L40S vs A100: èwo ló dára jù fún irú iṣẹ́ mi?

A ṣe àkọsílẹ̀ L40S pẹ̀lú FP32 tó pọ̀ síi (73.3 vs 15.6 TFLOPS) àti VRAM tó pọ̀ síi (45 vs 40 GB), nítorí náà ó dára gan-an fún ìṣẹ̀dá àwòrán àti rendering. A100 ní bandwidth tó pọ̀ jù (1313 vs 626 GB/s), èyí tó ń ran ìpèsè LLM fún ọ̀pọ̀ ènìyàn lẹ́ẹ̀kan náà (high-concurrency) lọ́wọ́.

Ṣé L40S lè ṣiṣẹ́ lórí àwòṣe 70B?

Kìkì pẹ̀lú quantization líle nìkan, yóò sì fún pínpín. 70B ní 4-bit ń gba nǹkan bí 35–40 GB, tí kò sì fi bẹ́ẹ̀ fi àyè sílẹ̀ fún context. Fún iṣẹ́ 70B tó rọrùn láìsí wàhálà, lo káàdì 80 GB tàbí èyí tó tóbi jù bẹ́ẹ̀ lọ.

Báwo ni a ṣe lè fi L40S wé RTX 4090?

Iran Ada Lovelace kan náà ni wọ́n. RTX 4090 ní FP32 (81.4 TFLOPS) àti bandwidth (879 GB/s) díẹ̀ síi, ṣùgbọ́n L40S fẹ́rẹ̀ẹ́ sọ iranti di ìlọ́po méjì, 45 GB vs 24 GB, èyí tó ṣe pàtàkì púpọ̀ fún àwọn àwòṣe ńlá àti àwọn àkójọpọ̀ àwòrán ńlá.

Àwọn àdàkọ wo ni mo lè lò lórí L40S ní Cloudj?

PyTorch, vLLM, SGLang, Ollama pẹ̀lú Open WebUI, Unsloth àti ComfyUI, pẹ̀lú kọ̀m̀pútà Ubuntu nínú browser. Àdàkọ kọ̀ọ̀kan ń ṣe àlàyé àwọn ohun tí ó nílò fún CUDA àti VRAM.

GPU Cloud · NVIDIA · Ada Lovelace

Yá GPU NVIDIA L40S pẹ̀lú 45 GB VRAM

Bá wa ya àwọn olupin GPU awọsanma L40S ní wákàtí-wákàtí lórí Cloudj: 45 GB VRAM, Ada Lovelace àti nǹkan bí 73.3 TFLOPS FP32 fún generative AI, rendering àti LLM inference. Ó jẹ́ àṣàyàn tó lágbára fún àwọn aṣẹ̀dá àti ẹgbẹ́ AI tí wọ́n nílò frame buffer ńlá pẹ̀lú agbára iṣirò gíga, ní ìwọ̀n agbára iná 350 W àti bandwidth 626 GB/s. Yan àdàkọ ComfyUI, vLLM tàbí PyTorch kan, yan L40S tó wà lórí afẹ́fẹ́ kí o sì sopọ̀ lórí SSH.

Gbà L40S láyà Gbogbo àwọn GPU

Àwọn ànímọ́ ẹ̀rọ L40S

VRAM fún GPU kọ̀ọ̀kan

45 GB

Àgbékalẹ̀

NVIDIA Ada Lovelace

Agbára ìṣirò

8.9

Ìṣirò FP32

≈ 73.3 TFLOPS

Ìwọ̀n ìgbéjáde ìrántí

≈ 626 GB/s

Ààlà agbára iná

350 W

Àwọn iye tí olùpèsè àwọn ohun-èlò kọ̀mpútà jábọ̀ fún àwọn ẹ̀rọ tí ó wà lórí àtòjọ báyìí; iṣẹ́ gidi máa ń yàtọ̀ nípasẹ̀ ẹ̀rọ kọ̀ọ̀kan.

Àwọn ìṣètò L40S lọ́wọ́lọ́wọ́ àti àwọn iye owó wọn

Ọjà àti iye owó tààrà, tí a ń sọ dọ̀tun ní gbogbo ìgbà. A ó fìdí iye owó ìkẹyìn múlẹ̀ kí o tó béèrè.

Gbà á láyà báyìí

Àwọn ohun tí o lè gbé ṣiṣẹ́ lórí cloud GPU L40S

Ìṣẹ̀dá Flux àti fídíò

Ṣe àgbékalẹ̀ Flux pẹ̀lú kíkún pipe (full precision) àti àwọn ìlànà iṣẹ́ fídíò tó wúwo jù nínú ComfyUI pẹ̀lú àyè tó tó fún LoRAs, ControlNet àti upscalers.

Àwọn LLM 30B–34B quantized

45 GB lè gba àwòṣe ìpele 30B 4-bit tàbí 8-bit pẹ̀lú àyè àfikún fún context nínú ìjíròrò (chat), agents tàbí RAG.

Rendering GPU path-traced

73.3 TFLOPS FP32 ń mú kí àwọn CUDA renderer yára síi, bẹ́ẹ̀ sì ni 45 GB ń tọ́jú àwọn àwòrán ńlá àti textures sínú iranti (memory).

Ṣíṣe àtúnṣe kíkún (fine-tuning) fún àwọn diffusion model

Kọ́ àwọn LoRAs tàbí àwọn àtúnṣe irú DreamBooth fún SDXL àti Flux láìsí dídín ìwọ̀n àwòrán (resolution) kù láti fi gba àyè.

Ǹjẹ́ L40S ni GPU tí ó tọ́ fún irú iṣẹ́ rẹ?

Yan L40S nígbà tí iṣẹ́ rẹ bá nílò 45 GB ti VRAM àti ìgbẹ́kẹ̀lé datacenter, tó kọjá àwọn káàdì oníbàárà déédéé. Bí àwọn àwòṣe rẹ bá gba iranti kékeré, workstation kékeré tàbí GPU oníbàárà máa dín owó kù jù, nígbà tí àwọn foundation model ńlá tí kò tíì di quantized ń béèrè GPU datacenter pẹ̀lú iranti tó tóbi jù.

L40S ní àfiwé pẹ̀lú àwọn cloud GPU tó jọra

GPU	VRAM fún GPU kọ̀ọ̀kan	Ìṣirò FP32	Ààlà agbára iná
NVIDIA L40S	45 GB	≈ 73.3 TFLOPS	350 W
NVIDIA A40	45 GB	≈ 29.9 TFLOPS	300 W	Àwọn ẹ̀kúnrẹ́rẹ́ →
NVIDIA A100 PCIE	40 GB	≈ 15.6 TFLOPS	250 W	Àwọn ẹ̀kúnrẹ́rẹ́ →
NVIDIA A100 SXM4	40 GB	≈ 15.6 TFLOPS	400 W	Àwọn ẹ̀kúnrẹ́rẹ́ →
NVIDIA CMP 170HX	64 GB	≈ 12.1 TFLOPS	250 W	Àwọn ẹ̀kúnrẹ́rẹ́ →

Cloud GPU L40S: àwọn ìbéèrè tí a ń béèrè lemọ́lemọ́

Yá cloud GPU L40S ní wákàtí kọ̀ọ̀kan

Yan àkójọ àpẹẹrẹ kan, yan ìṣètò tó wà lójú ẹsẹ̀, kí o sì sopọ̀ nípasẹ̀ SSH tàbí terminal aṣàwárí rẹ. Ìṣirò owó yóò dáwọ́ dúró ní kété tí o bá pa GPU náà rẹ́.

Gbà L40S láyà Gbogbo àwọn GPU