What's the peak FP16 performance of NVIDIA L4?

Resposta

Released in 2023, NVIDIA L4 is an Ada Lovelace-class accelerator with 24 GB of GDDR6, 300 GB/s of memory bandwidth, and 121 FP16 TFLOPS of compute. FP32 peaks at 30.3 TFLOPS and the card draws up to 72W.

In practical terms: enough VRAM to load models into the ~24B-parameter range in FP16 (larger with quantisation), enough bandwidth to avoid memory-starving attention layers, and enough compute to train transformers at batch sizes that saturate modern optimisers.

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Visão geral
Avaliação no Trustpilot 3.7
Sede United States
Tipo de Provedor Focado em GPU
Melhor Para Treinamento de IA inferência ajuste fino Stable Diffusion processamento em lote renderização pesquisa serviço de LLM IA generativa
Hardware de GPU
Modelos de 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
Máx VRAM (GB) 288
Máx GPUs/Instância 8
Interconexão NVLink
Preços
Preço Inicial ($/hr) $0.06/hr
Granularidade de Cobrança Por segundo
Spot/Preemptível Sim
Descontos Reservados 15-29% (planos de 1 mês a 1 ano)
Créditos Gratuitos Bônus de $5 a $500 após o primeiro gasto de $10
Taxas de Saída Nenhum (Grátis)
Armazenamento Container/Volume ($0,10/GB/mês), Volume ocioso ($0,20/GB/mês), Armazenamento em rede ($0,07/GB/mês 1TB)
Infraestrutura
Regiões 31 regiões globais
SLA de Disponibilidade 99,99%
Experiência do Desenvolvedor
Frameworks PyTorch TensorFlow JAX ONNX CUDA
Suporte Docker Sim
Acesso SSH Sim
Jupyter Notebooks Sim
API / CLI Sim
Tempo de Configuração Instantâneo
Suporte Kubernetes Não
Termos Comerciais
Compromisso Mínimo Nenhum
Conformidade SOC 2 Tipo II
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