NVIDIA L4 vs NVIDIA RTX 4000 Ada — So sánh GPU (Jun 2026)

NVIDIA L4 (24GB GDDR6, 121 TFLOPS FP16, Ada Lovelace) vs NVIDIA RTX 4000 Ada (20GB GDDR6, 107 TFLOPS FP16, Ada Lovelace). Cloud pricing: NVIDIA L4 from $0.39/hr, NVIDIA RTX 4000 Ada from $0.76/hr. So sánh thông số kỹ thuật, VRAM, hiệu suất và giá cả của 2 nhà cung cấp đám mây để tìm GPU tốt nhất cho khối lượng công việc AI của bạn.

NVIDIA L4 vs NVIDIA RTX 4000 Ada — So sánh GPU (Jun 2026)
NVIDIA L4
24GB GDDR6 · Ada Lovelace
Xem Giá NVIDIA L4
NVIDIA RTX 4000 Ada
20GB GDDR6 · Ada Lovelace
Xem Giá NVIDIA RTX 4000 Ada
Thông số kỹ thuật
Nhà Sản Xuất NVIDIA NVIDIA
Kiến Trúc Ada Lovelace Ada Lovelace
VRAM 24 GB GDDR6 20 GB GDDR6
Băng Thông 300 GB/s 360 GB/s
FP16 (Tensor) 121.0 TFLOPS 107.0 TFLOPS
FP32 30.3 TFLOPS 26.7 TFLOPS
TDP 72W 130W
Năm Phát Hành 2023 2023
Phân Khúc Trung tâm dữ liệu GPU Chuyên nghiệp
Phù Hợp Nhất Cho Inference video transcoding lightweight AI workloads Entry professional AI CAD visualization
Giá đám mây
Rẻ Nhất Theo Yêu Cầu $0.39/hr $0.76/hr
Rẻ Nhất Spot
Nhà Cung Cấp 1 1
Giá nhà cung cấp (Theo yêu cầu)
RunPod $0.39/hr Không áp dụng
DigitalOcean Không áp dụng $0.76/hr
NVIDIA L4 NVIDIA RTX 4000 Ada

Nhà cung cấp hàng đầu cho NVIDIA L4 và NVIDIA RTX 4000 Ada

Các 2 nhà cung cấp này cung cấp cả NVIDIA L4 và NVIDIA RTX 4000 Ada. So sánh chi tiết các mẫu GPU, giá cả, hạ tầng và công cụ phát triển.

RunPod vs DigitalOcean - So Sánh Nhà Cung Cấp GPU (Tháng Sáu 2026)

So sánh trực tiếp giữa RunPod và DigitalOcean. Kiểm tra vốn tối đa, chia lợi nhuận, quy tắc giảm lỗ hàng ngày và tổng thể, đòn bẩy, tài sản giao dịch, tần suất thanh toán, phương thức thanh toán và nhận tiền, quyền giao dịch và hạn chế KYC trước khi bạn mua thử thách. Dữ liệu được làm mới Tháng Sáu 2026.

RunPod vs DigitalOcean - So Sánh Nhà Cung Cấp GPU (Tháng Sáu 2026)
RunPod
Đám mây được xây dựng cho AI — triển khai và mở rộng khối lượng công việc GPU từ suy luận không máy chủ đến các cụm đa nút tức thì theo yêu cầu.
Visit RunPod
DigitalOcean
Đám mây GPU đơn giản, có thể mở rộng cho AI/ML
Visit DigitalOcean
Tổng quan
Đánh giá Trustpilot 3.5 4.6
Trụ sở chính United States United States
Loại nhà cung cấp Tập trung vào GPU Không áp dụng
Phù hợp nhất cho Đào tạo AI suy luận tinh chỉnh Stable Diffusion xử lý theo lô dựng hình nghiên cứu phục vụ LLM AI tạo sinh Đào tạo AI suy luận tinh chỉnh triển khai LLM phục vụ LLM thị giác máy tính khởi nghiệp AI tạo sinh nghiên cứu
Phần cứng GPU
Mẫu GPU 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 RTX 4000 Ada RTX 6000 Ada L40S MI300X H100 SXM H200
VRAM tối đa (GB) 288 192
Tối đa GPU/phiên bản 8 8
Kết nối nội bộ NVLink NVLink
Bảng giá
Giá khởi điểm ($/giờ) $0.06/hr $0.76/hr
Độ chi tiết thanh toán Mỗi giây Tính theo giây
Spot/Preemptible Không
Giảm giá đặt trước 15-29% (kế hoạch từ 1 tháng đến 1 năm) Không áp dụng
Tín dụng miễn phí Thưởng $5-$500 sau khi chi tiêu $10 đầu tiên 200 đô la tín dụng miễn phí trong 60 ngày
Phí truyền dữ liệu ra ngoài Không có (Miễn phí) Không có (đã bao gồm trong gói)
Lưu trữ Container/Volume ($0.10/GB/tháng), Dung lượng nhàn rỗi ($0.20/GB/tháng), Lưu trữ mạng ($0.07/GB/tháng 1TB) Bộ nhớ khởi động NVMe 500-720 GiB (đã bao gồm), bộ nhớ tạm NVMe 5 TiB trên các cấu hình lớn hơn, Volumes với giá 0,10 đô la/GiB/tháng
Hạ tầng
Khu vực 31 khu vực toàn cầu New York (NYC2), Toronto (TOR1), Atlanta (ATL1), Richmond (RIC1), Amsterdam (AMS3)
SLA thời gian hoạt động 99,99% 99%
Trải nghiệm nhà phát triển
Các khung làm việc PyTorch TensorFlow JAX ONNX CUDA PyTorch TensorFlow Jupyter Miniconda CUDA ROCm Hugging Face
Hỗ trợ Docker
Truy cập SSH
Sổ tay Jupyter
API / CLI
Thời gian thiết lập Ngay lập tức Phút
Hỗ trợ Kubernetes Không
Điều khoản kinh doanh
Cam kết tối thiểu Không có Không có
Tuân thủ SOC 2 Loại II SOC 2 Loại II SOC 3 HIPAA (với BAA) CSA STAR Cấp độ 1
RunPod DigitalOcean

Tạo so sánh của riêng bạn

Chọn bất kỳ 2-6 công ty từ hướng dẫn này và mở chúng trong bảng so sánh đầy đủ.

Mẹo: nếu bạn không chọn công ty nào, chúng tôi sẽ bắt đầu với 2 công ty hàng đầu từ hướng dẫn này.