按小时租用 NVIDIA L4 GPU
NVIDIA L4 是基于 Ada Lovelace 架构的数据中心 GPU，配备 22 GB VRAM，功耗上限为 72 W。它具备 8.9 的 CUDA 计算能力，可提供约 24.2 TFLOPS 的单精度浮点性能和约 221 GB/s 的显存带宽。在 ONIE 上租用该显卡，支持按小时计费、完整 SSH 访问权限，以及预置的 PyTorch/CUDA、vLLM、Ollama 和 ComfyUI 模板。
规格参数
单卡 VRAM
架构
计算能力
FP32 算力
显存带宽
功耗限制
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。
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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。
与同类 GPU 对比
常见问题
NVIDIA L4 适合用于 LLM 推理吗？
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 ONIE 上启动 vLLM 或 Ollama 模板，立即开始提供模型服务。
L4 与更大规格的数据中心 GPU 相比如何？
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。
ONIE 上的 L4 提供哪些软件模板？
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。
L4 实例如何计费？
ONIE 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。
按小时租用 L4
创建账户、选择配置并通过 SSH 连接。删除 GPU 后即停止计费。
租用 L4