Qual o desempenho máximo em FP16 de NVIDIA L4?
Resposta
Lançado em 2023, NVIDIA L4 é um acelerador da classe Ada Lovelace com 24 GB de GDDR6, 300 GB/s de largura de banda de memória e 121 TFLOPS FP16 de computação. O pico FP32 é de 30.3 TFLOPS e a placa consome até 72W.
Em termos práticos: VRAM suficiente para carregar modelos na faixa de ~24 bilhões de parâmetros em FP16 (maior com quantização), largura de banda suficiente para evitar falta de memória nas camadas de atenção e computação suficiente para treinar transformadores em tamanhos de lote que saturam otimizadores modernos.
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Avaliação do Provedor de GPU RunPod e Fatos Principais (Junho 2026)
Resumo de RunPod: financiamento máximo, divisão de lucros, regras de drawdown, alavancagem, instrumentos, cronograma de pagamentos, métodos de pagamento, permissões de negociação e KYC. Dados verificados em Junho 2026.
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|---|---|
| Visão geral | |
| Avaliação no Trustpilot | 3.5 |
| 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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