NVIDIA B200 กับ NVIDIA RTX 4000 Ada — การเปรียบเทียบ GPU (Apr 2026)
NVIDIA B200 (192GB HBM3e, 2,250 TFLOPS FP16, Blackwell) vs NVIDIA RTX 4000 Ada (20GB GDDR6, 107 TFLOPS FP16, Ada Lovelace). Cloud pricing: NVIDIA B200 from $1.99/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 B200
192GB HBM3e · Blackwell
|
NVIDIA RTX 4000 Ada
20GB GDDR6 · Ada Lovelace
|
||
|---|---|---|---|
| สเปค | |||
| ผู้ผลิต | NVIDIA | NVIDIA | |
| สถาปัตยกรรม | Blackwell | Ada Lovelace | |
| VRAM | 192 GB HBM3e | 20 GB GDDR6 | |
| แบนด์วิดท์ | 8,000 GB/s | 360 GB/s | |
| FP16 (Tensor) | 2250.0 TFLOPS | 107.0 TFLOPS | |
| FP32 | 75.0 TFLOPS | 26.7 TFLOPS | |
| TDP | 1000W | 130W | |
| ปีที่เปิดตัว | 2024 | 2023 | |
| กลุ่มตลาด | Data center | Professional | |
| เหมาะสำหรับ | Next-gen AI training large model inference HPC | Entry professional AI CAD visualization | |
| ราคาบริการคลาวด์ | |||
| ราคาถูกที่สุดแบบ On-Demand | $1.99/hr | $0.76/hr | |
| ราคาถูกที่สุดแบบ Spot | $5.98/hr | — | |
| ผู้ให้บริการ | 2 | 1 | |
| ราคาผู้ให้บริการ (ตามความต้องการ) | |||
|
$1.99/hr | ไม่มีข้อมูล | |
|
$5.49/hr | ไม่มีข้อมูล | |
|
ไม่มีข้อมูล | $0.76/hr | |
NVIDIA B200
NVIDIA RTX 4000 Ada
การเปรียบเทียบ GPU ที่เกี่ยวข้อง
Top Providers for NVIDIA B200 and NVIDIA RTX 4000 Ada
These 3 providers offer both NVIDIA B200 and NVIDIA RTX 4000 Ada. Full head-to-head comparison of GPU models, pricing, infrastructure, and developer tools.
DigitalOcean เทียบกับ Vultr เทียบกับ RunPod - การเปรียบเทียบผู้ให้บริการ GPU (เมษายน 2026)
การเปรียบเทียบข้างเคียงของ DigitalOcean เทียบกับ Vultr เทียบกับ RunPod สแกนอย่างรวดเร็วเงินทุนสูงสุด, การแบ่งกำไร, กฎความเสี่ยง, เลเวอเรจ, แพลตฟอร์ม, เครื่องมือ, ตารางการจ่ายเงิน, ตัวเลือกการชำระเงิน, สิทธิ์การเทรด และข้อจำกัด KYC เพื่อจำกัดรายชื่อบริษัทเทรดของคุณ ข้อมูลอัปเดต เมษายน 2026
|
DigitalOcean
คลาวด์ GPU ที่เรียบง่ายและปรับขนาดได้สำหรับ AI/ML
|
Vultr
GPU คลาวด์ประสิทธิภาพสูงใน 32 ภูมิภาคทั่วโลก
|
RunPod
คลาวด์ที่สร้างขึ้นสำหรับ AI — ปรับใช้และขยายงาน GPU ตั้งแต่การอนุมานแบบไม่มีเซิร์ฟเวอร์ไปจนถึงคลัสเตอร์หลายโหนดทันทีตามความต้องการ
|
|
|---|---|---|---|
| ภาพรวม | |||
| คะแนน Trustpilot | 4.6 | 1.8 | 3.7 |
| สำนักงานใหญ่ | United States | United States | United States |
| ประเภทผู้ให้บริการ | ไม่มีข้อมูล | หลายคลาวด์ | มุ่งเน้น GPU |
| เหมาะสำหรับ | การฝึกอบรม AI การอนุมาน การปรับแต่ง การปรับใช้ LLM การให้บริการ LLM การมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์ สตาร์ทอัพ AI สร้างสรรค์ การวิจัย | การฝึกอบรม AI การอนุมาน การเรนเดอร์วิดีโอ HPC Stable Diffusion การพัฒนาเกม AI สร้างสรรค์ การปรับแต่งละเอียด การวิจัย | การฝึกอบรม AI การอนุมาน การปรับแต่ง Stable Diffusion การประมวลผลเป็นชุด การเรนเดอร์ การวิจัย การให้บริการ LLM ปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์ |
