Изнајмете NVIDIA L4 GPU со 22 GB VRAM
Изнајмете L4 cloud GPU сервери на час на Cloudj: 22 GB VRAM, Ada Lovelace архитектура и околу 24.2 TFLOPS FP32 со потрошувачка од само 72 W. Совршен избор за девелопери кои извршуваат ефикасна инференција, транскрипција, embedding модели и видео процесирање, а сакаат повеќе меморија од картичка со 8–16 GB без да плаќаат за flagship модел. Започнете со готов PyTorch, vLLM или Ollama шаблон и поврзете се преку SSH.
Спецификации за L4
VRAM по GPU
22 GB
Архитектура
NVIDIA Ada Lovelace
Пресметковна способност
8.9
FP32 перформанси
≈ 24.2 TFLOPS
Пропусен опсег на меморија
≈ 221 GB/s
Лимит на моќност
72 W
Вредности пријавени од давателот на инфраструктура за тековно излистаните машини; реалните перформанси варираат во зависност од машината.
Актуелни L4 конфигурации и цени
Залиха и цени во живо, континуирано ажурирани. Конечната цена се потврдува пред да ја комплетирате нарачката.
Изнајми веднашШто сѐ можете да стартувате на L4 cloud GPU
7B–8B LLM модели во 16-bit
22 GB се доволни за 8B модел во 16-bit или квантизиран 13B–14B модел за чет-ботови, AI агенти и интерни API сервиси.
Претворање говор во текст и embeddings
Извршувајте Whisper транскрипција, reranker и embedding модели 24/7 на картичка со ниска потрошувачка на енергија.
Генерирање слики со SDXL
ComfyUI со SDXL и Flux во FP8 или GGUF формат комотно се вклопува во 22 GB.
Постојано активни endpoints за инференција
Лимитот на потрошувачка од 72 W ја прави L4 практична картичка за помали сервиси на кои им е потребна постојана достапност наместо кратки оптоварувања.
Дали L4 е вистинскиот GPU за вашето работно оптоварување?
Изберете ја L4 кога ви се потребни 22 GB VRAM и Ada Lovelace пресметковна моќност 8.9 за инференција или умерени процеси на тренирање. Преминете на поголем датацентар GPU доколку вашите модели надминуваат 22 GB или бараат пропусен опсег поголем од околу 221 GB/s, или одберете помала картичка за основни девелоперски задачи со помали барања за меморија.
L4 cloud GPU: често поставувани прашања
Изнајмете L4 cloud GPU на час
Изберете шаблон, одберете активна конфигурација и поврзете се преку SSH или терминалот во прелистувачот. Наплатата запира штом ќе го избришете GPU.