NVIDIA A30 กับ NVIDIA RTX 4000 Ada — การเปรียบเทียบ GPU (Apr 2026)
NVIDIA A30 (24GB HBM2e, 165 TFLOPS FP16, Ampere) vs NVIDIA RTX 4000 Ada (20GB GDDR6, 107 TFLOPS FP16, Ada Lovelace). Cloud pricing: NVIDIA A30 from $0.25/hr, NVIDIA RTX 4000 Ada from $0.76/hr. Compare specs, VRAM, performance, and pricing across 3 cloud providers to find the best GPU for your AI workload.
|
NVIDIA A30
24GB HBM2e · Ampere
|
NVIDIA RTX 4000 Ada
20GB GDDR6 · Ada Lovelace
|
||
|---|---|---|---|
| สเปค | |||
| ผู้ผลิต | NVIDIA | NVIDIA | |
| สถาปัตยกรรม | Ampere | Ada Lovelace | |
| VRAM | 24 GB HBM2e | 20 GB GDDR6 | |
| แบนด์วิดท์ | 933 GB/s | 360 GB/s | |
| FP16 (Tensor) | 165.0 TFLOPS | 107.0 TFLOPS | |
| FP32 | 10.3 TFLOPS | 26.7 TFLOPS | |
| TDP | 165W | 130W | |
| ปีที่เปิดตัว | 2021 | 2023 | |
| กลุ่มตลาด | Data center | Professional | |
| เหมาะสำหรับ | Inference multi-instance GPU workloads | Entry professional AI CAD visualization | |
| ราคาบริการคลาวด์ | |||
| ราคาถูกที่สุดแบบ On-Demand | $0.25/hr | $0.76/hr | |
| ราคาถูกที่สุดแบบ Spot | — | — | |
| ผู้ให้บริการ | 2 | 1 | |
| ราคาผู้ให้บริการ (ตามความต้องการ) | |||
|
|
$0.25/hr | ไม่มีข้อมูล | |
|
$0.26/hr | ไม่มีข้อมูล | |
|
ไม่มีข้อมูล | $0.76/hr | |
Top Providers for NVIDIA A30 and NVIDIA RTX 4000 Ada
These 3 providers offer both NVIDIA A30 and NVIDIA RTX 4000 Ada. Full head-to-head comparison of GPU models, pricing, infrastructure, and developer tools.
Massed Compute เทียบกับ RunPod เทียบกับ DigitalOcean - การเปรียบเทียบผู้ให้บริการ GPU (เมษายน 2026)
การเปรียบเทียบข้างเคียงของ Massed Compute เทียบกับ RunPod เทียบกับ DigitalOcean 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
|
DigitalOcean
คลาวด์ GPU ที่เรียบง่ายและปรับขนาดได้สำหรับ AI/ML
|
|
|---|---|---|---|
| ภาพรวม | |||
| คะแนน Trustpilot | 0 | 3.7 | 4.6 |
| สำนักงานใหญ่ | United States | United States | United States |
| ประเภทผู้ให้บริการ | เน้น GPU | มุ่งเน้น GPU | ไม่มีข้อมูล |
| 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 การปรับแต่ง การปรับใช้ LLM การให้บริการ LLM การมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์ สตาร์ทอัพ AI สร้างสรรค์ การวิจัย |
| 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 | RTX 4000 Ada RTX 6000 Ada L40S MI300X H100 SXM H200 |
| VRAM สูงสุด (GB) | 141 | 288 | 192 |
| จำนวน GPU สูงสุดต่ออินสแตนซ์ | 8 | 8 | 8 |
| การเชื่อมต่อระหว่างกัน | NVLink | NVLink | NVLink |
| Pricing | |||
| ราคาเริ่มต้น ($/ชม) | $0.35/hr | $0.06/hr | $0.76/hr |
| ความละเอียดการเรียกเก็บเงิน | รายนาที | ต่อวินาที | ต่อวินาที |
| Spot/Preemptible | ไม่ | ใช่ | ไม่ |
| ส่วนลดสำหรับการจองล่วงหน้า | ไม่มีข้อมูล | 15-29% (แผน 1 เดือนถึง 1 ปี) | ไม่มีข้อมูล |
| เครดิตฟรี | ไม่มี | โบนัส $5-$500 หลังใช้จ่ายครั้งแรก $10 | เครดิตฟรี 200 ดอลลาร์ ใช้งานได้ 60 วัน |
| ค่าธรรมเนียมการส่งข้อมูลออก | ไม่มี | ไม่มี (ฟรี) | ไม่มี (รวมอยู่ในแผน) |
| ที่เก็บข้อมูล | รวม NVMe ในเครื่องท้องถิ่นกับอินสแตนซ์ | คอนเทนเนอร์/โวลุ่ม ($0.10/GB/เดือน), โวลุ่มว่างงาน ($0.20/GB/เดือน), ที่เก็บข้อมูลเครือข่าย ($0.07/GB/เดือน 1TB) | บูต NVMe ขนาด 500-720 GiB (รวมอยู่แล้ว), พื้นที่ scratch NVMe ขนาด 5 TiB สำหรับการตั้งค่าขนาดใหญ่, โวลุ่มราคา 0.10 ดอลลาร์/GiB/เดือน |
| Infrastructure | |||
| ภูมิภาค | สหรัฐอเมริกา (ศูนย์ข้อมูล Tier III) | 31 ภูมิภาคทั่วโลก | นิวยอร์ก (NYC2), โตรอนโต (TOR1), แอตแลนตา (ATL1), ริชมอนด์ (RIC1), อัมสเตอร์ดัม (AMS3) |
| SLA ความพร้อมใช้งาน | Tier III (ออกแบบ 99.98%) | 99.99% | 99% |
| Developer Experience | |||
| เฟรมเวิร์ก | PyTorch TensorFlow CUDA cuDNN ComfyUI เทมเพลต ML ที่ตั้งค่าล่วงหน้า | PyTorch TensorFlow JAX ONNX CUDA | PyTorch TensorFlow Jupyter Miniconda CUDA ROCm Hugging Face |
| รองรับ Docker | ใช่ | ใช่ | ใช่ |
| การเข้าถึง SSH | ใช่ | ใช่ | ใช่ |
| Jupyter Notebooks | ไม่ | ใช่ | ใช่ |
| API / CLI | ใช่ | ใช่ | ใช่ |
| เวลาติดตั้ง | นาที | ทันที | นาที |
| Kubernetes Support | ไม่ | ไม่ | ใช่ |
| Business Terms | |||
| ข้อตกลงขั้นต่ำ | ไม่มี | ไม่มี | ไม่มี |
| การปฏิบัติตามข้อกำหนด | SOC 2 Type II HIPAA | SOC 2 ประเภท II | SOC 2 Type II SOC 3 HIPAA (พร้อม BAA) CSA STAR ระดับ 1 |
RunPod
DigitalOcean
สร้างการเปรียบเทียบของคุณเอง
เลือกบริษัท 2-6 แห่งจากคู่มือนี้และเปิดในตารางเปรียบเทียบเต็มรูปแบบ
เคล็ดลับ: หากไม่เลือกบริษัทใดเลย เราจะเริ่มจาก 2 อันดับแรกในคู่มือนี้