Quanto bene scala NVIDIA L4 su più GPU?

Risposta

121 TFLOPS FP16 e 300 GB/s di larghezza di banda della memoria collocano NVIDIA L4 chiaramente nella classe di acceleratori destinati ai carichi di lavoro moderni dei transformer. Il picco FP32 è di 30.3 TFLOPS, che gestisce comodamente la maggior parte del calcolo scientifico non AI.

Per l'addestramento da zero, la produttività di token segue approssimativamente i TFLOPS FP16. Per l'inferenza di produzione su modelli di base, la produttività segue la larghezza di banda. I numeri reali dipendono fortemente dallo stack del framework (PyTorch, TensorRT-LLM, vLLM) e possono variare dal 30 al 50% a seconda di quanto aggressivamente si quantizza.

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Panoramica
Valutazione Trustpilot 3.5
Sede centrale United States
Tipo di Fornitore Focalizzato sulle GPU
Ideale Per Addestramento AI inferenza messa a punto Stable Diffusion elaborazione batch rendering ricerca servizio LLM AI generativa
Hardware GPU
Modelli 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
Max VRAM (GB) 288
Max GPU/Istanze 8
Interconnessione NVLink
Prezzi
Prezzo Iniziale ($/h) $0.06/hr
Granularità di Fatturazione Per secondo
Spot/Preemptible
Sconti Riservati 15-29% (piani da 1 mese a 1 anno)
Crediti Gratuiti Bonus da $5 a $500 dopo la prima spesa di $10
Tariffe di Uscita Nessuno (Gratuito)
Archiviazione Contenitore/Volume ($0,10/GB/mese), Volume inattivo ($0,20/GB/mese), Archiviazione di rete ($0,07/GB/mese 1TB)
Infrastruttura
Regioni 31 regioni globali
SLA di Disponibilità 99,99%
Esperienza Sviluppatore
Framework PyTorch TensorFlow JAX ONNX CUDA
Supporto Docker
Accesso SSH
Jupyter Notebooks
API / CLI
Tempo di Configurazione Istantaneo
Supporto Kubernetes No
Termini Commerciali
Impegno Minimo Nessuno
Conformità SOC 2 Tipo II
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