How well does NVIDIA L4 scale across multiple GPUs?
Respuesta
121 FP16 TFLOPS and 300 GB/s of memory bandwidth put NVIDIA L4 squarely in the class of accelerators targeted at modern transformer workloads. FP32 caps at 30.3 TFLOPS, which still handles most non-AI scientific compute comfortably.
For training from scratch, token throughput roughly tracks FP16 TFLOPS. For production inference on foundation models, throughput tracks bandwidth. Real-world numbers will depend heavily on the framework stack (PyTorch, TensorRT-LLM, vLLM), and can vary 30-50% depending on how aggressively you quantise.
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Reseña y Datos Clave del Proveedor de GPU RunPod (Abril 2026)
Resumen de RunPod: financiamiento máximo, repartición de ganancias, reglas de reducción, apalancamiento, instrumentos, calendario de pagos, métodos de pago, permisos de trading y KYC. Datos verificados Abril 2026.
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RunPod
La nube creada para IA — despliegue y escalamiento de cargas de trabajo GPU desde inferencia sin servidor hasta clústeres instantáneos multinodo bajo demanda.
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|---|---|
| Resumen | |
| Calificación en Trustpilot | 3.7 |
| Sede | United States |
| Tipo de Proveedor | Enfocado en GPU |
| Mejor Para | Entrenamiento de IA inferencia ajuste fino Stable Diffusion procesamiento por lotes renderizado investigación servicio de LLM IA generativa |
| Hardware de GPU | |
| Modelos de GPU | 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 |
| Máximo VRAM (GB) | 288 |
| Máximo de GPUs/Instancia | 8 |
| Interconexión | NVLink |
| Precios | |
| Precio Inicial ($/hr) | $0.06/hr |
| Granularidad de Facturación | Por segundo |
| Spot/Preemptible | Sí |
| Descuentos Reservados | 15-29% (planes de 1 mes a 1 año) |
| Créditos Gratis | Bono de $5 a $500 después del primer gasto de $10 |
| Tarifas de Salida | Ninguno (Gratis) |
| Almacenamiento | Contenedor/Volumen ($0.10/GB/mes), Volumen inactivo ($0.20/GB/mes), Almacenamiento en red ($0.07/GB/mes 1TB) |
| Infraestructura | |
| Regiones | 31 regiones globales |
| SLA de Disponibilidad | 99.99% |
| Experiencia del Desarrollador | |
| Frameworks | PyTorch TensorFlow JAX ONNX CUDA |
| Soporte Docker | Sí |
| Acceso SSH | Sí |
| Jupyter Notebooks | Sí |
| API / CLI | Sí |
| Tiempo de Configuración | Instantáneo |
| Soporte de Kubernetes | No |
| Términos Comerciales | |
| Compromiso Mínimo | Ninguno |
| Cumplimiento | SOC 2 Tipo II |
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