NVIDIA A30 对比 NVIDIA GeForce RTX 5070 Ti — GPU 比较 (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.
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NVIDIA A30
24GB HBM2e · Ampere
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NVIDIA GeForce RTX 5070 Ti
16GB GDDR7 · Blackwell
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|---|---|---|---|
| 规格 | |||
| 制造商 | NVIDIA | NVIDIA | |
| 架构 | Ampere | Blackwell | |
| VRAM | 24 GB HBM2e | 16 GB GDDR7 | |
| 带宽 | 933 GB/s | 896 GB/s | |
| FP16 (Tensor) | 165.0 TFLOPS | 44.0 TFLOPS | |
| FP32 | 10.3 TFLOPS | 22.0 TFLOPS | |
| TDP | 165W | 300W | |
| 发布年份 | 2021 | 2025 | |
| 细分市场 | Data center | Consumer | |
| 适用场景 | Inference multi-instance GPU workloads | Gaming inference | |
| 云端价格 | |||
| 最便宜的按需 | $0.25/hr | — | |
| 最便宜的竞价 | — | — | |
| 供应商 | 2 | 0 | |
| 供应商价格（按需） | |||
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$0.25/hr | 不适用 | |
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$0.26/hr | 不适用 | |
NVIDIA A30
NVIDIA GeForce RTX 5070 Ti
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Massed Compute
具有直接工程师支持的GPU云
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RunPod
为人工智能打造的云平台 — 从无服务器推理到按需即时多节点集群，部署和扩展GPU工作负载。
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|---|---|---|
| 概览 | ||
| Trustpilot 评分 | 0 | 3.7 |
| 总部 | United States | United States |
| 供应商类型 | 专注于GPU | 以GPU为中心 |
| 适用场景 | AI训练、推理、视觉特效渲染、生成式AI、微调、高性能计算、Stable Diffusion、研究 | AI训练、推理、微调、Stable Diffusion、批处理、渲染、研究、大型语言模型服务、生成式AI |
| GPU Hardware | ||
| GPU 型号 | A30 RTX A5000 RTX A6000 L40S A100 SXM H100 PCIe H100 SXM H100 NVL RTX PRO 6000 H200 NVL | B300 B200 H200 H100 SXM H100 PCIe H100 NVL MI300X A100 SXM A100 PCIe RTX 5090 RTX PRO 6000 L40S L40 RTX 6000 Ada RTX 5000 Ada RTX A6000 RTX A5000 RTX 4090 RTX 4080 SUPER RTX 4080 RTX 4070 Ti RTX 3090 Ti RTX 3090 RTX 3080 Ti RTX 3080 RTX 3070 A40 A30 A2 L4 |
| 最大显存 (GB) | 141 | 288 |
| 每实例最大 GPU 数 | 8 | 8 |
| 互联 | NVLink | NVLink |
| Pricing | ||
| 起始价格 ($/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） |
| Infrastructure | ||
| 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% |
| Developer Experience | ||
| 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 Support | 否 | 否 |
| Business Terms | ||
| 最小承诺 | 无 | 无 |
| 合规性 | SOC 2 类型II HIPAA | SOC 2 类型 II |
Massed Compute
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