NVIDIA L4 GPU を時間単位でレンタル
NVIDIA L4 は、22 GB の VRAM と 72 W の消費電力枠を備えた Ada Lovelace アーキテクチャのデータセンター向け GPU です。CUDA Compute Capability 8.9 に対応し、約 24.2 TFLOPS の単精度浮動小数点演算性能と約 221 GB/s のメモリ帯域幅を提供します。Cloudj では時間単位の請求、完全な SSH アクセス、そして PyTorch/CUDA、vLLM、Ollama、ComfyUI 向けの構築済みテンプレートを利用してレンタルできます。
仕様
GPU あたりの VRAM
22 GB
アーキテクチャ
NVIDIA Ada Lovelace
Compute Capability
8.9
FP32 演算性能
≈ 24.2 TFLOPS
メモリ帯域幅
≈ 221 GB/s
電力制限
72 W
現在掲載されているマシンについてインフラプロバイダーから報告された数値です。実際のパフォーマンスはマシンによって異なります。
利用可能な構成
在庫と料金はリアルタイムで随時更新されます。最終的な料金はご注文前に確定します。
今すぐレンタルL4 の主な用途
言語モデルの推論
事前設定済みの vLLM や Ollama のテンプレートを使用し、22 GB の VRAM バッファ内で量子化モデルや小〜中規模の言語モデルを実行できます。
画像生成ワークフロー
Ada Lovelace アーキテクチャの機能を活用しながら、22 GB のメモリ内に余裕をもって収まる ComfyUI パイプラインをデプロイできます。
軽量なファインチューニング
高出力のデータセンター向けカードを使用せずに、PyTorch/CUDA 環境でパラメータ効率の高いファインチューニングやアダプターの学習ジョブを実行できます。
バッチメディア処理とビジョン
定格 72 W のデータセンター向け GPU で、コンピュータビジョンの推論や動画ワークロードを処理できます。
用途に最適な GPU かどうか
推論や中程度の学習ワークロードに 22 GB の VRAM と Ada Lovelace の Compute Capability 8.9 が必要な場合は、L4 をお選びください。モデルが 22 GB を超える場合や約 221 GB/s 以上のメモリ帯域幅が必要な場合はより大型のデータセンター向け GPU へ移行し、少ないメモリで済む基本的な開発タスクにはより小型のカードをお選びください。