How well does NVIDIA L4 scale across multiple GPUs?

回答

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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AIのために構築されたクラウド — サーバーレス推論から即時のマルチノードクラスタまで、GPUワークロードをオンデマンドで展開・スケール可能。
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概要
Trustpilot評価 3.7
本社所在地 United States
プロバイダータイプ GPU特化型
最適用途 AIトレーニング、推論、ファインチューニング、Stable Diffusion、バッチ処理、レンダリング、研究、LLMサービング、生成AI
GPUハードウェア
GPUモデル 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
最大VRAM(GB) 288
インスタンスあたり最大GPU数 8
インターコネクト NVLink
価格
開始価格($/時) $0.06/hr
請求単位 毎秒
スポット/プリエンプティブル はい
予約割引 15〜29%(1ヶ月〜1年プラン)
無料クレジット 最初の10ドル使用後に5〜500ドルのボーナス
転送料金 なし(無料)
ストレージ コンテナ/ボリューム(0.10ドル/GB/月)、アイドルボリューム(0.20ドル/GB/月)、ネットワークストレージ(0.07ドル/GB/月 1TB)
インフラストラクチャ
リージョン 31のグローバルリージョン
稼働率SLA 99.99%
開発者体験
フレームワーク PyTorch、TensorFlow、JAX、ONNX、CUDA
Docker対応 はい
SSHアクセス はい
Jupyterノートブック はい
API / CLI はい
セットアップ時間 即時
Kubernetesサポート いいえ
ビジネス条件
最低利用期間 なし
コンプライアンス SOC 2 タイプII
RunPod

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