NVIDIA L4 24GB GPU accelerator

NVIDIA · Ada Lovelace

NVIDIA L4 24GB

Eficiente para modelos pequenos, embeddings, reranking, desenvolvimento e serviços sensíveis ao custo.

Aluguer mensal

USD 250/mês

~ USD 0.34/hora com base num mês de 730 horas

Disponibilidade: Disponível

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Especificações técnicas

Identidade

Fornecedor NVIDIA
Modelo NVIDIA L4 24GB
SKU L4
Architecture Ada Lovelace
Classe de hardware datacenter gpu

Memória

VRAM 24 GB
Tipo de memória GDDR6
Largura de banda da memória 300 GB/s

Computação

Precisão Denso Com esparsidade
FP32 30.3 TFLOPS
TF32 Tensor 60 TFLOPS 120 TFLOPS
BF16 Tensor 121 TFLOPS 242 TFLOPS
FP16 Tensor 121 TFLOPS 242 TFLOPS
FP8 Tensor 242.5 TFLOPS 485 TFLOPS
INT8 Tensor 242.5 TOPS 485 TOPS

Plataforma

Formato / interface PCIe low-profile accelerator card
Interface PCIe Gen4 x16
TDP 72 W
NVLink Não suportado
NVSwitch Não suportado
MIG Não suportado
GPU máx. por nó 8

Software

CUDA Suportado
Verificação OFFICIAL_VENDOR
Fonte www.nvidia.com

Adequação à carga

  • Inferência LLMAdequado
  • Fine-tuning LLMLimitado
  • Treino completoLimitado
  • Geração de imagem / vídeoAdequado
  • Embeddings / rerankingExcelente

Frameworks

  • PyTorch
  • TensorFlow
  • JAX
  • Hugging Face
  • vLLM
  • TensorRT
  • ONNX Runtime
  • CUDA

Guia de compatibilidade do modelo

Inferência 7B/8B

Recomendado

Inferência 13B/14B

Recomendado com quantização ou revisão de margem FP16/BF16

Inferência 30B/32B

Limitado

Inferência 65B/70B

Normalmente requer várias GPU ou quantização mais forte

Fine-tuning

Limitado a cargas pequenas ou adaptadas

Treino grande

Não é a escolha principal para treino distribuído grande

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Perguntas sobre alojamento GPU para IA

Esta GPU serve para inferência LLM?

A adequação depende do modelo, precisão, contexto e concorrência. Use o recomendador para dimensionar com margem.

Como é calculado o preço mensal?

O preço mensal público é a versão de preço autorizada. O equivalente horário deriva do preço mensal com base em 730 horas.

Posso alugar várias GPU?

Configurações multi-GPU são possíveis quando o inventário e a topologia do nó permitem.