La NVIDIA L4 è adatta per l'inferenza LLM?

Sì, i 22 GB di VRAM consentono di ospitare modelli linguistici di piccole e medie dimensioni o pesi quantizzati. Su Cloudj è possibile avviare modelli preconfigurati per vLLM o Ollama per iniziare subito a distribuire i modelli.

Come si posiziona la L4 rispetto alle GPU da datacenter più grandi?

La L4 è progettata per l'efficienza, con un assorbimento energetico di 72 W, circa 24.2 TFLOPS di calcolo a precisione singola e circa 221 GB/s di larghezza di banda della memoria. Le GPU da datacenter più grandi offrono più VRAM e una maggiore larghezza di banda della memoria per l'addestramento intensivo, mentre la L4 si concentra sull'inferenza conveniente e sui carichi di lavoro leggeri.

Quali modelli software sono disponibili per la L4 su Cloudj?

È possibile distribuire la L4 utilizzando modelli pronti all'uso per PyTorch/CUDA, vLLM, Ollama e ComfyUI. Tutte le istanze includono l'accesso SSH per personalizzare l'ambiente software e i flussi di lavoro con CUDA compute capability 8.9.

Come funziona la fatturazione per le istanze L4?

Cloudj fattura le istanze L4 su base oraria. Si paga solo per il tempo in cui l'istanza è attiva, una soluzione pratica sia per brevi esperimenti che per attività di inferenza continuative.

GPU Cloud · NVIDIA · Ada Lovelace

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La NVIDIA L4 è una GPU per datacenter con architettura Ada Lovelace, dotata di 22 GB di VRAM e un consumo energetico di 72 W. Offre circa 24.2 TFLOPS di prestazioni in virgola mobile a precisione singola e circa 221 GB/s di larghezza di banda della memoria con CUDA compute capability 8.9. È disponibile a noleggio su Cloudj con fatturazione oraria, accesso SSH completo e modelli pronti all'uso per PyTorch/CUDA, vLLM, Ollama e ComfyUI.

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Specifiche

VRAM per GPU

22 GB

Architettura

NVIDIA Ada Lovelace

Capacità di calcolo

8.9

Calcolo FP32

≈ 24.2 TFLOPS

Larghezza di banda della memoria

≈ 221 GB/s

Limite di potenza

72 W

Valori dichiarati dal provider dell'infrastruttura per le macchine attualmente in elenco; le prestazioni reali variano in base alla macchina.

Configurazioni disponibili

Disponibilità e prezzi in tempo reale, aggiornati costantemente. Il prezzo finale viene confermato prima dell'ordine.

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A cosa è adatta la L4

Inferenza di modelli linguistici

Esecuzione di modelli linguistici quantizzati o di piccole e medie dimensioni nel buffer di 22 GB di VRAM utilizzando modelli vLLM o Ollama preconfigurati.

Flussi di lavoro per la generazione di immagini

Distribuzione di pipeline ComfyUI che rientrano agevolmente nei 22 GB di memoria sfruttando le funzionalità dell'architettura Ada Lovelace.

Fine-tuning leggero

Esecuzione di attività di fine-tuning efficiente dei parametri e addestramento di adattatori in ambienti PyTorch/CUDA senza la necessità di una scheda da datacenter ad alto assorbimento.

Elaborazione batch di media e visione artificiale

Elaborazione di inferenza per la visione artificiale e carichi di lavoro video su una GPU da datacenter con potenza nominale di 72 W.

È la GPU adatta alle tue esigenze?

La L4 è indicata quando servono 22 GB di VRAM e l'architettura Ada Lovelace con compute capability 8.9 per l'inferenza o carichi di lavoro di addestramento moderati. È consigliabile passare a una GPU da datacenter superiore se i modelli superano i 22 GB o richiedono più di circa 221 GB/s di larghezza di banda della memoria, oppure scegliere una scheda inferiore per attività di sviluppo di base che necessitano di meno memoria.

Confronta con GPU simili

GPU	VRAM per GPU	Calcolo FP32	Limite di potenza
NVIDIA L4	22 GB	≈ 24.2 TFLOPS	72 W
NVIDIA Tesla P40	24 GB	≈ 9.4 TFLOPS	250 W	Dettagli →
NVIDIA Tesla V100	16 GB	≈ 12.5 TFLOPS	300 W	Dettagli →
NVIDIA A100 PCIE	40 GB	≈ 15.6 TFLOPS	250 W	Dettagli →
NVIDIA A100 SXM4	40 GB	≈ 15.6 TFLOPS	400 W	Dettagli →

Domande frequenti

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