Är L4 tillräckligt snabb för LLM-chatt?

För 7B–14B-modeller, ja. Dess minnesbandbredd på 221 GB/s sätter gränsen för tokens per sekund jämfört med en RTX 4090 eller A100, så den passar bättre för låg samtidighet och batchjobb än för storskalig drift med hög trafik.

L4 vs RTX 4090: vilket kort bör jag hyra?

RTX 4090 är listad med 24 GB, 81.4 TFLOPS och 879 GB/s och är därmed mycket snabbare. L4 är datacenter- och lågeffektsalternativet (72 W) med 22 GB, perfekt när genomströmningsbehovet är måttligt.

Kan L4 köra Stable Diffusion och Flux?

Ja. SD 1.5 och SDXL fungerar väl, och Flux körs i FP8- eller kvantiserat GGUF-format. Räkna med lägre bildhastighet än på mer avancerade Ada-kort, eftersom FP32 ligger på cirka 24.2 TFLOPS.

Hur debiterar Cloudj en L4-server?

Per timme medan den körs direkt från ditt kontosaldo, eller enligt månads- eller längre cykel där eventuella rabatter visas före betalning. För en stoppad timserver debiteras enbart diskutrymmet.

GPU Cloud · NVIDIA · Ada Lovelace

Hyr en NVIDIA L4 GPU med 22 GB VRAM

Hyr L4 moln-GPU-servrar per timme hos Cloudj: 22 GB VRAM, Ada Lovelace-arkitektur och cirka 24.2 TFLOPS FP32 med en effektgräns på endast 72 W. Perfekt för utvecklare som kör resurssnål inferens, transkribering, embeddings och videopipelines och vill ha mer minne än ett 8–16 GB-kort utan att betala för ett flaggskepp. Kom igång via en PyTorch-, vLLM- eller Ollama-mall och anslut över SSH.

Hyr L4 Alla GPU:er

Specifikationer för L4

VRAM per GPU

22 GB

Arkitektur

NVIDIA Ada Lovelace

Beräkningskapacitet

8.9

FP32-prestanda

≈ 24.2 TFLOPS

Minnesbandbredd

≈ 221 GB/s

Effektgräns

72 W

Värden som rapporterats av infrastrukturleverantören för nu listade maskiner; faktisk prestanda kan variera mellan olika maskiner.

Aktuella konfigurationer och priser för L4

Aktuellt lager och priser i realtid, uppdateras kontinuerligt. Det slutgiltiga priset bekräftas före beställning.

Hyr nu

Vad du kan köra på moln-GPU:n L4

7B–8B LLM:er i 16-bit

22 GB rymmer en 8B-modell i 16-bit eller en kvantiserad 13B–14B-modell för chattbotar, agenter och interna API:er.

Tal-till-text och embeddings

Kör Whisper-liknande transkribering, rerankers och embeddingmodeller dygnet runt på ett energieffektivt kort.

SDXL-bildgenerering

ComfyUI med SDXL och Flux i FP8- eller GGUF-format ryms smidigt i 22 GB.

Alltid aktiva inferens-endpoints

En effektgräns på 72 W gör L4 till ett förnuftigt kort för mindre tjänster som kräver kontinuerlig drift snarare än burst-kapacitet.

Är L4 rätt GPU för din arbetsbelastning?

Välj L4 när du behöver 22 GB VRAM och Ada Lovelace-beräkningskapacitet 8.9 för inferens eller måttliga träningsbelastningar. Uppgradera till en större datacenter-GPU om dina modeller överskrider 22 GB eller kräver högre minnesbandbredd än cirka 221 GB/s, eller välj ett mindre kort för enklare utvecklingsuppgifter som kräver mindre minne.

L4 jämfört med liknande moln-GPU:er

GPU	VRAM per GPU	FP32-prestanda	Effektgräns
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 moln-GPU: vanliga frågor och svar

Hyr L4 moln-GPU per timme

Välj en mall, välj en aktuell konfiguration och anslut via SSH eller webbläsarterminalen. Debiteringen upphör när du tar bort din GPU.

Hyr L4 Alla GPU:er