How well does NVIDIA L4 scale across multiple GPUs?
คำตอบ
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 $0.39/hr.
คำถามที่พบบ่อยเพิ่มเติมเกี่ยวกับ NVIDIA L4
รีวิวผู้ให้บริการ GPU RunPod และข้อเท็จจริงสำคัญ (เมษายน 2026)
ภาพรวมของ RunPod: เงินทุนสูงสุด, การแบ่งกำไร, กฎการลดขาดทุน, เลเวอเรจ, เครื่องมือ, ตารางการจ่ายเงิน, วิธีการชำระเงิน, สิทธิ์การเทรด และ KYC ข้อมูลได้รับการยืนยัน เมษายน 2026
|
RunPod
คลาวด์ที่สร้างขึ้นสำหรับ AI — ปรับใช้และขยายงาน GPU ตั้งแต่การอนุมานแบบไม่มีเซิร์ฟเวอร์ไปจนถึงคลัสเตอร์หลายโหนดทันทีตามความต้องการ
|
|
|---|---|
| ภาพรวม | |
| คะแนน Trustpilot | 3.7 |
| สำนักงานใหญ่ | United States |
| ประเภทผู้ให้บริการ | มุ่งเน้น GPU |
| เหมาะสำหรับ | การฝึกอบรม AI การอนุมาน การปรับแต่ง Stable Diffusion การประมวลผลเป็นชุด การเรนเดอร์ การวิจัย การให้บริการ LLM ปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์ |
| ฮาร์ดแวร์ GPU | |
| รุ่น GPU | B300 B200 H200 H100 SXM H100 PCIe H100 NVL MI300X A100 SXM A100 PCIe RTX 5090 RTX PRO 6000 L40S L40 RTX 6000 Ada RTX 5000 Ada RTX A6000 RTX A5000 RTX 4090 RTX 4080 SUPER RTX 4080 RTX 4070 Ti RTX 3090 Ti RTX 3090 RTX 3080 Ti RTX 3080 RTX 3070 A40 A30 A2 L4 |
| VRAM สูงสุด (GB) | 288 |
| จำนวน GPU สูงสุดต่ออินสแตนซ์ | 8 |
| การเชื่อมต่อระหว่างกัน | NVLink |
| ราคา | |
| ราคาเริ่มต้น ($/ชม) | $0.06/hr |
| ความละเอียดการเรียกเก็บเงิน | ต่อวินาที |
| Spot/Preemptible | ใช่ |
| ส่วนลดสำหรับการจองล่วงหน้า | 15-29% (แผน 1 เดือนถึง 1 ปี) |
| เครดิตฟรี | โบนัส $5-$500 หลังใช้จ่ายครั้งแรก $10 |
| ค่าธรรมเนียมการส่งข้อมูลออก | ไม่มี (ฟรี) |
| ที่เก็บข้อมูล | คอนเทนเนอร์/โวลุ่ม ($0.10/GB/เดือน), โวลุ่มว่างงาน ($0.20/GB/เดือน), ที่เก็บข้อมูลเครือข่าย ($0.07/GB/เดือน 1TB) |
| โครงสร้างพื้นฐาน | |
| ภูมิภาค | 31 ภูมิภาคทั่วโลก |
| SLA ความพร้อมใช้งาน | 99.99% |
| ประสบการณ์นักพัฒนา | |
| เฟรมเวิร์ก | PyTorch TensorFlow JAX ONNX CUDA |
| รองรับ Docker | ใช่ |
| การเข้าถึง SSH | ใช่ |
| Jupyter Notebooks | ใช่ |
| API / CLI | ใช่ |
| เวลาติดตั้ง | ทันที |
| รองรับ Kubernetes | ไม่ |
| ข้อกำหนดทางธุรกิจ | |
| ข้อตกลงขั้นต่ำ | ไม่มี |
| การปฏิบัติตามข้อกำหนด | SOC 2 ประเภท II |
RunPod