NVIDIA A30 对比 NVIDIA B200 — GPU 比较 (Apr 2026)
NVIDIA A30 (24GB HBM2e, 165 TFLOPS FP16, Ampere) vs NVIDIA B200 (192GB HBM3e, 2,250 TFLOPS FP16, Blackwell). Cloud pricing: NVIDIA A30 from $0.25/hr, NVIDIA B200 from $1.99/hr. Compare specs, VRAM, performance, and pricing across 3 cloud providers to find the best GPU for your AI workload.
|
NVIDIA A30
24GB HBM2e · Ampere
|
NVIDIA B200
192GB HBM3e · Blackwell
|
||
|---|---|---|---|
| 规格 | |||
| 制造商 | NVIDIA | NVIDIA | |
| 架构 | Ampere | Blackwell | |
| VRAM | 24 GB HBM2e | 192 GB HBM3e | |
| 带宽 | 933 GB/s | 8,000 GB/s | |
| FP16 (Tensor) | 165.0 TFLOPS | 2250.0 TFLOPS | |
| FP32 | 10.3 TFLOPS | 75.0 TFLOPS | |
| TDP | 165W | 1000W | |
| 发布年份 | 2021 | 2024 | |
| 细分市场 | Data center | Data center | |
| 适用场景 | Inference multi-instance GPU workloads | Next-gen AI training large model inference HPC | |
| 云端价格 | |||
| 最便宜的按需 | $0.25/hr | $1.99/hr | |
| 最便宜的竞价 | — | $5.98/hr | |
| 供应商 | 2 | 2 | |
| 供应商价格（按需） | |||
|
$0.25/hr | 不适用 | |
|
$0.26/hr | $5.49/hr | |
|
不适用 | $1.99/hr | |
NVIDIA A30
NVIDIA B200
相关 GPU 比较
Top Providers for NVIDIA A30 and NVIDIA B200
These 3 providers offer both NVIDIA A30 and NVIDIA B200. Full head-to-head comparison of GPU models, pricing, infrastructure, and developer tools.
Massed Compute 对比 RunPod 对比 Vultr - GPU提供商比较（四月 2026）
Massed Compute 对比 RunPod 对比 Vultr并排比较。快速查看最大资金、利润分成、风险规则、杠杆、平台、工具、支付计划、支付选项、交易权限和KYC限制，缩小你的专有交易公司候选名单。数据更新于四月 2026。
|
Massed Compute
具有直接工程师支持的GPU云
|
RunPod
为人工智能打造的云平台 — 从无服务器推理到按需即时多节点集群，部署和扩展GPU工作负载。
|
Vultr
跨越32个全球区域的高性能云GPU
|
|
|---|---|---|---|
| 概览 | |||
| Trustpilot 评分 | 0 | 3.7 | 1.8 |
| 总部 | United States | United States | United States |
| 供应商类型 | 专注于GPU | 以GPU为中心 | 多云 |
| 适用场景 | AI训练、推理、视觉特效渲染、生成式AI、微调、高性能计算、Stable Diffusion、研究 | AI训练、推理、微调、Stable Diffusion、批处理、渲染、研究、大型语言模型服务、生成式AI | 人工智能训练、推理、视频渲染、高性能计算、稳定扩散、游戏开发、生成式人工智能、微调、研究 |
| GPU Hardware | |||
| GPU 型号 | A30 RTX A5000 RTX A6000 L40S A100 SXM H100 PCIe H100 SXM H100 NVL RTX PRO 6000 H200 NVL | B300 B200 H200 H100 SXM H100 PCIe H100 NVL MI300X A100 SXM A100 PCIe RTX 5090 RTX PRO 6000 L40S L40 RTX 6000 Ada RTX 5000 Ada RTX A6000 RTX A5000 RTX 4090 RTX 4080 SUPER RTX 4080 RTX 4070 Ti RTX 3090 Ti RTX 3090 RTX 3080 Ti RTX 3080 RTX 3070 A40 A30 A2 L4 | A16、A40、L40S、A100 PCIe、GH200、A100 SXM、H100 SXM、B200、B300、MI300X、MI325X、MI355X |
| 最大显存 (GB) | 141 | 288 | 288 |
| 每实例最大 GPU 数 | 8 | 8 | 16 |
| 互联 | NVLink | NVLink | NVLink |
| Pricing | |||
| 起始价格 ($/小时) | $0.35/hr | $0.06/hr | $0.47/hr |
| 计费粒度 | 按分钟计费 | 每秒 | 按小时计费 |
| 竞价/可抢占 | 否 | 是 | 是 |
| 预留折扣 | 不适用 | 15-29%（1个月至1年计划） | 不适用 |
| 免费额度 | 无 | 首次消费满10美元后奖励5-500美元 | 最高300美元免费额度，期限30天 |
| 出站费用 | 无 | 无（免费） | 标准（根据计划不同而异） |
| 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） | 350 GB - 61 TB NVMe（包含），块存储每月0.10美元/GB，兼容S3的对象存储 |
| Infrastructure | |||
| 区域 | 美国（Tier III数据中心） | 31个全球区域 | 覆盖6大洲32个区域（美洲、欧洲、亚洲、澳大利亚、非洲） |
| 正常运行时间 SLA | Tier III（99.98%设计） | 99.99% | 100% |
| Developer Experience | |||
| 框架 | PyTorch TensorFlow CUDA cuDNN ComfyUI 预配置的机器学习模板 | PyTorch TensorFlow JAX ONNX CUDA | PyTorch、TensorFlow、CUDA、cuDNN、ROCm、Hugging Face、NVIDIA NGC |
| Docker 支持 | 是 | 是 | 是 |
| SSH 访问 | 是 | 是 | 是 |
| Jupyter 笔记本 | 否 | 是 | 是 |
| API / 命令行界面 | 是 | 是 | 是 |
| 设置时间 | 分钟 | 即时 | 分钟 |
| Kubernetes Support | 否 | 否 | 是 |
| Business Terms | |||
| 最小承诺 | 无 | 无 | 无 |
| 合规性 | SOC 2 类型II HIPAA | SOC 2 类型 II | SOC 2+（HIPAA）、PCI、ISO 27001、ISO 27017、ISO 27018、ISO 20000-1、CSA STAR 1级 |
Massed Compute
RunPod
Vultr
自定义比较
从本指南中选择任意2-6家公司，并在完整对比表中打开。
提示：如果您未选择任何公司，我们将从本指南的前两名开始。