GPU-Preisindex

RTX 6000 Ada Cloud-Mietpreise

Alle Anbieter für RTX 6000 Ada, normalisiert auf Stundenpreise inklusive VRAM- und Regionsangaben.

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48 GB VRAM Ada Lovelace 960 GB/s 1 Angebote

Niedrigster Preis heute

0.6808 €

Einzelne GPU, pro Stunde, On-Demand

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RTX 6000 Ada Cloud-Mietpreise — price index

Über die RTX 6000 Ada

Speicher
48 GB
Architektur
Ada Lovelace
Speicherbandbreite
960 GB/s
Dichte FP16-Leistung
280 TFLOPS*

Herstellerangaben, mit Sparsity wo angegeben. Prüfen Sie vor der Cluster-Planung immer das offizielle Datenblatt.

Preisverlauf (30 Tage)

Tägliche Snapshots des niedrigsten RTX 6000 Ada-Preises je Anbieter.

Bisher 13 Tag(e) Verlauf erfasst
$0.947$0.890$0.833$0.775$0.71810-1410-1510-1610-1710-1810-1910-2010-2110-2210-2310-2410-2510-262026-10-14 · RunPod · $0.740 (最低 $0.740)2026-10-15 · RunPod · $0.740 (最低 $0.740)2026-10-16 · RunPod · $0.740 (最低 $0.740)2026-10-17 · RunPod · $0.740 (最低 $0.740)2026-10-18 · RunPod · $0.740 (最低 $0.740)2026-10-19 · RunPod · $0.740 (最低 $0.740)2026-10-20 · RunPod · $0.740 (最低 $0.740)2026-10-21 · RunPod · $0.740 (最低 $0.740)2026-10-22 · RunPod · $0.740 (最低 $0.740)2026-10-23 · RunPod · $0.740 (最低 $0.740)2026-10-24 · RunPod · $0.740 (最低 $0.740)2026-10-25 · RunPod · $0.740 (最低 $0.740)2026-10-26 · RunPod · $0.740 (最低 $0.740)

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Normalisierte Cloud-GPU-Mietpreise, eine GPU pro Stunde
Anbieter GPU-Modell VRAM GPUs vCPU Region On-Demand /Std. Spot /Std. Aktionen
RunPod RTX 6000 Ada 48 GB 1 — Global (secure + community cloud) 0.6808 € Bestpreis — Diese GPU mieten

Welche GPUs passen gut zur RTX 6000 Ada?

Prüfen Sie mit dem LLM-VRAM-Rechner, ob ein Modell in eine RTX 6000 Ada passt, und rechnen Sie mit dem Kostenrechner einen Stundenpreis in ein Monatsbudget inklusive Speicher und Egress um.

Alle GPU-Modelle

RTX 6000 Ada im Vergleich mit anderen GPUs

Häufige Fragen

Alles rund um Cloud-GPU-Miete, Affiliate-Tracking und unsere Preisdatenerhebung.

Welche GPU eignet sich am besten für LLM-Inferenz?

Für Modelle, die in den Speicher passen, ist die Speicherbandbreite wichtiger als rohe FLOPS – Karten wie L40S, RTX 4090 oder A100 liefern daher oft mehr Token pro Dollar als eine H100. Sobald ein Modell Multi-GPU-Tensor-Parallelismus braucht, gewinnen H100- oder H200-Instanzen mit NVLink meist beim Durchsatz.

Wie viel VRAM brauche ich für Fine-Tuning?

Vollständiges Fine-Tuning benötigt grob Parameteranzahl mal Bytes pro Parameter für die Gewichte, plus Optimizer-Zustand, der um ein Vielfaches größer sein kann. LoRA und QLoRA reduzieren diesen Zustand erheblich. Nutzen Sie den LLM-VRAM-Rechner, um eine konkrete Konfiguration zu dimensionieren.