Noleggia GPU NVIDIA L4 a ore
La NVIDIA L4 è una GPU per datacenter con architettura Ada Lovelace, dotata di 22 GB di VRAM e un consumo energetico di 72 W. Offre circa 24.2 TFLOPS di prestazioni in virgola mobile a precisione singola e circa 221 GB/s di larghezza di banda della memoria con CUDA compute capability 8.9. È disponibile a noleggio su ONIE con fatturazione oraria, accesso SSH completo e modelli pronti all'uso per PyTorch/CUDA, vLLM, Ollama e ComfyUI.
Specifiche
VRAM per GPU
Architettura
Capacità di calcolo
Calcolo FP32
Larghezza di banda della memoria
Limite di potenza
Valori dichiarati dal provider dell'infrastruttura per le macchine attualmente in elenco; le prestazioni reali variano in base alla macchina.
Configurazioni disponibili
Disponibilità e prezzi in tempo reale, aggiornati costantemente. Il prezzo finale viene confermato prima dell'ordine.
Caricamento dei prezzi in tempo reale…
A cosa è adatta la L4
Inferenza di modelli linguistici
Esecuzione di modelli linguistici quantizzati o di piccole e medie dimensioni nel buffer di 22 GB di VRAM utilizzando modelli vLLM o Ollama preconfigurati.
Flussi di lavoro per la generazione di immagini
Distribuzione di pipeline ComfyUI che rientrano agevolmente nei 22 GB di memoria sfruttando le funzionalità dell'architettura Ada Lovelace.
Fine-tuning leggero
Esecuzione di attività di fine-tuning efficiente dei parametri e addestramento di adattatori in ambienti PyTorch/CUDA senza la necessità di una scheda da datacenter ad alto assorbimento.
Elaborazione batch di media e visione artificiale
Elaborazione di inferenza per la visione artificiale e carichi di lavoro video su una GPU da datacenter con potenza nominale di 72 W.
È la GPU adatta alle tue esigenze?
La L4 è indicata quando servono 22 GB di VRAM e l'architettura Ada Lovelace con compute capability 8.9 per l'inferenza o carichi di lavoro di addestramento moderati. È consigliabile passare a una GPU da datacenter superiore se i modelli superano i 22 GB o richiedono più di circa 221 GB/s di larghezza di banda della memoria, oppure scegliere una scheda inferiore per attività di sviluppo di base che necessitano di meno memoria.
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Domande frequenti
La NVIDIA L4 è adatta per l'inferenza LLM?
Sì, i 22 GB di VRAM consentono di ospitare modelli linguistici di piccole e medie dimensioni o pesi quantizzati. Su ONIE è possibile avviare modelli preconfigurati per vLLM o Ollama per iniziare subito a distribuire i modelli.
Come si posiziona la L4 rispetto alle GPU da datacenter più grandi?
La L4 è progettata per l'efficienza, con un assorbimento energetico di 72 W, circa 24.2 TFLOPS di calcolo a precisione singola e circa 221 GB/s di larghezza di banda della memoria. Le GPU da datacenter più grandi offrono più VRAM e una maggiore larghezza di banda della memoria per l'addestramento intensivo, mentre la L4 si concentra sull'inferenza conveniente e sui carichi di lavoro leggeri.
Quali modelli software sono disponibili per la L4 su ONIE?
È possibile distribuire la L4 utilizzando modelli pronti all'uso per PyTorch/CUDA, vLLM, Ollama e ComfyUI. Tutte le istanze includono l'accesso SSH per personalizzare l'ambiente software e i flussi di lavoro con CUDA compute capability 8.9.
Come funziona la fatturazione per le istanze L4?
ONIE fattura le istanze L4 su base oraria. Si paga solo per il tempo in cui l'istanza è attiva, una soluzione pratica sia per brevi esperimenti che per attività di inferenza continuative.
Noleggia la L4 a ore
Crea un account, scegli una configurazione e connettiti tramite SSH. La fatturazione si interrompe quando elimini la GPU.
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