使用竞价或预留定价，NVIDIA A30 可以享受多少折扣？

答案

预计 NVIDIA A30 云价格按需起价为 $0.25 每小时。根据我们的 June 18, 2026 快照，市场上最低价的按需选项是 Massed Compute，而 提供最低的现货费率，为 每小时——对于能容忍中断的作业节省了 up to 60%。预留合同对多月预订可再额外折扣约 ~up to 40%。

典型的一个月按需账单在满负载时达到四位数，这也是生产推理服务通常迁移到预留，而实验工作保持按需或现货的原因。

Launch a NVIDIA A30 instance on Massed Compute at $0.25/hr, or try RunPod for alternative regions and availability.

更多关于 NVIDIA A30 的常见问题

Massed Compute vs RunPod - GPU提供商比较（六月 2026）

Massed Compute与RunPod的正面比较。购买挑战前请查看最大资金、利润分成、每日及总体回撤规则、杠杆、可交易资产、支付频率、支付及提款方式、交易权限和KYC限制。数据更新于六月 2026。

结论：Massed Compute vs RunPod

RunPod整体领先，在9个比较类别中领先7个。

Massed Compute领先的领域

  • 框架 (6 vs 5)
  • 合规性 (2 vs 1)

RunPod领先的领域

  • Trustpilot 评分 (3.5 vs 3.2)
  • 起始价格 ($/小时) ($0.06/hr vs $0.35/hr)
  • 最大显存 (GB) (288 vs 141)
  • 正常运行时间 SLA (99.99% vs 99.98%)
  • GPU 型号 (30 vs 10)
  • 竞价/可抢占

选择 Massed Compute 用于 AI训练、推理、视觉特效渲染、生成式AI、微调、高性能计算、Stable Diffusion、研究。选择 RunPod 用于 AI训练、推理、微调、Stable Diffusion、批处理、渲染、研究、大型语言模型服务、生成式AI。

常见问题

Massed Compute还是RunPod更好？
RunPod在9个比较类别中领先7个。正确的选择仍取决于对您最重要的因素。
谁的Trustpilot 评分更好，Massed Compute还是RunPod？
RunPod（3.5 vs 3.2）。
谁的起始价格 ($/小时)更好，Massed Compute还是RunPod？
RunPod（$0.06/hr vs $0.35/hr）。

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概览
Trustpilot 评分 3.2 3.5
总部 United States United States
供应商类型 专注于GPU 以GPU为中心
适用场景 AI训练、推理、视觉特效渲染、生成式AI、微调、高性能计算、Stable Diffusion、研究 AI训练、推理、微调、Stable Diffusion、批处理、渲染、研究、大型语言模型服务、生成式AI
GPU硬件
GPU 型号 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
最大显存 (GB) 141 288
每实例最大 GPU 数 8 8
互联 NVLink NVLink
定价
起始价格 ($/小时) $0.35/hr $0.06/hr
计费粒度 按分钟计费 每秒
竞价/可抢占 否 是
预留折扣 不适用 15-29%（1个月至1年计划）
免费额度 无 首次消费满10美元后奖励5-500美元
出站费用 无 无（免费）
存储 实例包含本地NVMe 容器/卷（每GB每月0.10美元），空闲卷（每GB每月0.20美元），网络存储（每GB每月0.07美元 1TB）
基础设施
区域 美国（Tier III数据中心） 31个全球区域
正常运行时间 SLA Tier III（99.98%设计） 99.99%
开发者体验
框架 PyTorch TensorFlow CUDA cuDNN ComfyUI 预配置的机器学习模板 PyTorch TensorFlow JAX ONNX CUDA
Docker 支持 是 是
SSH 访问 是 是
Jupyter 笔记本 否 是
API / 命令行界面 是 是
设置时间 分钟 即时
Kubernetes 支持 否 否
业务条款
最小承诺 无 无
合规性 SOC 2 类型II HIPAA SOC 2 类型 II
Massed Compute RunPod

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