NVIDIA A30 проти NVIDIA GB200 Superchip — Порівняння GPU (Jul 2026)
NVIDIA A30 (24GB HBM2e, 165 TFLOPS FP16, Ampere) vs NVIDIA GB200 Superchip (384GB HBM3e, 4,500 TFLOPS FP16, Blackwell). Cloud pricing: NVIDIA A30 from $0.25/hr. Порівняйте характеристики, VRAM, продуктивність і ціни серед 2 хмарних провайдерів, щоб знайти найкращий GPU для вашого AI-навантаження.
Підсумок: NVIDIA A30 vs NVIDIA GB200 Superchip
NVIDIA GB200 Superchip випереджає загалом, лідуючи в 5 з 6 порівняних категорій.
Де NVIDIA A30 лідирує
- TDP (165W vs 2700W)
Де NVIDIA GB200 Superchip лідирує
- FP16 (4,500 TFLOPS vs 165 TFLOPS)
- VRAM (384 GB vs 24 GB)
- Пропускна здатність (16,000 GB/s vs 933 GB/s)
- FP32 (150 TFLOPS vs 10.3 TFLOPS)
- Рік випуску (2024 vs 2021)
Виберіть NVIDIA A30 для Inference, multi-instance GPU workloads. Виберіть NVIDIA GB200 Superchip для Largest-scale AI training, multi-trillion parameter models.
Часті Питання
Що краще — NVIDIA A30 чи NVIDIA GB200 Superchip?
У кого кращий FP16 — у NVIDIA A30 чи у NVIDIA GB200 Superchip?
У кого кращий VRAM — у NVIDIA A30 чи у NVIDIA GB200 Superchip?
|
NVIDIA A30
24GB HBM2e · Ampere
|
NVIDIA GB200 Superchip
384GB HBM3e · Blackwell
|
||
|---|---|---|---|
| Характеристики | |||
| Виробник | NVIDIA | NVIDIA | |
| Архітектура | Ампер | Блеквелл | |
| VRAM | 24 GB HBM2e | 384 GB HBM3e | |
| Пропускна здатність | 933 GB/s | 16,000 GB/s | |
| FP16 (Tensor) | 165.0 TFLOPS | 4500.0 TFLOPS | |
| FP32 | 10.3 TFLOPS | 150.0 TFLOPS | |
| TDP | 165W | 2700W | |
| Рік випуску | 2021 | 2024 | |
| Сегмент | Центр обробки даних | Центр обробки даних | |
| Найкраще для | Inference multi-instance GPU workloads | Largest-scale AI training multi-trillion parameter models | |
| Хмарне ціноутворення | |||
| Найдешевше за запитом | $0.25/hr | — | |
| Найдешевше Spot | — | — | |
| Провайдери | 2 | 0 | |
| Ціни постачальника (за запитом) | |||
|
$0.25/hr | Н/д | |
|
$0.26/hr | Н/д | |
NVIDIA A30
NVIDIA GB200 Superchip
Пов’язані порівняння GPU
Топ провайдерів для NVIDIA A30 та NVIDIA GB200 Superchip
Ці 2 провайдерів пропонують як NVIDIA A30, так і NVIDIA GB200 Superchip. Повне порівняння моделей GPU, цін, інфраструктури та інструментів для розробників.
Massed Compute проти Runpod - порівняння постачальників GPU (Липень 2026)
Порівняння один на один Massed Compute та Runpod. Перевірте максимальне фінансування, розподіл прибутку, щоденні та загальні правила збитків, кредитне плече, торгівельні активи, частоту виплат, методи оплати та виплат, торгові дозволи та обмеження KYC перед покупкою челенджу. Дані оновлені Липень 2026.
Підсумок: Massed Compute vs Runpod
Runpod випереджає загалом, лідуючи в 6 з 9 порівняних категорій.
