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NVIDIA L40 사양서의 간략 버전: 48 GB GDDR6, 864 GB/s, 181 FP16 TFLOPS, 90.5 FP32 TFLOPS, Ada Lovelace (2023), 300W.

상세 버전: 이 카드는 대형 텐서에서의 혼합 정밀도 행렬 곱셈에 최적화되어 있으며, 이는 트랜스포머 훈련과 생산 환경 추론에 정확히 요구되는 성능입니다. 대역폭은 어텐션 연산에서 병목 현상을 방지할 만큼 충분하며, VRAM 용량은 CPU 메모리로 오프로드하지 않고도 최신 모델 크기를 커버합니다.

Full specs, benchmarks, and comparisons are on the NVIDIA L40 page.

NVIDIA L40 성능 요약: 181 FP16 TFLOPS, 90.5 FP32 TFLOPS, 864 GB/s 대역폭, 48 GB VRAM.

실용적인 벤치마크로 변환하면: 7B 매개변수 LLM을 FP16으로 합리적인 배치 크기로 학습할 때 대역폭보다 계산이 먼저 포화됩니다; 같은 모델의 실시간 서빙은 보통 대역폭 제한이며 864 GB/s 수치를 따릅니다. 확산 이미지 생성 벤치마크는 두 가지 사이에 위치하며, 계산 집약 단계는 텐서 코어를 잘 활용하고, 어텐션 블록은 여전히 대역폭을 사용합니다.

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NVIDIA L40는 48 GB VRAM과 Ada Lovelace 텐서 코어가 잘 맞는 작업에 가장 적합합니다: Inference, video processing, rendering.

만약 작업에 훨씬 더 많은 메모리가 필요하다면(예: 최첨단 모델을 처음부터 학습하는 경우) NVIDIA L40는 용량이 부족하며 H100/H200/B200급 카드를 선택하는 것이 좋습니다. 작업에 메모리가 덜 필요하다면(예: 7B 파라미터 모델의 소규모 서빙) L4나 RTX 4090과 같은 저렴한 카드가 비용 효율적일 수 있습니다. 중간 범위에서는 NVIDIA L40가 보통 합리적인 선택입니다.

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