Подходит ли NVIDIA L4 для инференса LLM?

Да, 22 GB VRAM позволяют размещать малые и средние языковые модели или квантованные веса. Вы можете запустить шаблоны vLLM или Ollama на Cloudj, чтобы сразу начать работу с моделями.

Чем L4 отличается от более крупных серверных GPU?

L4 спроектирован для высокой эффективности: он потребляет 72 W, выдаёт около 24.2 TFLOPS в вычислениях одинарной точности и обеспечивает пропускную способность памяти около 221 GB/s. Более крупные серверные GPU предлагают больше VRAM и более высокую пропускную способность памяти для тяжёлого обучения, тогда как L4 ориентирован на экономичный инференс и лёгкие нагрузки.

Какие шаблоны ПО доступны для L4 на Cloudj?

Вы можете развернуть L4 с помощью готовых шаблонов для PyTorch/CUDA, vLLM, Ollama и ComfyUI. Все инстансы включают доступ по SSH, чтобы вы могли настроить программное окружение и рабочие процессы под вычислительную способность CUDA 8.9.

Как тарифицируются инстансы с L4?

Cloudj тарифицирует инстансы с L4 почасово. Вы платите только за то время, пока ваш инстанс активен, что удобно как для коротких экспериментов, так и для постоянных задач инференса.

GPU Cloud · NVIDIA · Ada Lovelace

Почасовая аренда GPU NVIDIA L4

NVIDIA L4 — это серверный GPU на архитектуре Ada Lovelace с 22 GB VRAM и энергопотреблением 72 W. Он обеспечивает производительность около 24.2 TFLOPS в операциях с плавающей запятой одинарной точности и пропускную способность памяти около 221 GB/s при вычислительной способности CUDA 8.9. Арендуйте его на Cloudj с почасовой оплатой, полным доступом по SSH и готовыми шаблонами для PyTorch/CUDA, vLLM, Ollama и ComfyUI.

Арендовать L4 Все GPU

Характеристики

VRAM на GPU

22 GB

Архитектура

NVIDIA Ada Lovelace

Вычислительная способность

8.9

Производительность FP32

≈ 24.2 TFLOPS

Пропускная способность памяти

≈ 221 GB/s

Лимит мощности

72 W

Значения указаны поставщиком инфраструктуры для доступных сейчас серверов; реальная производительность зависит от конкретного сервера.

Доступные конфигурации

Наличие и цены обновляются в реальном времени. Итоговая стоимость подтверждается перед оформлением заказа.

Арендовать

Для каких задач подходит L4

Инференс языковых моделей

Запускайте квантованные или малые и средние языковые модели в буфере 22 GB VRAM с помощью преднастроенных шаблонов vLLM или Ollama.

Пайплайны генерации изображений

Разворачивайте пайплайны ComfyUI, которые свободно помещаются в 22 GB памяти и используют возможности архитектуры Ada Lovelace.

Лёгкое дообучение моделей

Выполняйте параметрически эффективное дообучение и тренировку адаптеров в средах PyTorch/CUDA без необходимости в энергоёмких серверных картах.

Пакетная обработка медиа и компьютерное зрение

Выполняйте инференс моделей компьютерного зрения и обработку видео на серверном GPU с энергопотреблением 72 W.

Подойдёт ли вам этот GPU?

Выбирайте L4, когда вам нужны 22 GB VRAM и вычислительная способность Ada Lovelace 8.9 для инференса или умеренных задач обучения. Переходите на более мощный серверный GPU, если ваши модели превышают 22 GB или требуют пропускной способности памяти выше 221 GB/s, либо выберите младшую карту для базовых задач разработки, которым нужно меньше памяти.

Сравнение с аналогичными GPU

GPU	VRAM на GPU	Производительность FP32	Лимит мощности
NVIDIA L4	22 GB	≈ 24.2 TFLOPS	72 W
NVIDIA Tesla P40	24 GB	≈ 9.4 TFLOPS	250 W	Подробнее →
NVIDIA Tesla V100	16 GB	≈ 12.5 TFLOPS	300 W	Подробнее →
NVIDIA A100 PCIE	40 GB	≈ 15.6 TFLOPS	250 W	Подробнее →
NVIDIA A100 SXM4	40 GB	≈ 15.6 TFLOPS	400 W	Подробнее →

Часто задаваемые вопросы

Почасовая аренда L4

Создайте аккаунт, выберите конфигурацию и подключитесь по SSH. Начисления прекращаются после удаления GPU.

Арендовать L4 Все GPU