Jaka jest maksymalna wydajność FP16 NVIDIA L4?
Odpowiedź
Wydana w 2023, NVIDIA L4 to akcelerator klasy Ada Lovelace z 24 GB pamięci GDDR6, przepustowością pamięci 300 GB/s oraz mocą obliczeniową FP16 121 TFLOPS. FP32 osiąga szczyt 30.3 TFLOPS, a karta pobiera do 72W.
W praktyce: wystarczająca ilość VRAM, aby załadować modele w zakresie około ~24 miliardów parametrów w FP16 (więcej po kwantyzacji), wystarczająca przepustowość, aby uniknąć niedoboru pamięci w warstwach uwagi, oraz wystarczająca moc obliczeniowa do treningu transformerów przy rozmiarach partii saturujących nowoczesne optymalizatory.
Get NVIDIA L4 on RunPod starting at $0.39/hr — live pricing and fast provisioning.
Więcej FAQ o NVIDIA L4
Recenzja dostawcy GPU RunPod i kluczowe informacje (Czerwiec 2026)
Podsumowanie RunPod: maksymalne finansowanie, podział zysków, zasady ograniczenia strat, dźwignia, instrumenty, harmonogram wypłat, metody płatności, uprawnienia handlowe i KYC. Dane zweryfikowane Czerwiec 2026.
|
RunPod
Chmura stworzona dla AI — wdrażaj i skaluj obciążenia GPU od bezserwerowego wnioskowania po natychmiastowe klastry wielowęzłowe na żądanie.
|
|
|---|---|
| Przegląd | |
| Ocena Trustpilot | 3.5 |
| Siedziba główna | United States |
| Typ dostawcy | Skoncentrowana na GPU |
| Najlepsze dla | Szkolenie AI wnioskowanie dostrajanie Stable Diffusion przetwarzanie wsadowe renderowanie badania obsługa LLM generatywna AI |
| Sprzęt GPU | |
| Modele GPU | B300 B200 H200 H100 SXM H100 PCIe H100 NVL MI300X A100 SXM A100 PCIe RTX 5090 RTX PRO 6000 L40S L40 RTX 6000 Ada RTX 5000 Ada RTX A6000 RTX A5000 RTX 4090 RTX 4080 SUPER RTX 4080 RTX 4070 Ti RTX 3090 Ti RTX 3090 RTX 3080 Ti RTX 3080 RTX 3070 A40 A30 A2 L4 |
| Maks. VRAM (GB) | 288 |
| Maks. liczba GPU/instancję | 8 |
| Połączenie międzywęzłowe | NVLink |
| Cennik | |
| Cena wyjściowa ($/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