Er L4 rask nok for LLM-chat?

For 7B–14B-modeller, ja. Minnebåndbredden på 221 GB/s begrenser tokens per sekund sammenlignet med en RTX 4090 eller A100, så det egner seg bedre for lav samtidighet og batchkjøring enn trafikkintensiv drift.

L4 vs RTX 4090: Hvilken bør jeg leie?

RTX 4090 er oppgitt med 24 GB, 81.4 TFLOPS og 879 GB/s, så den er mye raskere. L4 er det strømgjerrige (72 W) datasenter-alternativet med 22 GB, ideelt når behovet for gjennomstrømming er moderat.

Kan L4 kjøre Stable Diffusion og Flux?

Ja. SD 1.5 og SDXL kjører bra, og Flux kjører i FP8- eller kvantisert GGUF-format. Forvent tregere bildegenerering enn på mer avanserte Ada-kort, ettersom FP32 er på rundt 24.2 TFLOPS.

Hvordan fakturerer Cloudj en L4-server?

Per time mens den kjører fra kontosaldoen din, eller i månedlige eller lengre perioder med eventuell rabatt vist før betaling. En stoppet timebasert server belastes kun for lagringsplassen.

GPU Cloud · NVIDIA · Ada Lovelace

Lei en NVIDIA L4 GPU med 22 GB VRAM

Lei L4 sky-GPU-servere på timebasis hos Cloudj: 22 GB VRAM, Ada Lovelace-arkitektur og rundt 24.2 TFLOPS FP32 med en effektgrense på kun 72 W. Perfekt for utviklere som kjører effektiv inferens, transkribering, embeddings og videoprosessering, og som vil ha mer minne enn et 8–16 GB-kort uten å betale for flaggskipmodellene. Kom i gang med en PyTorch-, vLLM- eller Ollama-mal og koble til via SSH.

Lei L4 Alle GPU-er

L4-spesifikasjoner

VRAM per GPU

22 GB

Arkitektur

NVIDIA Ada Lovelace

Compute capability

8.9

FP32-ytelse

≈ 24.2 TFLOPS

Minnebåndbredde

≈ 221 GB/s

Effektgrense (TDP)

72 W

Verdier oppgitt av infrastrukturleverandøren for maskiner som for øyeblikket er tilgjengelige; faktisk ytelse varierer fra maskin til maskin.

Tilgjengelige L4-konfigurasjoner og priser

Lagerstatus og priser i sanntid, oppdateres fortløpende. Endelig pris bekreftes før du bestiller.

Lei nå

Hva du kan kjøre på L4 cloud GPU

7B–8B LLM-er i 16-bit

22 GB har plass til en 8B-modell i 16-bit eller en kvantisert 13B–14B-modell for chatboter, agenter og interne API-er.

Tale-til-tekst og embeddings

Kjør Whisper-lignende transkribering, rerankere og embedding-modeller døgnet rundt på et strømgjerrig kort.

SDXL-bildegenerering

ComfyUI med SDXL og Flux i FP8- eller GGUF-format får god plass i 22 GB.

Alltid påslåtte inferens-endepunkter

En effektgrense på 72 W gjør L4 til et fornuftig kort for mindre tjenester som må kjøre kontinuerlig fremfor ved midlertidige spisser.

Er L4 riktig GPU for din arbeidsbelastning?

Velg L4 når du trenger 22 GB VRAM og Ada Lovelace compute capability 8.9 for inferens eller moderate treningsarbeidsbelastninger. Gå over til en større datasenter-GPU hvis modellene dine overskrider 22 GB eller krever mer enn rundt 221 GB/s minnebåndbredde, eller velg et mindre kort for enkle utviklingsoppgaver som krever mindre minne.

L4 vs. lignende cloud-GPU-er

GPU	VRAM per GPU	FP32-ytelse	Effektgrense (TDP)
NVIDIA L4	22 GB	≈ 24.2 TFLOPS	72 W
NVIDIA Tesla P40	24 GB	≈ 9.4 TFLOPS	250 W	Detaljer →
NVIDIA Tesla V100	16 GB	≈ 12.5 TFLOPS	300 W	Detaljer →
NVIDIA A100 PCIE	40 GB	≈ 15.6 TFLOPS	250 W	Detaljer →
NVIDIA A100 SXM4	40 GB	≈ 15.6 TFLOPS	400 W	Detaljer →

L4 cloud GPU: ofte stilte spørsmål

Lei L4 cloud GPU per time

Velg en mal, velg en tilgjengelig konfigurasjon og koble til via SSH eller terminalen i nettleseren. Faktureringen stopper når du sletter GPU-en.

Lei L4 Alle GPU-er