Mabilis ba ang L4 para sa LLM chat?

Para sa 7B–14B models, oo. Nalilimitahan ng 221 GB/s memory bandwidth nito ang tokens per second kumpara sa isang RTX 4090 o A100, kaya mas angkop ito para sa magaan na concurrency at batch work kaysa sa high-traffic serving.

L4 vs RTX 4090: alin ang dapat kong arkilahin?

Ang RTX 4090 ay may 24 GB, 81.4 TFLOPS, at 879 GB/s, kaya mas mabilis ito nang malaki. Ang L4 naman ang datacenter, low-power (72 W) na opsyon na may 22 GB, na maganda kung katamtaman lamang ang kailangang throughput.

Kaya bang magpatakbo ng Stable Diffusion at Flux sa L4?

Oo. Maayos na tumatakbo ang SD 1.5 at SDXL, at tumatakbo ang Flux sa FP8 o quantized GGUF format. Asahan ang mas mabagal na pagbuo ng image kumpara sa mga high-end Ada card, dahil ang FP32 ay humigit-kumulang 24.2 TFLOPS.

Paano naniningil ang Cloudj para sa isang L4 server?

Kada oras habang ito ay tumatakbo mula sa balanse ng iyong account, o sa buwanan o mas mahabang cycle na may anumang diskwento na ipinapakita bago magbayad. Ang isang naka-stop na hourly server ay sinisingil lamang para sa disk nito.

GPU Cloud · NVIDIA · Ada Lovelace

Umarkila ng NVIDIA L4 GPU na may 22 GB VRAM

Mag-arkila ng L4 cloud GPU servers kada oras sa Cloudj: 22 GB VRAM, Ada Lovelace architecture, at humigit-kumulang 24.2 TFLOPS FP32 sa 72 W power limit lamang. Swak ito para sa mga developer na nagpapatakbo ng matipid na inference, transcription, embeddings, at video pipelines na nangangailangan ng mas malaking memory kaysa sa 8–16 GB card nang hindi nagbabayad para sa flagship. Magsimula mula sa isang PyTorch, vLLM, o Ollama template at kumonekta gamit ang SSH.

Mag-arkila ng L4 Lahat ng GPU

Mga detalye ng L4

VRAM bawat GPU

22 GB

Arkitektura

NVIDIA Ada Lovelace

Compute capability

8.9

FP32 compute

≈ 24.2 TFLOPS

Memory bandwidth

≈ 221 GB/s

Limitasyon sa kuryente

72 W

Mga value na iniulat ng infrastructure provider para sa mga makinang kasalukuyang nakalista; nag-iiba ang totoong performance depende sa makina.

Live na mga configuration at presyo ng L4

Live stock at mga presyo, patuloy na ina-update. Kinukumpirma ang pinal na presyo bago ka umorder.

Mag-arkila ngayon

Ano ang puwede mong i-run sa L4 cloud GPU

7B–8B LLMs sa 16-bit

Kasya sa 22 GB ang isang 8B model sa 16-bit o isang quantized 13B–14B model para sa mga chatbot, agent, at internal API.

Speech-to-text at embeddings

Magpatakbo ng Whisper-style transcription, rerankers, at embedding models 24/7 sa isang low-power card.

SDXL image generation

Ang ComfyUI na may SDXL at Flux sa FP8 o GGUF format ay komportableng kasya sa 22 GB.

Palaging aktibong inference endpoints

Dahil sa 72 W power limit, praktikal na card ang L4 para sa maliliit na serbisyong kailangang manatiling bukas sa halip na panaka-nakang gamit lang.

Ang L4 ba ang tamang GPU para sa iyong workload?

Piliin ang L4 kapag kailangan mo ng 22 GB ng VRAM at Ada Lovelace compute capability 8.9 para sa inference o katamtamang training workloads. Lumipat sa mas malaking datacenter GPU kung ang iyong models ay lampas sa 22 GB o nangangailangan ng mas mataas kaysa sa humigit-kumulang 221 GB/s ng memory bandwidth, o pumili ng mas maliit na card para sa mga simpleng development task na nangangailangan ng mas kaunting memory.

L4 vs mga katulad na cloud GPU

GPU	VRAM bawat GPU	FP32 compute	Limitasyon sa kuryente
NVIDIA L4	22 GB	≈ 24.2 TFLOPS	72 W
NVIDIA Tesla P40	24 GB	≈ 9.4 TFLOPS	250 W	Mga Detalye →
NVIDIA Tesla V100	16 GB	≈ 12.5 TFLOPS	300 W	Mga Detalye →
NVIDIA A100 PCIE	40 GB	≈ 15.6 TFLOPS	250 W	Mga Detalye →
NVIDIA A100 SXM4	40 GB	≈ 15.6 TFLOPS	400 W	Mga Detalye →

L4 cloud GPU: mga madalas itanong

Mag-renta ng L4 cloud GPU kada oras

Pumili ng template, pumili ng live na configuration, at kumonekta sa pamamagitan ng SSH o browser terminal. Hihinto ang pagsingil kapag binura mo ang GPU.

Mag-arkila ng L4 Lahat ng GPU