NVIDIA A30 กับ NVIDIA H100 SXM — การเปรียบเทียบ GPU (Apr 2026)
NVIDIA A30 (24GB HBM2e, 165 TFLOPS FP16, Ampere) vs NVIDIA H100 SXM (80GB HBM3, 990 TFLOPS FP16, Hopper). Cloud pricing: NVIDIA A30 from $0.25/hr, NVIDIA H100 SXM from $1.57/hr. Compare specs, VRAM, performance, and pricing across 7 cloud providers to find the best GPU for your AI workload.
|
NVIDIA A30
24GB HBM2e · Ampere
|
NVIDIA H100 SXM
80GB HBM3 · Hopper
|
||
|---|---|---|---|
| สเปค | |||
| ผู้ผลิต | NVIDIA | NVIDIA | |
| สถาปัตยกรรม | Ampere | Hopper | |
| VRAM | 24 GB HBM2e | 80 GB HBM3 | |
| แบนด์วิดท์ | 933 GB/s | 3,350 GB/s | |
| FP16 (Tensor) | 165.0 TFLOPS | 990.0 TFLOPS | |
| FP32 | 10.3 TFLOPS | 67.0 TFLOPS | |
| TDP | 165W | 700W | |
| ปีที่เปิดตัว | 2021 | 2023 | |
| กลุ่มตลาด | Data center | Data center | |
| เหมาะสำหรับ | Inference multi-instance GPU workloads | Large-scale AI training distributed workloads LLM pre-training | |
| ราคาบริการคลาวด์ | |||
| ราคาถูกที่สุดแบบ On-Demand | $0.25/hr | $1.57/hr | |
| ราคาถูกที่สุดแบบ Spot | — | $1.49/hr | |
| ผู้ให้บริการ | 2 | 7 | |
| ราคาผู้ให้บริการ (ตามความต้องการ) | |||
|
$0.25/hr | $2.35/hr | |
|
$0.26/hr | $2.99/hr | |
|
ไม่มีข้อมูล | $1.57/hr | |
|
ไม่มีข้อมูล | $1.99/hr | |
|
ไม่มีข้อมูล | $2.20/hr | |
|
ไม่มีข้อมูล | $2.59/hr | |
|
ไม่มีข้อมูล | $3.39/hr | |
NVIDIA A30
NVIDIA H100 SXM
การเปรียบเทียบ GPU ที่เกี่ยวข้อง
Top Providers for NVIDIA A30 and NVIDIA H100 SXM
These 3 providers offer both NVIDIA A30 and NVIDIA H100 SXM. Full head-to-head comparison of GPU models, pricing, infrastructure, and developer tools.
Massed Compute เทียบกับ RunPod เทียบกับ Latitude.sh - การเปรียบเทียบผู้ให้บริการ GPU (เมษายน 2026)
การเปรียบเทียบข้างเคียงของ Massed Compute เทียบกับ RunPod เทียบกับ Latitude.sh สแกนอย่างรวดเร็วเงินทุนสูงสุด, การแบ่งกำไร, กฎความเสี่ยง, เลเวอเรจ, แพลตฟอร์ม, เครื่องมือ, ตารางการจ่ายเงิน, ตัวเลือกการชำระเงิน, สิทธิ์การเทรด และข้อจำกัด KYC เพื่อจำกัดรายชื่อบริษัทเทรดของคุณ ข้อมูลอัปเดต เมษายน 2026
|
Massed Compute
คลาวด์ GPU พร้อมการสนับสนุนโดยตรงจากวิศวกร
|
RunPod
คลาวด์ที่สร้างขึ้นสำหรับ AI — ปรับใช้และขยายงาน GPU ตั้งแต่การอนุมานแบบไม่มีเซิร์ฟเวอร์ไปจนถึงคลัสเตอร์หลายโหนดทันทีตามความต้องการ
|
Latitude.sh
คลาวด์ GPU แบบ Bare metal ครอบคลุม 23 สถานที่ทั่วโลก
|
|
|---|---|---|---|
| ภาพรวม | |||
| คะแนน Trustpilot | 0 | 3.7 | 3.7 |
| สำนักงานใหญ่ | United States | United States | Brazil |
