How well does NVIDIA L4 scale across multiple GPUs?
Risposta
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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Recensione fornitore GPU RunPod e dati chiave (Aprile 2026)
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RunPod
Il cloud progettato per l'IA — distribuisca e scaldi carichi di lavoro GPU da inferenze serverless a cluster multi-nodo istantanei su richiesta.
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| Panoramica | |
| Valutazione Trustpilot | 3.7 |
| 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 | Sì |
| 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 | Sì |
| Accesso SSH | Sì |
| Jupyter Notebooks | Sì |
| API / CLI | Sì |
| Tempo di Configurazione | Istantaneo |
| Supporto Kubernetes | No |
| Termini Commerciali | |
| Impegno Minimo | Nessuno |
| Conformità | SOC 2 Tipo II |
RunPod