规格参数
单卡 VRAM
22 GB
架构
NVIDIA Ada Lovelace
计算能力
8.9
FP32 算力
≈ 24.2 TFLOPS
显存带宽
≈ 221 GB/s
功耗限制
72 W
数值由基础设施提供商根据当前上架机器提供；实际性能因机器而异。
可用配置
实时库存与价格，持续更新。最终价格将在您下单前确认。
立即租用L4 的适用场景
语言模型推理
使用预配置的 vLLM 或 Ollama 模板，在 22 GB VRAM 缓存中运行量化模型或中小型语言模型。
图像生成工作流
部署可轻松运行在 22 GB 显存内的 ComfyUI 流水线，同时充分利用 Ada Lovelace 架构特性。
轻量级微调
在 PyTorch/CUDA 环境中执行参数高效微调和适配器训练任务，无需使用高功耗的数据中心显卡。
批量媒体与视觉处理
在额定功耗为 72 W 的数据中心 GPU 上处理计算机视觉推理和视频工作负载。
这款 GPU 适合您吗？
当您需要 22 GB VRAM 和具备 8.9 计算能力的 Ada Lovelace 架构来运行推理或中等规模训练工作负载时，可以选择 L4。如果您的模型超过 22 GB 或需要高于约 221 GB/s 的显存带宽，请升级至更大规格的数据中心 GPU；如果只是显存需求较低的基础开发任务，则可以选择更小规格的显卡。
常见问题
适合，22 GB 的 VRAM 可供您托管中小型语言模型或量化权重。您可以在 Cloudj 上启动 vLLM 或 Ollama 模板，立即开始提供模型服务。
L4 专为高能效而设计，功耗仅为 72 W，提供约 24.2 TFLOPS 的单精度算力和约 221 GB/s 的显存带宽。更大规格的数据中心 GPU 提供更多 VRAM 和更高的显存带宽以应对重度训练，而 L4 则专注于高性价比的推理和轻量级工作负载。
您可以使用预置的 PyTorch/CUDA、vLLM、Ollama 和 ComfyUI 模板来部署 L4。所有实例均包含 SSH 访问权限，方便您自定义软件环境以及基于 CUDA 计算能力 8.9 的工作流。
Cloudj 对 L4 实例按小时计费。您只需为实例处于活动状态的时间付费，这使其非常适用于短期实验和持续的推理任务。