How well does NVIDIA L4 scale across multiple GPUs?

답변

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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NVIDIA L4에 대한 추가 FAQ

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개요
Trustpilot 평점 3.7
본사 United States
제공자 유형 GPU 중심
최적 용도 AI 학습 추론 미세 조정 스테이블 디퓨전 배치 처리 렌더링 연구 대형 언어 모델(LLM) 서비스 생성 AI
GPU 하드웨어
GPU 모델 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
최대 VRAM (GB) 288
인스턴스당 최대 GPU 8
인터커넥트 NVLink
가격
시작 가격 ($/시간) $0.06/hr
청구 단위 초당
스팟/선점 가능
예약 할인 15-29% (1개월~1년 계획)
무료 크레딧 최초 $10 사용 후 $5-$500 보너스
아웃바운드 요금 없음 (무료)
스토리지 컨테이너/볼륨 ($0.10/GB/월), 유휴 볼륨 ($0.20/GB/월), 네트워크 스토리지 ($0.07/GB/월 1TB)
인프라
지역 31개 글로벌 지역
가동 시간 SLA 99.99%
개발자 경험
프레임워크 PyTorch TensorFlow JAX ONNX CUDA
도커 지원
SSH 접근
주피터 노트북
API / CLI
설정 시간 즉시
Kubernetes 지원 아니요
비즈니스 조건
최소 약정 없음
규정 준수 SOC 2 유형 II
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