NVIDIA A30 проти NVIDIA GeForce RTX 5070 Ti — Порівняння GPU (Apr 2026)

NVIDIA A30 (24GB HBM2e, 165 TFLOPS FP16, Ampere) vs NVIDIA GeForce RTX 5070 Ti (16GB GDDR7, 44 TFLOPS FP16, Blackwell). Cloud pricing: NVIDIA A30 from $0.25/hr. Compare specs, VRAM, performance, and pricing across 2 cloud providers to find the best GPU for your AI workload.

NVIDIA A30 проти NVIDIA GeForce RTX 5070 Ti — Порівняння GPU (Apr 2026)
NVIDIA A30
24GB HBM2e · Ampere
View NVIDIA A30 Pricing
NVIDIA GeForce RTX 5070 Ti
16GB GDDR7 · Blackwell
View NVIDIA GeForce RTX 5070 Ti Pricing
Характеристики
Виробник NVIDIA NVIDIA
Архітектура Ampere Blackwell
VRAM 24 GB HBM2e 16 GB GDDR7
Пропускна здатність 933 GB/s 896 GB/s
FP16 (Tensor) 165.0 TFLOPS 44.0 TFLOPS
FP32 10.3 TFLOPS 22.0 TFLOPS
TDP 165W 300W
Рік випуску 2021 2025
Сегмент Data center Consumer
Найкраще для Inference multi-instance GPU workloads Gaming inference
Хмарне ціноутворення
Найдешевше за запитом $0.25/hr
Найдешевше Spot
Провайдери 2 0
Ціни постачальника (за запитом)
Massed Compute $0.25/hr Н/д
RunPod $0.26/hr Н/д
NVIDIA A30 NVIDIA GeForce RTX 5070 Ti

Top Providers for NVIDIA A30 and NVIDIA GeForce RTX 5070 Ti

These 2 providers offer both NVIDIA A30 and NVIDIA GeForce RTX 5070 Ti. Full head-to-head comparison of GPU models, pricing, infrastructure, and developer tools.

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
GPU Hardware
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
Pricing
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)
Infrastructure
Регіони Сполучені Штати (дата-центри Tier III) 31 глобальний регіон
SLA часу роботи Tier III (проектна надійність 99,98%) 99.99%
Developer Experience
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
Kubernetes Support Ні Ні
Business Terms
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.