What is the memory bandwidth of NVIDIA L40S?
Odpowiedź
At a glance: NVIDIA L40S = Ada Lovelace architecture, 48 GB GDDR6 memory, 864 GB/s bandwidth, 366 FP16 TFLOPS, 91.6 FP32 TFLOPS, 350W, 2023.
Those specs tell most of the story for machine learning: VRAM sets the model ceiling, bandwidth throttles attention-heavy production inference, and TFLOPS set pre-training throughput. NVIDIA L40S sits firmly in the class of accelerators targeted at modern transformer workloads — the bandwidth/TFLOPS balance is tuned for large-batch pre-training and production production inference rather than gaming.
Top cloud providers offering NVIDIA L40S: Vast.ai (from $0.55/hr), Novita AI, and Latitude.sh. Start comparing live rates.
Więcej FAQ o NVIDIA L40S
Vast.ai kontra Novita AI kontra Latitude.sh kontra RunPod kontra Massed Compute kontra DigitalOcean – porównanie dostawców GPU (Kwiecień 2026)
Porównanie obok siebie Vast.ai kontra Novita AI kontra Latitude.sh kontra RunPod kontra Massed Compute kontra DigitalOcean. Szybko przejrzyj maksymalne finansowanie, podział zysków, zasady ryzyka, dźwignię, platformy, instrumenty, harmonogramy wypłat, opcje płatności, uprawnienia handlowe oraz ograniczenia KYC, aby zawęzić listę firm prop tradingowych. Dane zaktualizowane Kwiecień 2026.
|
Vast.ai
Natychmiastowe GPU. Przejrzyste ceny.
|
Novita AI
Platforma AI & Agent Cloud z ponad 200 interfejsami API modeli, instancjami GPU oraz bezserwerowym wnioskowaniem na dużą skalę.
|
Latitude.sh
Chmura GPU bare metal w 23 lokalizacjach na całym świecie
|
RunPod
Chmura stworzona dla AI — wdrażaj i skaluj obciążenia GPU od bezserwerowego wnioskowania po natychmiastowe klastry wielowęzłowe na żądanie.
|
Massed Compute
Chmura GPU z bezpośrednim wsparciem inżynierskim
|
DigitalOcean
Prosta, skalowalna chmura GPU dla AI/ML
|
|
|---|---|---|---|---|---|---|
| Przegląd | ||||||
| Ocena Trustpilot | 4.4 | 3.3 | 3.7 | 3.7 | 0 | 4.6 |
| Siedziba główna | United States | United States | Brazil | United States | United States | United States |
| Typ dostawcy | Rynek GPU | Skoncentrowane na GPU | Bare Metal | Skoncentrowana na GPU | Skoncentrowane na GPU | N/D |
| Najlepsze dla | Trening AI wnioskowanie dostrajanie Stable Diffusion przetwarzanie wsadowe badania obsługa LLM generatywna AI | Szkolenie AI wnioskowanie dostrajanie generatywna AI badania obsługa LLM Stable Diffusion | Szkolenie AI wnioskowanie GPU bare metal dostrajanie badania dedykowane obciążenia generatywna AI | Szkolenie AI wnioskowanie dostrajanie Stable Diffusion przetwarzanie wsadowe renderowanie badania obsługa LLM generatywna AI | Szkolenie AI inferencja rendering VFX generatywna AI dostrajanie HPC Stable Diffusion badania | Szkolenie AI wnioskowanie dostrajanie wdrażanie LLM serwowanie LLM wizja komputerowa startupy generatywna AI badania |
| Sprzęt GPU | ||||||
| Modele GPU | B200 H200 H100 SXM H100 NVL A100 SXM A100 PCIe RTX 5090 RTX 5080 RTX 5070 Ti RTX 6000 Pro RTX 6000 Ada RTX 4500 Ada RTX A6000 RTX A5000 RTX A4000 L40S L40 A40 A10 RTX 4090 RTX 4080 RTX 4070 Ti RTX 4070 RTX 4060 Ti RTX 4060 RTX 3090 Ti RTX 3090 RTX 3080 Ti RTX 3080 RTX 3070 Ti RTX 3070 Tesla V100 Tesla T4 A2 GTX 1080 | H100 SXM A100 SXM L40S RTX 4090 RTX 6000 Ada RTX 5090 RTX 3090 | A30 RTX A5000 RTX A6000 L40S RTX 6000 Ada A100 SXM H100 SXM GH200 RTX PRO 6000 | 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 | A30 RTX A5000 RTX A6000 L40S A100 SXM H100 PCIe H100 SXM H100 NVL RTX PRO 6000 H200 NVL | RTX 4000 Ada RTX 6000 Ada L40S MI300X H100 SXM H200 |
