NVIDIA A30 проти NVIDIA GeForce RTX 4080 SUPER — Порівняння GPU (Jul 2026)
NVIDIA A30 (24GB HBM2e, 165 TFLOPS FP16, Ampere) vs NVIDIA GeForce RTX 4080 SUPER (16GB GDDR6X, 52.4 TFLOPS FP16, Ada Lovelace). 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 GeForce RTX 4080 SUPER
NVIDIA A30 випереджає загалом, лідуючи в 4 з 6 порівняних категорій.
Де NVIDIA A30 лідирує
- FP16 (165 TFLOPS vs 52.4 TFLOPS)
- VRAM (24 GB vs 16 GB)
- Пропускна здатність (933 GB/s vs 736 GB/s)
- TDP (165W vs 320W)
Де NVIDIA GeForce RTX 4080 SUPER лідирує
- FP32 (26.2 TFLOPS vs 10.3 TFLOPS)
- Рік випуску (2024 vs 2021)
Виберіть NVIDIA A30 для Inference, multi-instance GPU workloads. Виберіть NVIDIA GeForce RTX 4080 SUPER для Gaming, inference, fine-tuning.
Часті Питання
Що краще — NVIDIA A30 чи NVIDIA GeForce RTX 4080 SUPER?
У кого кращий FP16 — у NVIDIA A30 чи у NVIDIA GeForce RTX 4080 SUPER?
У кого кращий VRAM — у NVIDIA A30 чи у NVIDIA GeForce RTX 4080 SUPER?
|
NVIDIA A30
24GB HBM2e · Ampere
|
NVIDIA GeForce RTX 4080 SUPER
16GB GDDR6X · Ada Lovelace
|
||
|---|---|---|---|
| Характеристики | |||
| Виробник | NVIDIA | NVIDIA | |
| Архітектура | Ампер | Ада Лавлейс | |
| VRAM | 24 GB HBM2e | 16 GB GDDR6X | |
| Пропускна здатність | 933 GB/s | 736 GB/s | |
| FP16 (Tensor) | 165.0 TFLOPS | 52.4 TFLOPS | |
| FP32 | 10.3 TFLOPS | 26.2 TFLOPS | |
| TDP | 165W | 320W | |
| Рік випуску | 2021 | 2024 | |
| Сегмент | Центр обробки даних | Споживчі GPU | |
| Найкраще для | Inference multi-instance GPU workloads | Gaming inference fine-tuning | |
| Хмарне ціноутворення | |||
| Найдешевше за запитом | $0.25/hr | — | |
| Найдешевше Spot | — | — | |
| Провайдери | 2 | 0 | |
| Ціни постачальника (за запитом) | |||
|
$0.25/hr | Н/д | |
|
$0.26/hr | Н/д | |
NVIDIA A30
NVIDIA GeForce RTX 4080 SUPER
Пов’язані порівняння GPU
Топ провайдерів для NVIDIA A30 та NVIDIA GeForce RTX 4080 SUPER
Ці 2 провайдерів пропонують як NVIDIA A30, так і NVIDIA GeForce RTX 4080 SUPER. Повне порівняння моделей GPU, цін, інфраструктури та інструментів для розробників.
Massed Compute проти Runpod - порівняння постачальників GPU (Липень 2026)
Порівняння один на один Massed Compute та Runpod. Перевірте максимальне фінансування, розподіл прибутку, щоденні та загальні правила збитків, кредитне плече, торгівельні активи, частоту виплат, методи оплати та виплат, торгові дозволи та обмеження KYC перед покупкою челенджу. Дані оновлені Липень 2026.
Підсумок: Massed Compute vs Runpod
Runpod випереджає загалом, лідуючи в 6 з 9 порівняних категорій.
Де Massed Compute лідирує
- SLA часу роботи (9,998% vs 99.99%)
- Фреймворки (6 vs 5)
- Відповідність стандартам (2 vs 1)
Де Runpod лідирує
- Рейтинг Trustpilot (3.7 vs 2.9)
- Початкова ціна ($/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.