NVIDIA A30 проти NVIDIA L4 — Порівняння GPU (Apr 2026)

NVIDIA A30 (24GB HBM2e, 165 TFLOPS FP16, Ampere) vs NVIDIA L4 (24GB GDDR6, 121 TFLOPS FP16, Ada Lovelace). Cloud pricing: NVIDIA A30 from $0.25/hr, NVIDIA L4 from $0.39/hr. Порівняйте характеристики, VRAM, продуктивність і ціни серед 2 хмарних провайдерів, щоб знайти найкращий GPU для вашого AI-навантаження.

NVIDIA A30 проти NVIDIA L4 — Порівняння GPU (Apr 2026)
NVIDIA A30
24GB HBM2e · Ampere
Переглянути ціни NVIDIA A30
NVIDIA L4
24GB GDDR6 · Ada Lovelace
Переглянути ціни NVIDIA L4
Характеристики
Виробник NVIDIA NVIDIA
Архітектура Ampere Ada Lovelace
VRAM 24 GB HBM2e 24 GB GDDR6
Пропускна здатність 933 GB/s 300 GB/s
FP16 (Tensor) 165.0 TFLOPS 121.0 TFLOPS
FP32 10.3 TFLOPS 30.3 TFLOPS
TDP 165W 72W
Рік випуску 2021 2023
Сегмент Data center Data center
Найкраще для Inference multi-instance GPU workloads Inference video transcoding lightweight AI workloads
Хмарне ціноутворення
Найдешевше за запитом $0.25/hr $0.39/hr
Найдешевше Spot
Провайдери 2 1
Ціни постачальника (за запитом)
Massed Compute $0.25/hr Н/д
RunPod $0.26/hr $0.39/hr
NVIDIA A30 NVIDIA L4

Топ провайдерів для NVIDIA A30 та NVIDIA L4

Ці 2 провайдерів пропонують як NVIDIA A30, так і NVIDIA L4. Повне порівняння моделей GPU, цін, інфраструктури та інструментів для розробників.

Massed Compute проти RunPod - порівняння постачальників GPU (Квітень 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 Квітень 2026.

Massed Compute проти RunPod - порівняння постачальників GPU (Квітень 2026)
Massed Compute
Хмарний GPU з прямою підтримкою інженерів
Visit Massed Compute
RunPod
Хмара, створена для штучного інтелекту — розгортайте та масштабовуйте GPU-навантаження від безсерверного виведення до миттєвих багатокористувацьких кластерів за запитом.
Visit RunPod
Огляд
Рейтинг Trustpilot 0 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.