| ภูมิภาค | สหรัฐอเมริกา (ศูนย์ข้อมูล Tier III) | 31 ภูมิภาคทั่วโลก |
| SLA ความพร้อมใช้งาน | Tier III (ออกแบบ 99.98%) | 99.99% |
| Developer Experience | ||
| เฟรมเวิร์ก | PyTorch TensorFlow CUDA cuDNN ComfyUI เทมเพลต ML ที่ตั้งค่าล่วงหน้า | 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 | ไม่ | ไม่ |
| Business Terms | ||
| ข้อตกลงขั้นต่ำ | ไม่มี | ไม่มี |
| การปฏิบัติตามข้อกำหนด | SOC 2 Type II HIPAA | SOC 2 ประเภท II |
Massed Compute
RunPod
สร้างการเปรียบเทียบของคุณเอง
เลือกบริษัท 2-6 แห่งจากคู่มือนี้และเปิดในตารางเปรียบเทียบเต็มรูปแบบ
เคล็ดลับ: หากไม่เลือกบริษัทใดเลย เราจะเริ่มจาก 2 อันดับแรกในคู่มือนี้