Де Massed Compute лідирує
- SLA часу роботи (9,998% vs 99.99%)
- Фреймворки (6 vs 5)
- Відповідність стандартам (2 vs 1)
Де Runpod лідирує
- Рейтинг Trustpilot (3.7 vs 2.9)
- Початкова ціна ($/год) ($0.06/hr vs $0.35/hr)
- Макс. VRAM (ГБ) (288 vs 141)
- Моделі GPU (30 vs 10)
- Spot/Preemptible
- Jupyter Notebook
Виберіть Massed Compute для Навчання ШІ, висновки, рендеринг VFX. Виберіть Runpod для Навчання ШІ, висновок, тонке налаштування.
Часті Питання
Що краще — Massed Compute чи Runpod?
У кого кращий Рейтинг Trustpilot — у Massed Compute чи у Runpod?
У кого кращий Початкова ціна ($/год) — у Massed Compute чи у Runpod?
|
Massed Compute
Хмарний GPU з прямою підтримкою інженерів
|
Runpod
Хмара, створена для штучного інтелекту — розгортайте та масштабовуйте GPU-навантаження від безсерверного виведення до миттєвих багатокористувацьких кластерів за запитом.
|
|
|---|---|---|
| Огляд | ||
| Рейтинг Trustpilot | 2.9 | 3.7 |
| Штаб-квартира | United States | United States |
| Тип провайдера | Орієнтований на GPU | Орієнтовано на GPU |
| Найкраще для | Навчання ШІ висновки рендеринг VFX генеративний ШІ тонке налаштування HPC Stable Diffusion дослідження | Навчання ШІ висновок тонке налаштування Stable Diffusion пакетна обробка рендеринг дослідження обслуговування LLM генеративний ШІ |
| Апаратне забезпечення GPU | ||
| Моделі 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 |
| Макс. VRAM (ГБ) | 141 | 288 |
| Макс. кількість GPU на інстанс | 8 | 8 |
| Інтерконект | NVLink | NVLink |
| Ціноутворення | ||
| Початкова ціна ($/год) | $0.35/hr | $0.06/hr |
| Гранулярність білінгу | Оплата за хвилину | За секунду |
| Spot/Preemptible | Ні | Так |
| Резервовані знижки | Н/д | 15-29% (плани від 1 місяця до 1 року) |
| Безкоштовні кредити | Відсутні | Бонус від $5 до $500 після першої витрати $10 |
| Плата за вихідні дані | Відсутні | Відсутній (Безкоштовно) |
| Сховище | Локальний NVMe включено у віртуальні машини | Контейнер/Об’єм ($0.10/ГБ/місяць), Неактивний об’єм ($0.20/ГБ/місяць), Мережеве сховище ($0.07/ГБ/місяць 1ТБ) |
| Інфраструктура | ||
| Регіони | Сполучені Штати (дата-центри Tier III) | 31 глобальний регіон |
| SLA часу роботи | Tier III (проектна надійність 99,98%) | 99.99% |
| Досвід розробника | ||
| Фреймворки | PyTorch TensorFlow CUDA cuDNN ComfyUI попередньо налаштовані шаблони ML | PyTorch TensorFlow JAX ONNX CUDA |
| Підтримка Docker | Так | Так |
| Доступ через SSH | Так | Так |
| Jupyter Notebook | Ні | Так |
| API / CLI | Так | Так |
| Час налаштування | Хвилини | Миттєво |
| Підтримка Kubernetes | Ні | Ні |
| Комерційні умови | ||
| Мінімальне зобов’язання | Відсутні | Відсутній |
| Відповідність стандартам | SOC 2 Type II HIPAA | SOC 2 Тип II |
Massed Compute
Runpod
Створіть власне порівняння
Виберіть будь-які 2-6 фірм із цього посібника та відкрийте їх у повній таблиці порівнянь.
Порада: якщо ви не виберете жодної фірми, ми почнемо з топ-2 з цього посібника.