¿Es la NVIDIA L4 adecuada para la inferencia de LLM?

Sí, los 22 GB de VRAM le permiten alojar modelos de lenguaje pequeños y medianos o pesos cuantizados. Puede iniciar plantillas de vLLM u Ollama en Cloudj para comenzar a servir modelos de inmediato.

¿Cómo se compara la L4 con otras GPU de centro de datos más grandes?

La L4 está diseñada para la eficiencia con un consumo de 72 W, aproximadamente 24.2 TFLOPS de cómputo de precisión simple y unos 221 GB/s de ancho de banda de memoria. Las GPU de centro de datos más grandes ofrecen más VRAM y mayor ancho de banda de memoria para entrenamientos intensivos, mientras que la L4 se centra en la inferencia rentable y cargas de trabajo ligeras.

¿Qué plantillas de software están disponibles para la L4 en Cloudj?

Puede desplegar la L4 utilizando plantillas listas para PyTorch/CUDA, vLLM, Ollama y ComfyUI. Todas las instancias incluyen acceso SSH para que pueda personalizar su entorno de software y sus flujos de trabajo con capacidad de cómputo CUDA 8.9.

¿Cómo funciona la facturación para las instancias L4?

Cloudj factura las instancias L4 por hora. Usted solo paga por el tiempo en que su instancia está activa, lo que resulta práctico tanto para experimentos breves como para tareas de inferencia continuas.

GPU Cloud · NVIDIA · Ada Lovelace

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La NVIDIA L4 es una GPU para centros de datos con arquitectura Ada Lovelace equipada con 22 GB de VRAM y un consumo energético de 72 W. Ofrece aproximadamente 24.2 TFLOPS de rendimiento en coma flotante de precisión simple y unos 221 GB/s de ancho de banda de memoria con capacidad de cómputo CUDA 8.9. Alquílela en Cloudj con facturación por hora, acceso SSH completo y plantillas listas para PyTorch/CUDA, vLLM, Ollama y ComfyUI.

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Especificaciones

VRAM por GPU

22 GB

Arquitectura

NVIDIA Ada Lovelace

Capacidad de cómputo

8.9

Cómputo FP32

≈ 24.2 TFLOPS

Ancho de banda de memoria

≈ 221 GB/s

Límite de potencia

72 W

Valores informados por el proveedor de infraestructura para las máquinas publicadas actualmente; el rendimiento real varía según la máquina.

Configuraciones disponibles

Disponibilidad y precios en tiempo real, actualizados continuamente. El precio final se confirma antes de realizar el pedido.

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Para qué es ideal la L4

Inferencia de modelos de lenguaje

Ejecute modelos de lenguaje cuantizados o de tamaño pequeño a mediano en los 22 GB de VRAM utilizando plantillas preconfiguradas de vLLM u Ollama.

Flujos de trabajo de generación de imágenes

Despliegue flujos de trabajo de ComfyUI que se ajusten cómodamente a los 22 GB de memoria mientras aprovecha las características de la arquitectura Ada Lovelace.

Ajuste fino ligero

Ejecute tareas de ajuste fino eficiente en parámetros y entrenamiento de adaptadores en entornos PyTorch/CUDA sin necesidad de una tarjeta de centro de datos de alto consumo.

Procesamiento por lotes de medios y visión

Procese cargas de trabajo de vídeo e inferencia de visión artificial en una GPU de centro de datos con un consumo nominal de 72 W.

¿Es la GPU adecuada para usted?

Elija la L4 cuando necesite 22 GB de VRAM y capacidad de cómputo Ada Lovelace 8.9 para inferencia o cargas de trabajo de entrenamiento moderadas. Pase a una GPU de centro de datos de mayor tamaño si sus modelos superan los 22 GB o requieren más de unos 221 GB/s de ancho de banda de memoria, o elija una tarjeta más pequeña para tareas básicas de desarrollo que requieran menos memoria.

Comparar con GPU similares

GPU	VRAM por GPU	Cómputo FP32	Límite de potencia
NVIDIA L4	22 GB	≈ 24.2 TFLOPS	72 W
NVIDIA Tesla P40	24 GB	≈ 9.4 TFLOPS	250 W	Detalles →
NVIDIA Tesla V100	16 GB	≈ 12.5 TFLOPS	300 W	Detalles →
NVIDIA A100 PCIE	40 GB	≈ 15.6 TFLOPS	250 W	Detalles →
NVIDIA A100 SXM4	40 GB	≈ 15.6 TFLOPS	400 W	Detalles →

Preguntas frecuentes

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