Le NVIDIA L40S est-il adapté à l’inférence et à l’affinage de LLM ?

Oui, avec 45 GB de VRAM et une capacité de calcul CUDA 8.9, le L40S est parfaitement adapté au déploiement de modèles de langage de taille moyenne à grande et à l’exécution d’un affinage économe en paramètres. Vous pouvez lancer des instances avec des modèles vLLM, Ollama ou PyTorch/CUDA préconfigurés.

Comment le L40S se compare-t-il aux GPU grand public ou aux GPU de centre de données plus grands ?

Le L40S offre plus de VRAM que les cartes Ada Lovelace grand public standard, ce qui lui permet de charger des poids de modèles plus volumineux sans délestage. Cependant, sa bande passante mémoire est inférieure à celle des GPU de centre de données à haute mémoire dédiés uniquement au calcul, qui sont préférables pour les tâches d’entraînement massives limitées par la mémoire.

Comment me connecter et configurer mon instance L40S sur Cloudj ?

Vous bénéficiez d’un accès SSH complet à votre environnement dès le démarrage de l’instance. Vous pouvez également sélectionner des modèles prêts à l’emploi, notamment PyTorch/CUDA, ComfyUI, vLLM et Ollama, pour commencer à travailler immédiatement.

Comment fonctionne la facturation pour le L40S ?

Cloudj applique une facturation à l’heure pour toutes les locations de L40S. Vous ne payez que pour la durée pendant laquelle votre instance est allouée.

GPU Cloud · NVIDIA · Ada Lovelace

Louez un GPU NVIDIA L40S à l’heure

Le NVIDIA L40S est un GPU de centre de données à architecture Ada Lovelace disponible à la location dans le cloud sur Cloudj. Il offre 45 GB de VRAM, environ 73.3 TFLOPS de puissance de calcul en simple précision et une bande passante mémoire d’environ 626 GB/s pour une enveloppe thermique de 350 W. Prenant en charge la capacité de calcul CUDA 8.9, cette instance gère les charges de travail exigeantes d’entraînement AI, d’inférence et de graphisme avec une facturation à l’heure.

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Spécifications

VRAM par GPU

45 GB

Architecture

NVIDIA Ada Lovelace

Capacité de calcul

8.9

Calcul FP32

≈ 73.3 TFLOPS

Bande passante mémoire

≈ 626 GB/s

Limite de puissance

350 W

Valeurs communiquées par le fournisseur d’infrastructure pour les machines actuellement répertoriées ; les performances réelles varient selon la machine.

Configurations disponibles

Stock et tarifs en temps réel, mis à jour en continu. Le prix final est confirmé avant votre commande.

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Cas d’usage idéaux pour le L40S

Inférence de grands modèles de langage

Déployez des modèles de langage quantifiés ou en pleine précision à l’aide de modèles prêts à l’emploi comme vLLM et Ollama dans la limite des 45 GB de capacité mémoire.

Flux de travail d’images génératives

Exécutez des pipelines de diffusion complexes et des tâches de génération par lots dans ComfyUI en tirant parti de l’architecture Ada Lovelace.

Affinage (fine-tuning) de deep learning

Affinez des réseaux de neurones et des adaptateurs LoRA dans des environnements PyTorch/CUDA grâce à environ 73.3 TFLOPS de calcul.

Graphisme et rendu en centre de données

Exécutez des tâches de rendu sans affichage (headless) et de simulation qui bénéficient d’un GPU de centre de données offrant environ 626 GB/s de bande passante mémoire.

Est-ce le bon GPU pour vous ?

Choisissez le L40S lorsque votre charge de travail nécessite 45 GB de VRAM et la fiabilité d’un centre de données, au-delà des cartes grand public standard. Si vos modèles tiennent dans moins de mémoire, un GPU de station de travail ou grand public plus modeste sera plus économique, tandis que les modèles de fondation massifs non quantifiés justifient un GPU de centre de données doté d’une mémoire plus importante.

Comparer avec des GPU similaires

GPU	VRAM par GPU	Calcul FP32	Limite de puissance
NVIDIA L40S	45 GB	≈ 73.3 TFLOPS	350 W
NVIDIA A40	45 GB	≈ 29.9 TFLOPS	300 W	Détails →
NVIDIA A100 PCIE	40 GB	≈ 15.6 TFLOPS	250 W	Détails →
NVIDIA A100 SXM4	40 GB	≈ 15.6 TFLOPS	400 W	Détails →
NVIDIA CMP 170HX	64 GB	≈ 12.1 TFLOPS	250 W	Détails →

Questions fréquentes

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Créez un compte, choisissez une configuration et connectez-vous via SSH. La facturation s’arrête lorsque vous supprimez le GPU.

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