A NVIDIA L4 é adequada para inferência de LLM?

Sim, os 22 GB de VRAM permitem que você hospede modelos de linguagem de pequeno e médio porte ou pesos quantizados. Você pode iniciar modelos do vLLM ou Ollama na Cloudj para começar a servir modelos imediatamente.

Como a L4 se compara a GPUs de datacenter maiores?

A L4 foi projetada para eficiência com um consumo de energia de 72 W, cerca de 24.2 TFLOPS de computação de precisão simples e cerca de 221 GB/s de largura de banda de memória. GPUs de datacenter maiores oferecem mais VRAM e maior largura de banda de memória para treinamento pesado, enquanto a L4 foca em inferência com bom custo-benefício e cargas de trabalho leves.

Quais modelos de software estão disponíveis para a L4 na Cloudj?

Você pode implantar a L4 usando modelos prontos para PyTorch/CUDA, vLLM, Ollama e ComfyUI. Todas as instâncias incluem acesso SSH para que você possa personalizar seu ambiente de software e fluxos de trabalho com capacidade de computação CUDA 8.9.

Como funciona o faturamento para instâncias L4?

A Cloudj realiza o faturamento das instâncias L4 por hora. Você paga apenas pelo tempo em que sua instância estiver ativa, tornando-a prática tanto para experimentos curtos quanto para tarefas contínuas de inferência.

GPU Cloud · NVIDIA · Ada Lovelace

Alugue GPU NVIDIA L4 por hora

A NVIDIA L4 é uma GPU de datacenter com arquitetura Ada Lovelace, equipada com 22 GB de VRAM e um limite de energia de 72 W. Ela entrega cerca de 24.2 TFLOPS de desempenho em ponto flutuante de precisão simples e cerca de 221 GB/s de largura de banda de memória com capacidade de computação CUDA 8.9. Alugue na Cloudj com faturamento por hora, acesso SSH completo e modelos prontos para PyTorch/CUDA, vLLM, Ollama e ComfyUI.

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Especificações

VRAM por GPU

22 GB

Arquitetura

NVIDIA Ada Lovelace

Capacidade de computação

8.9

Computação FP32

≈ 24.2 TFLOPS

Largura de banda da memória

≈ 221 GB/s

Limite de energia

72 W

Valores informados pelo provedor de infraestrutura para as máquinas listadas no momento; o desempenho real varia por máquina.

Configurações disponíveis

Estoque e preços em tempo real, atualizados continuamente. O preço final é confirmado antes de você fazer o pedido.

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Para que a L4 é ideal

Inferência de modelos de linguagem

Execute modelos de linguagem quantizados ou de pequeno a médio porte no buffer de 22 GB de VRAM usando modelos pré-configurados de vLLM ou Ollama.

Fluxos de trabalho de geração de imagens

Implante pipelines do ComfyUI que cabem confortavelmente em 22 GB de memória enquanto utiliza os recursos da arquitetura Ada Lovelace.

Ajuste fino leve

Execute trabalhos de ajuste fino eficiente em parâmetros e treinamento de adaptadores em ambientes PyTorch/CUDA sem precisar de uma placa de datacenter de alta potência.

Mídia em lote e visão computacional

Processe inferência de visão computacional e cargas de trabalho de vídeo em uma GPU de datacenter classificada em 72 W.

É a GPU certa para você?

Escolha a L4 quando você precisar de 22 GB de VRAM e capacidade de computação Ada Lovelace 8.9 para inferência ou cargas de trabalho de treinamento moderadas. Mude para uma GPU de datacenter maior se os seus modelos excederem 22 GB ou exigirem mais de cerca de 221 GB/s de largura de banda de memória, ou escolha uma placa menor para tarefas básicas de desenvolvimento que precisem de menos memória.

Compare com GPUs similares

GPU	VRAM por GPU	Computação FP32	Limite de energia
NVIDIA L4	22 GB	≈ 24.2 TFLOPS	72 W
NVIDIA Tesla P40	24 GB	≈ 9.4 TFLOPS	250 W	Detalhes →
NVIDIA Tesla V100	16 GB	≈ 12.5 TFLOPS	300 W	Detalhes →
NVIDIA A100 PCIE	40 GB	≈ 15.6 TFLOPS	250 W	Detalhes →
NVIDIA A100 SXM4	40 GB	≈ 15.6 TFLOPS	400 W	Detalhes →

Perguntas frequentes

Alugue a L4 por hora

Crie uma conta, escolha uma configuração e conecte-se via SSH. O faturamento para quando você exclui a GPU.

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