लॉग इन
GPU Cloud · NVIDIA · Ada Lovelace

NVIDIA L4 GPU तासाने भाड्याने घ्या

NVIDIA L4 हे Ada Lovelace आर्किटेक्चरवर आधारित डेटासेंटर GPU आहे, ज्यामध्ये 22 GB VRAM आणि 72 W पॉवर एन्व्हेलप आहे. यात सुमारे 24.2 TFLOPS सिंगल-प्रिसिजन फ्लोटिंग-पॉइंट कार्यक्षमता आणि सुमारे 221 GB/s मेमरी बँडविड्थ मिळते, तसेच CUDA compute capability 8.9 आहे. ONIE वर प्रति-तास बिलिंग, पूर्ण SSH ॲक्सेस आणि PyTorch/CUDA, vLLM, Ollama व ComfyUI साठी तयार टेम्पलेट्ससह L4 भाड्याने घ्या.

L4 भाड्याने घ्या

तपशील

प्रति GPU VRAM

22 GB

आर्किटेक्चर

NVIDIA Ada Lovelace

कंप्यूट क्षमता

8.9

FP32 कंप्यूट

≈ 24.2 TFLOPS

मेमरी बँडविड्थ

≈ 221 GB/s

पॉवर मर्यादा

72 W

सध्या सूचीबद्ध मशीनसाठी इन्फ्रास्ट्रक्चर प्रदात्याने नोंदवलेली मूल्ये; प्रत्यक्ष कार्यक्षमता मशीननुसार बदलू शकते.

उपलब्ध कॉन्फिगरेशन

थेट स्टॉक आणि किंमती, सतत अपडेट होत आहेत. ऑर्डर करण्यापूर्वी अंतिम किंमत निश्चित केली जाते.

थेट किंमती लोड होत आहेत…

L4 कशासाठी उपयुक्त आहे

भाषा मॉडेल इन्फरन्स

पूर्व-कॉन्फिगर केलेले vLLM किंवा Ollama टेम्पलेट्स वापरून 22 GB VRAM बफरमध्ये क्वांटाइज्ड किंवा लहान-ते-मध्यम आकाराची भाषा मॉडेल्स चालवा.

इमेज जनरेशन वर्कफ्लो

Ada Lovelace आर्किटेक्चर वैशिष्ट्यांचा वापर करताना 22 GB मेमरीमध्ये सहज बसतील अशी ComfyUI पाइपलाइन डिप्लॉय करा.

हलकी फाइन-ट्यूनिंग

उच्च-वॉट डेटासेंटर कार्डची गरज न लागता PyTorch/CUDA वातावरणात पॅरामीटर-कार्यक्षम फाइन-ट्यूनिंग आणि अ‍ॅडॅप्टर प्रशिक्षण जॉब्स चालवा.

बॅच मीडिया आणि व्हिजन

72 W रेट केलेल्या डेटासेंटर GPU वर कंप्यूटर व्हिजन इन्फरन्स आणि व्हिडिओ वर्कलोड प्रक्रिया करा.

हा तुमच्यासाठी योग्य GPU आहे का?

तुम्हाला इन्फरन्स किंवा मध्यम प्रशिक्षण वर्कलोडसाठी 22 GB VRAM आणि Ada Lovelace compute capability 8.9 हवी असेल तर L4 निवडा. तुमची मॉडेल्स 22 GB पेक्षा मोठी असतील किंवा सुमारे 221 GB/s पेक्षा जास्त मेमरी बँडविड्थ लागत असेल तर मोठे डेटासेंटर GPU निवडा; मूलभूत डेव्हलपमेंट कामांसाठी कमी मेमरी पुरेशी असेल तर लहान कार्ड निवडा.

तत्सम GPU सोबत तुलना करा

GPUप्रति GPU VRAMआर्किटेक्चरFP32 कंप्यूटप्रति तास पासूनतपशील
L422 GBAda Lovelace≈ 24.2 TFLOPS—
RTX 5060 Ti16 GBBlackwell≈ 22.8 TFLOPS—तपशील
RTX 4060 Ti16 GBAda Lovelace≈ 21.6 TFLOPS—तपशील
RTX A400016 GBAmpere≈ 20.6 TFLOPS—तपशील

वारंवार विचारले जाणारे प्रश्न

NVIDIA L4 LLM इन्फरन्ससाठी योग्य आहे का?

होय, 22 GB VRAM मुळे तुम्ही लहान आणि मध्यम आकाराची भाषा मॉडेल्स किंवा क्वांटाइज्ड वजने होस्ट करू शकता. ONIE वर vLLM किंवा Ollama टेम्पलेट लाँच करून लगेच मॉडेल्स सर्व्ह करणे सुरू करू शकता.

L4 मोठ्या डेटासेंटर GPU च्या तुलनेत कसे आहे?

L4 हे 72 W पॉवर वापर, सुमारे 24.2 TFLOPS सिंगल-प्रिसिजन कंप्यूट आणि सुमारे 221 GB/s मेमरी बँडविड्थ यासह कार्यक्षमतेसाठी डिझाइन केलेले आहे. मोठे डेटासेंटर GPU जास्त VRAM आणि जास्त मेमरी बँडविड्थ देतात, तर L4 किफायतशीर इन्फरन्स आणि हलक्या वर्कलोडवर लक्ष केंद्रित करते.

ONIE वर L4 साठी कोणते सॉफ्टवेअर टेम्पलेट उपलब्ध आहेत?

PyTorch/CUDA, vLLM, Ollama आणि ComfyUI साठी तयार टेम्पलेट्स वापरून तुम्ही L4 डिप्लॉय करू शकता. सर्व इन्स्टन्सेसमध्ये SSH ॲक्सेस असतो, त्यामुळे तुम्ही तुमचे सॉफ्टवेअर वातावरण आणि CUDA compute capability 8.9 वर्कफ्लो सानुकूलित करू शकता.

L4 इन्स्टन्सेससाठी बिलिंग कसे चालते?

ONIE L4 इन्स्टन्सेससाठी प्रति-तास आधारावर बिलिंग करते. इन्स्टन्स सक्रिय असलेल्या वेळेसाठीच तुम्ही पैसे देता, त्यामुळे लहान प्रयोग आणि सतत चालणाऱ्या इन्फरन्स कामांसाठी ते व्यावहारिक ठरते.

L4 तासाच्या दराने भाड्याने घ्या

खाते तयार करा, कॉन्फिगरेशन निवडा आणि SSH द्वारे कनेक्ट करा. GPU हटवताच बिलिंग थांबते.

L4 भाड्याने घ्या

सर्व GPU →