Czy L4 jest wystarczająco szybka do obsługi czatu LLM?

Dla modeli 7B–14B – tak. Jej przepustowość pamięci na poziomie 221 GB/s ogranicza liczbę generowanych tokenów na sekundę w porównaniu z RTX 4090 lub A100, dlatego lepiej sprawdza się przy umiarkowanej współbieżności i przetwarzaniu wsadowym niż przy obsłudze masowego ruchu.

L4 czy RTX 4090: którą kartę wynająć?

RTX 4090 oferuje 24 GB pamięci, 81.4 TFLOPS oraz 879 GB/s, dzięki czemu jest znacznie szybsza. L4 to serwerowa, energooszczędna karta (72 W) z 22 GB pamięci, optymalna przy umiarkowanych wymaganiach dotyczących przepustowości.

Czy na karcie L4 można uruchomić Stable Diffusion i Flux?

Tak. SD 1.5 i SDXL działają bez problemu, a Flux działa w formacie FP8 lub skwantyzowanym GGUF. Należy spodziewać się dłuższego czasu generowania obrazu niż na kartach Ada z wyższej półki, ponieważ wydajność FP32 wynosi około 24.2 TFLOPS.

Jak Cloudj rozlicza serwer z L4?

Rozliczenie odbywa się godzinowo z salda konta przez czas działania serwera lub w cyklu miesięcznym bądź dłuższym ze zniżką naliczaną przed płatnością. W przypadku zatrzymanego serwera rozliczanego godzinowo opłata pobierana jest wyłącznie za przestrzeń dyskową.

GPU Cloud · NVIDIA · Ada Lovelace

Wynajmij GPU NVIDIA L4 z 22 GB VRAM

Wynajmuj serwery GPU w chmurze z kartami L4 na godziny w Cloudj: 22 GB VRAM, architektura Ada Lovelace oraz około 24.2 TFLOPS FP32 przy poborze mocy zaledwie 72 W. To doskonały wybór dla programistów wdrażających wydajną inferencję, transkrypcję mowy, embeddingi i przetwarzanie wideo, którzy potrzebują więcej pamięci niż w kartach 8–16 GB bez ponoszenia kosztów modeli flagowych. Zacznij od gotowego szablonu PyTorch, vLLM lub Ollama i połącz się przez SSH.

Wynajmij L4 Wszystkie GPU

Specyfikacja L4

VRAM na GPU

22 GB

Architektura

NVIDIA Ada Lovelace

Compute capability

8.9

Moc obliczeniowa FP32

≈ 24.2 TFLOPS

Przepustowość pamięci

≈ 221 GB/s

Limit mocy

72 W

Wartości podawane przez dostawcę infrastruktury dla aktualnie oferowanych maszyn; rzeczywista wydajność zależy od konkretnego serwera.

Aktualne konfiguracje i ceny L4

Dostępność i ceny aktualizowane na bieżąco. Ostateczna cena jest potwierdzana przed złożeniem zamówienia.

Wynajmij teraz

Co możesz uruchomić na GPU w chmurze L4

Modele LLM 7B–8B w 16-bitach

22 GB pamięci mieści model 8B w 16-bitach lub skwantyzowany model 13B–14B do chatbotów, agentów AI i wewnętrznych API.

Transkrypcja mowy (speech-to-text) i embeddingi

Uruchamiaj transkrypcję w stylu Whisper, rerankery i modele embeddingów w trybie ciągłym (24/7) na energooszczędnej karcie.

Generowanie obrazów z SDXL

ComfyUI z SDXL oraz modelem Flux w formacie FP8 lub GGUF swobodnie mieści się w 22 GB.

Zawsze aktywne endpointy inferencyjne

Limit mocy 72 W sprawia, że L4 to optymalna karta dla mniejszych usług wymagających stałej dostępności zamiast skokowej wydajności.

Czy L4 to odpowiednie GPU dla Twoich zadań?

Wybierz L4, gdy potrzebujesz 22 GB pamięci VRAM i możliwości obliczeniowych Ada Lovelace compute capability 8.9 do inferencji lub umiarkowanych obciążeń treningowych. Przejdź na większe GPU do centrów danych, jeśli Twoje modele przekraczają 22 GB lub wymagają przepustowości pamięci wyższej niż około 221 GB/s, albo postaw na mniejszą kartę do podstawowych prac programistycznych o mniejszym zapotrzebowaniu na pamięć.

L4 vs podobne GPU w chmurze

GPU	VRAM na GPU	Moc obliczeniowa FP32	Limit mocy
NVIDIA L4	22 GB	≈ 24.2 TFLOPS	72 W
NVIDIA Tesla P40	24 GB	≈ 9.4 TFLOPS	250 W	Szczegóły →
NVIDIA Tesla V100	16 GB	≈ 12.5 TFLOPS	300 W	Szczegóły →
NVIDIA A100 PCIE	40 GB	≈ 15.6 TFLOPS	250 W	Szczegóły →
NVIDIA A100 SXM4	40 GB	≈ 15.6 TFLOPS	400 W	Szczegóły →

GPU w chmurze L4: najczęściej zadawane pytania

Wynajmij GPU w chmurze L4 na godziny

Wybierz szablon, wskaż dostępną konfigurację i połącz się przez SSH lub terminal w przeglądarce. Naliczanie opłat zatrzymuje się po usunięciu GPU.

Wynajmij L4 Wszystkie GPU