How well does NVIDIA L4 scale across multiple GPUs?

Odpowiedź

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.

The cheapest NVIDIA L4 cloud access right now is on RunPod at $0.39/hr.

Więcej FAQ o NVIDIA L4

Recenzja dostawcy GPU RunPod i kluczowe informacje (Kwiecień 2026)

Podsumowanie RunPod: maksymalne finansowanie, podział zysków, zasady ograniczenia strat, dźwignia, instrumenty, harmonogram wypłat, metody płatności, uprawnienia handlowe i KYC. Dane zweryfikowane Kwiecień 2026.

Recenzja dostawcy GPU RunPod i kluczowe informacje (Kwiecień 2026)
RunPod
Chmura stworzona dla AI — wdrażaj i skaluj obciążenia GPU od bezserwerowego wnioskowania po natychmiastowe klastry wielowęzłowe na żądanie.
Visit RunPod
Przegląd
Ocena Trustpilot 3.7
Siedziba główna United States
Typ dostawcy Skoncentrowana na GPU
Najlepsze dla Szkolenie AI wnioskowanie dostrajanie Stable Diffusion przetwarzanie wsadowe renderowanie badania obsługa LLM generatywna AI
Sprzęt GPU
Modele 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
Maks. VRAM (GB) 288
Maks. liczba GPU/instancję 8
Połączenie międzywęzłowe NVLink
Cennik
Cena wyjściowa ($/godz.) $0.06/hr
Szczegółowość rozliczeń Na sekundę
Spot/Preemptible Tak
Rabaty rezerwacyjne 15-29% (plany od 1 miesiąca do 1 roku)
Darmowe kredyty Premia 5-500 USD po pierwszym wydatku 10 USD
Opłaty za transfer wychodzący Brak (Darmowe)
Pamięć masowa Kontener/Objętość (0,10 USD/GB/mies.), Nieaktywna objętość (0,20 USD/GB/mies.), Pamięć sieciowa (0,07 USD/GB/mies. 1TB)
Infrastruktura
Regiony 31 globalnych regionów
SLA dostępności 99,99%
Doświadczenie dewelopera
Frameworki PyTorch TensorFlow JAX ONNX CUDA
Wsparcie Dockera Tak
Dostęp SSH Tak
Notatniki Jupyter Tak
API / CLI Tak
Czas konfiguracji Natychmiastowy
Wsparcie Kubernetes Nie
Warunki biznesowe
Minimalne zobowiązanie Brak
Zgodność SOC 2 Typ II
RunPod

Poznaj NVIDIA L4