| Maks. VRAM (GB) | 192 | 80 | 96 | 288 | 141 | 192 |
| Maks. liczba GPU/instancję | 8 | 8 | 8 | 8 | 8 | 8 |
| Połączenie międzywęzłowe | NVLink, InfiniBand | NVLink | NVLink | NVLink | NVLink | NVLink |
| Cennik | ||||||
| Cena wyjściowa ($/godz.) | $0.06/hr | $0.11/hr | $0.35/hr | $0.06/hr | $0.35/hr | $0.76/hr |
| Szczegółowość rozliczeń | Na sekundę | Na sekundę | Za godzinę | Na sekundę | Rozliczanie co minutę | Rozliczanie co sekundę |
| Spot/Preemptible | Tak | Tak | Nie | Tak | Nie | Nie |
| Rabaty rezerwacyjne | Do 50% (rezerwacja na 1-6 miesięcy) | N/D | N/D | 15-29% (plany od 1 miesiąca do 1 roku) | N/D | N/D |
| Darmowe kredyty | Mały kredyt testowy przy rejestracji | Do 10 000 USD dla startupów | 200 USD w ramach programu poleceń | Premia 5-500 USD po pierwszym wydatku 10 USD | Brak | 200 USD darmowego kredytu na 60 dni |
| Opłaty za transfer wychodzący | Zależy od hosta (cena za TB) | Brak (Darmowe) | Brak | Brak (Darmowe) | Brak | Brak (wliczone w plan) |
| Pamięć masowa | Zależy od hosta (cena za GB/godz., naliczana podczas istnienia instancji) | Dysk kontenera (60 GB darmowe), dysk woluminowy, woluminy sieciowe | Lokalny NVMe w cenie (do 4x 3,8 TB), Storage blokowy 0,10 USD/GB/mies., Storage systemu plików 0,05 USD/GB/mies. | Kontener/Objętość (0,10 USD/GB/mies.), Nieaktywna objętość (0,20 USD/GB/mies.), Pamięć sieciowa (0,07 USD/GB/mies. 1TB) | Lokalny NVMe wliczony w instancje | 500-720 GiB NVMe na rozruch (wliczone), 5 TiB NVMe na pamięć tymczasową w większych konfiguracjach, wolumeny po 0,10 USD/GiB/mies. |
| Infrastruktura | ||||||
| Regiony | Ponad 500 lokalizacji, ponad 40 centrów danych | USA, UE, APAC, Ameryka Południowa, Afryka, Bliski Wschód (ponad 20 lokalizacji) | 23 lokalizacje: USA (8 miast), Ameryka Łacińska (5), Europa (5), APAC (4), Meksyk (Miasto Meksyk). GPU w Dallas, Frankfurcie, Sydney, Tokio | 31 globalnych regionów | Stany Zjednoczone (centra danych Tier III) | Nowy Jork (NYC2), Toronto (TOR1), Atlanta (ATL1), Richmond (RIC1), Amsterdam (AMS3) |
| SLA dostępności | Brak formalnego SLA (widoczne oceny niezawodności hosta) | 99,9% | 99,9% | 99,99% | Tier III (projekt 99,98%) | 99% |
| Doświadczenie dewelopera | ||||||
| Frameworki | PyTorch TensorFlow CUDA vLLM ComfyUI | PyTorch TensorFlow CUDA cuDNN TensorRT | Obrazy zoptymalizowane pod ML PyTorch TensorFlow (instalowane przez użytkownika) CUDA | PyTorch TensorFlow JAX ONNX CUDA | PyTorch TensorFlow CUDA cuDNN ComfyUI wstępnie skonfigurowane szablony ML | PyTorch TensorFlow Jupyter Miniconda CUDA ROCm Hugging Face |
| Wsparcie Dockera | Tak | Tak | Tak | Tak | Tak | Tak |
| Dostęp SSH | Tak | Tak | Tak | Tak | Tak | Tak |
| Notatniki Jupyter | Tak | Tak | Nie | Tak | Nie | Tak |
| API / CLI | Tak | Tak | Tak | Tak | Tak | Tak |
| Czas konfiguracji | Sekundy | N/D | Sekundy | Natychmiastowy | Minuty | Minuty |
| Wsparcie Kubernetes | Nie | Nie | Nie | Nie | Nie | Tak |
| Warunki biznesowe | ||||||
| Minimalne zobowiązanie | Brak | Brak | Brak | Brak | Brak | Brak |
| Zgodność | SOC 2 Typ 2 HIPAA GDPR CCPA | SOC 2 | Izolacja pojedynczego najemcy dostępne DPA | SOC 2 Typ II | SOC 2 Typ II HIPAA | SOC 2 Typ II SOC 3 HIPAA (z BAA) CSA STAR Poziom 1 |
Vast.ai
Novita AI
Latitude.sh
RunPod
Massed Compute
DigitalOcean