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Kurzfassung des NVIDIA L40 Datenblatts: 48 GB GDDR6, 864 GB/s, 181 FP16 TFLOPS, 90.5 FP32 TFLOPS, Ada Lovelace (2023), 300W.

Ausführlich: Die Karte ist für gemischte Präzisions-Matrixmultiplikationen auf großen Tensoren optimiert, was genau den Anforderungen von Transformer-Training und Produktion bei der Inferenz entspricht. Die Bandbreite ist großzügig bemessen, um Verzögerungen bei Aufmerksamkeitsoperationen zu vermeiden, und die VRAM-Kapazität deckt moderne Modellgrößen ab, ohne dass eine Auslagerung in den CPU-Speicher erforderlich ist.

Full specs, benchmarks, and comparisons are on the NVIDIA L40 page.

NVIDIA L40 Leistungshighlight: 181 FP16 TFLOPS, 90.5 FP32 TFLOPS, 864 GB/s Bandbreite, 48 GB VRAM.

Umgesetzt in praktische Benchmarks: Modelltraining eines 7B-Parameter-LLM in FP16 mit vernünftigen Batch-Größen sättigt typischerweise die Rechenleistung vor der Bandbreite; Echtzeit-Serving beim selben Modell ist üblicherweise bandbreitenbegrenzt und folgt der 864 GB/s Zahl. Diffusionsbildgenerierungs-Benchmarks liegen dazwischen — rechenintensive Schritte nutzen Tensor-Kerne gut, während Attention-Blöcke weiterhin Bandbreite beanspruchen.

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NVIDIA L40 ist am besten für Workloads geeignet, bei denen sein 48 GB VRAM und Ada Lovelace Tensor-Kerne gut zusammenpassen: Inference, video processing, rendering.

Wenn Ihr Workload deutlich mehr Speicher benötigt (z. B. Training von Frontier-Modellen von Grund auf), ist NVIDIA L40 zu klein und Sie sollten eine Karte der Klasse H100/H200/B200 wählen. Wenn Ihr Workload weniger benötigt (z. B. kleine Bereitstellung von 7B-Parameter-Modellen), sind günstigere Karten wie L4 oder RTX 4090 möglicherweise kosteneffizienter. Für das mittlere Segment ist NVIDIA L40 in der Regel die vernünftige Wahl.

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