| GPU Hardware | |||
| รุ่น GPU | RTX 4000 Ada RTX 6000 Ada L40S MI300X H100 SXM H200 | A16 A40 L40S A100 PCIe GH200 A100 SXM H100 SXM B200 B300 MI300X MI325X MI355X | 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) | 192 | 288 | 288 |
| จำนวน GPU สูงสุดต่ออินสแตนซ์ | 8 | 16 | 8 |
| การเชื่อมต่อระหว่างกัน | NVLink | NVLink | NVLink |
| Pricing | |||
| ราคาเริ่มต้น ($/ชม) | $0.76/hr | $0.47/hr | $0.06/hr |
| ความละเอียดการเรียกเก็บเงิน | ต่อวินาที | ต่อชั่วโมง | ต่อวินาที |
| Spot/Preemptible | ไม่ | ใช่ | ใช่ |
| ส่วนลดสำหรับการจองล่วงหน้า | ไม่มีข้อมูล | ไม่มีข้อมูล | 15-29% (แผน 1 เดือนถึง 1 ปี) |
| เครดิตฟรี | เครดิตฟรี 200 ดอลลาร์ ใช้งานได้ 60 วัน | เครดิตฟรีสูงสุด 300 ดอลลาร์เป็นเวลา 30 วัน | โบนัส $5-$500 หลังใช้จ่ายครั้งแรก $10 |
| ค่าธรรมเนียมการส่งข้อมูลออก | ไม่มี (รวมอยู่ในแผน) | มาตรฐาน (แตกต่างตามแผน) | ไม่มี (ฟรี) |
| ที่เก็บข้อมูล | บูต NVMe ขนาด 500-720 GiB (รวมอยู่แล้ว), พื้นที่ scratch NVMe ขนาด 5 TiB สำหรับการตั้งค่าขนาดใหญ่, โวลุ่มราคา 0.10 ดอลลาร์/GiB/เดือน | 350 GB - 61 TB NVMe (รวมอยู่แล้ว), บล็อกสตอเรจที่ 0.10 ดอลลาร์/GB/เดือน, สตอเรจอ็อบเจ็กต์ที่เข้ากันได้กับ S3 | คอนเทนเนอร์/โวลุ่ม ($0.10/GB/เดือน), โวลุ่มว่างงาน ($0.20/GB/เดือน), ที่เก็บข้อมูลเครือข่าย ($0.07/GB/เดือน 1TB) |
| Infrastructure | |||
| ภูมิภาค | นิวยอร์ก (NYC2), โตรอนโต (TOR1), แอตแลนตา (ATL1), ริชมอนด์ (RIC1), อัมสเตอร์ดัม (AMS3) | 32 ภูมิภาคใน 6 ทวีป (อเมริกา, ยุโรป, เอเชีย, ออสเตรเลีย, แอฟริกา) | 31 ภูมิภาคทั่วโลก |
| SLA ความพร้อมใช้งาน | 99% | 100% | 99.99% |
| Developer Experience | |||
| เฟรมเวิร์ก | PyTorch TensorFlow Jupyter Miniconda CUDA ROCm Hugging Face | PyTorch TensorFlow CUDA cuDNN ROCm Hugging Face NVIDIA NGC | PyTorch TensorFlow JAX ONNX CUDA |
| รองรับ Docker | ใช่ | ใช่ | ใช่ |
| การเข้าถึง SSH | ใช่ | ใช่ | ใช่ |
| Jupyter Notebooks | ใช่ | ใช่ | ใช่ |
| API / CLI | ใช่ | ใช่ | ใช่ |
| เวลาติดตั้ง | นาที | นาที | ทันที |
| Kubernetes Support | ใช่ | ใช่ | ไม่ |
| Business Terms | |||
| ข้อตกลงขั้นต่ำ | ไม่มี | ไม่มี | ไม่มี |
| การปฏิบัติตามข้อกำหนด | SOC 2 Type II SOC 3 HIPAA (พร้อม BAA) CSA STAR ระดับ 1 | SOC 2+ (HIPAA) PCI ISO 27001 ISO 27017 ISO 27018 ISO 20000-1 CSA STAR ระดับ 1 | SOC 2 ประเภท II |
DigitalOcean
Vultr
RunPod
สร้างการเปรียบเทียบของคุณเอง
เลือกบริษัท 2-6 แห่งจากคู่มือนี้และเปิดในตารางเปรียบเทียบเต็มรูปแบบ
เคล็ดลับ: หากไม่เลือกบริษัทใดเลย เราจะเริ่มจาก 2 อันดับแรกในคู่มือนี้