Cara a cara

RTX A6000 vs RTX 6000 Ada

RTX A6000 y RTX 6000 Ada lado a lado: especificaciones publicadas y lo que cuesta realmente cada una por GPU-hora en las nubes que sigue este índice.

Precios recogidos por última vez el 2026-10-26 07:00 UTC.

Veredicto rápido

RTX A6000 cuesta ahora unos $0.4100 menos por GPU-hora que RTX 6000 Ada, aproximadamente un 55% menos.

Especificaciones lado a lado

Especificaciones publicadas de RTX A6000 y RTX 6000 Ada (datos del fabricante)
Atributo RTX A6000 RTX 6000 Ada
Memoria 48 GB 48 GB
Arquitectura Ampere Ada Lovelace
Ancho de banda 768 GB/s 960 GB/s
Rendimiento FP16 denso 155 TFLOPS* 280 TFLOPS*

Cifras publicadas por el fabricante, con dispersión cuando la indica. Confirme siempre en la ficha oficial antes de dimensionar un clúster.

Qué cambia de verdad

  • Ambas tarjetas traen 48 GB, así que la memoria no es lo que las separa.
  • Mayor ancho de banda de memoria: RTX 6000 Ada con 960 GB/s.
  • RTX A6000 es silicio de la generación Ampere y RTX 6000 Ada de la Ada Lovelace.
  • Más barata hoy en la tabla de precios: RTX A6000 desde $0.3300 por GPU-hora.

Preguntas frecuentes

Todo sobre el alquiler de GPU en la nube, el seguimiento de afiliados y cómo recopilamos los precios.

¿Cómo se decide el proveedor más barato?

Para cada modelo de GPU que ambos proveedores ofrecen, comparamos el precio por hora normalizado de una sola GPU. Se muestra la media de esos precios unitarios y se etiqueta el más bajo como más barato. Excluimos a propósito los modelos que solo ofrece uno de los dos, porque no es una comparación equivalente.

¿El más barato siempre es la mejor opción?

No siempre. La capacidad de mercado puede recuperarse con poco aviso y sus hosts varían en red y disco, mientras que una nube dedicada ofrece un rendimiento más predecible. Para entrenamiento multinodo, la interconexión y NVLink suelen importar más que unos céntimos por hora.

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  • Solo se reenvía por correo: nada se almacena en este sitio
  • Primera respuesta habitual de un proveedor: 1–2 días laborables
  • Útil para clústeres reservados, compromisos plurimensuales y requisitos de residencia de datos

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