NVIDIA L40S real-world generative AI performance

答案

366 FP16 TFLOPS and 864 GB/s of memory bandwidth put NVIDIA L40S squarely in the class of accelerators targeted at modern transformer workloads. FP32 caps at 91.6 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.

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Novita AI
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Latitude.sh
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Massed Compute
具有直接工程师支持的GPU云
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DigitalOcean
简单、可扩展的 AI/ML GPU 云
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概览
Trustpilot 评分 4.4 3.3 3.7 3.7 0 4.6
总部 United States United States Brazil United States United States United States
供应商类型 GPU市场 以GPU为中心 裸金属 以GPU为中心 专注于GPU 不适用
适用场景 AI训练,推理,微调,Stable Diffusion,批处理,研究,大型语言模型服务,生成式AI AI 训练,推理,微调,生成式 AI,研究,大型语言模型服务,Stable Diffusion AI 训练、推理、裸金属 GPU、微调、研究、专用工作负载、生成式 AI AI训练、推理、微调、Stable Diffusion、批处理、渲染、研究、大型语言模型服务、生成式AI AI训练、推理、视觉特效渲染、生成式AI、微调、高性能计算、Stable Diffusion、研究 AI训练、推理、微调、大型语言模型部署、大型语言模型服务、计算机视觉、初创企业、生成式AI、研究
GPU硬件
GPU 型号 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
最大显存 (GB) 192 80 96 288 141 192
每实例最大 GPU 数 8 8 8 8 8 8
互联 NVLink,InfiniBand NVLink NVLink NVLink NVLink NVLink
定价
起始价格 ($/小时) $0.06/hr $0.11/hr $0.35/hr $0.06/hr $0.35/hr $0.76/hr
计费粒度 每秒 每秒 按小时计费 每秒 按分钟计费 按秒计费
竞价/可抢占
预留折扣 最高可达50%(1-6个月预订) 不适用 不适用 15-29%(1个月至1年计划) 不适用 不适用
免费额度 注册时赠送少量测试积分 初创企业最高可达 10,000 美元 通过推荐计划获得200美元 首次消费满10美元后奖励5-500美元 60 天内赠送 200 美元免费额度
出站费用 根据主机不同而异($/TB) 无(免费) 无(免费) 无(包含在套餐中)
存储 根据主机不同而异($/GB/小时,实例存在期间计费) 容器磁盘(60GB 免费),卷磁盘,网络卷 包含本地NVMe(最高4个3.8TB),块存储0.10美元/GB/月,文件系统存储0.05美元/GB/月 容器/卷(每GB每月0.10美元),空闲卷(每GB每月0.20美元),网络存储(每GB每月0.07美元 1TB) 实例包含本地NVMe 500-720 GiB NVMe 启动盘(包含),大配置含 5 TiB NVMe 临时存储,卷存储费用为 0.10 美元/GiB/月
基础设施
区域 500+地点,40+数据中心 美国,欧洲,亚太,南美,非洲,中东(20+ 个地点) 23个地点:美国(8个城市)、拉美(5个)、欧洲(5个)、亚太(4个)、墨西哥城。GPU位于达拉斯、法兰克福、悉尼、东京 31个全球区域 美国(Tier III数据中心) 纽约(NYC2)、多伦多(TOR1)、亚特兰大(ATL1)、里士满(RIC1)、阿姆斯特丹(AMS3)
正常运行时间 SLA 无正式SLA(可见主机可靠性评分) 99.9% 99.9% 99.99% Tier III(99.98%设计) 99%
开发者体验
框架 PyTorch,TensorFlow,CUDA,vLLM,ComfyUI PyTorch,TensorFlow,CUDA,cuDNN,TensorRT 机器学习优化镜像,PyTorch,TensorFlow(用户安装),CUDA PyTorch TensorFlow JAX ONNX CUDA PyTorch TensorFlow CUDA cuDNN ComfyUI 预配置的机器学习模板 PyTorch、TensorFlow、Jupyter、Miniconda、CUDA、ROCm、Hugging Face
Docker 支持
SSH 访问
Jupyter 笔记本
API / 命令行界面
设置时间 不适用 秒级 即时 分钟 分钟
Kubernetes 支持
业务条款
最小承诺
合规性 SOC 2 类型2,HIPAA,GDPR,CCPA SOC 2 单租户隔离,支持DPA SOC 2 类型 II SOC 2 类型II HIPAA SOC 2 类型 II、SOC 3、HIPAA(含 BAA)、CSA STAR 1 级
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