| ประเภทผู้ให้บริการ | เน้น GPU | มุ่งเน้น GPU | Bare Metal |
| 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 | การฝึกอบรม AI การอนุมาน GPU แบบ Bare Metal การปรับแต่งละเอียด การวิจัย งานเฉพาะทาง AI สร้างสรรค์ |
| 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 | A30 RTX A5000 RTX A6000 L40S RTX 6000 Ada A100 SXM H100 SXM GH200 RTX PRO 6000 |
| VRAM สูงสุด (GB) | 141 | 288 | 96 |
| จำนวน GPU สูงสุดต่ออินสแตนซ์ | 8 | 8 | 8 |
| การเชื่อมต่อระหว่างกัน | NVLink | NVLink | NVLink |
| Pricing | |||
| ราคาเริ่มต้น ($/ชม) | $0.35/hr | $0.06/hr | $0.35/hr |
| ความละเอียดการเรียกเก็บเงิน | รายนาที | ต่อวินาที | ต่อชั่วโมง |
| Spot/Preemptible | ไม่ | ใช่ | ไม่ |
| ส่วนลดสำหรับการจองล่วงหน้า | ไม่มีข้อมูล | 15-29% (แผน 1 เดือนถึง 1 ปี) | ไม่มีข้อมูล |
| เครดิตฟรี | ไม่มี | โบนัส $5-$500 หลังใช้จ่ายครั้งแรก $10 | $200 ผ่านโปรแกรมแนะนำ |
| ค่าธรรมเนียมการส่งข้อมูลออก | ไม่มี | ไม่มี (ฟรี) | ไม่มี |
| ที่เก็บข้อมูล | รวม NVMe ในเครื่องท้องถิ่นกับอินสแตนซ์ | คอนเทนเนอร์/โวลุ่ม ($0.10/GB/เดือน), โวลุ่มว่างงาน ($0.20/GB/เดือน), ที่เก็บข้อมูลเครือข่าย ($0.07/GB/เดือน 1TB) | รวม NVMe ในเครื่อง (สูงสุด 4x 3.8TB), Block Storage $0.10/GB/เดือน, Filesystem Storage $0.05/GB/เดือน |
| Infrastructure | |||
| ภูมิภาค | สหรัฐอเมริกา (ศูนย์ข้อมูล Tier III) | 31 ภูมิภาคทั่วโลก | 23 สถานที่: สหรัฐอเมริกา (8 เมือง), ละตินอเมริกา (5), ยุโรป (5), เอเชียแปซิฟิก (4), เม็กซิโกซิตี้ GPU มีในดัลลัส, แฟรงก์เฟิร์ต, ซิดนีย์, โตเกียว |
| SLA ความพร้อมใช้งาน | Tier III (ออกแบบ 99.98%) | 99.99% | 99.9% |
| Developer Experience | |||
| เฟรมเวิร์ก | PyTorch TensorFlow CUDA cuDNN ComfyUI เทมเพลต ML ที่ตั้งค่าล่วงหน้า | PyTorch TensorFlow JAX ONNX CUDA | อิมเมจที่ปรับแต่งสำหรับ ML PyTorch TensorFlow (ติดตั้งโดยผู้ใช้) CUDA |
| รองรับ Docker | ใช่ | ใช่ | ใช่ |
| การเข้าถึง SSH | ใช่ | ใช่ | ใช่ |
| Jupyter Notebooks | ไม่ | ใช่ | ไม่ |
| API / CLI | ใช่ | ใช่ | ใช่ |
| เวลาติดตั้ง | นาที | ทันที | วินาที |
| Kubernetes Support | ไม่ | ไม่ | ไม่ |
| Business Terms | |||
| ข้อตกลงขั้นต่ำ | ไม่มี | ไม่มี | ไม่มี |
| การปฏิบัติตามข้อกำหนด | SOC 2 Type II HIPAA | SOC 2 ประเภท II | การแยกผู้เช่าแบบเดี่ยว มี DPA ให้บริการ |
Massed Compute
RunPod
Latitude.sh
สร้างการเปรียบเทียบของคุณเอง
เลือกบริษัท 2-6 แห่งจากคู่มือนี้และเปิดในตารางเปรียบเทียบเต็มรูปแบบ
เคล็ดลับ: หากไม่เลือกบริษัทใดเลย เราจะเริ่มจาก 2 อันดับแรกในคู่มือนี้