NVIDIA L40S VS NVIDIA L4

**L40S**와 **L4** 중 어느 것을 선택할지는 특정 AI 워크로드 요구 사항에 따라 다릅니다. **L40S**은 메모리 용량과 연산 성능 모두에서 앞서 있어 하이엔드 대규모 언어 모델(LLM) 학습에 더욱 강력한 선택지입니다. 현재 이 GPU들은 64개의 프로바이더로부터 각각 **$0.26/시간** 및 **$0.26/시간**부터 렌탈할 수 있습니다.

NVIDIA

L40S

VRAM 48GB
FP32 91.6 TFLOPS
TDP 350W
부터 $0.26/h 32 개 공급업체
NVIDIA

L4

VRAM 24GB
FP32 30.3 TFLOPS
TDP 72W
부터 $0.26/h 32 개 공급업체

📊 상세 사양 비교

사양 L40S L4 차이
아키텍처 및 디자인
아키텍처 Ada Lovelace Ada Lovelace -
공정 노드 4nm 4nm -
타겟 시장 datacenter datacenter -
폼 팩터 Dual-slot PCIe Single-slot PCIe -
메모리 & 메모리 대역폭
VRAM 용량 48GB 24GB +100%
메모리 유형 GDDR6 GDDR6 -
메모리 대역폭 864 GB/s 300 GB/s +188%
메모리 버스 폭 384-bit 192-bit -
컴퓨팅 인프라
CUDA 코어 18,176 7,424 +145%
텐서 코어 568 232 +145%
RT 코어 (레이 트레이싱) 142 58 +145%
AI 및 컴퓨팅 성능 (TFLOPS)
FP32 (단정밀도) 91.6 TFLOPS 30.3 TFLOPS +202%
FP16 (반정밀도) 183.2 TFLOPS 121 TFLOPS +51%
INT8 (정수 정밀도) 733 TOPS N/A
전력 및 효율
TDP (열 설계 전력) 350W 72W +386%
PCIe 인터페이스 PCIe 4.0 x16 PCIe 4.0 x16 -

🎯 사용 사례 추천

🧠

LLM 및 대규모 모델 학습

NVIDIA L40S

대규모 언어 모델 학습에는 더 큰 VRAM 용량과 메모리 대역폭이 중요합니다. L40S는 48GB를 제공하며, L4의 24GB와 비교됩니다.

AI 추론

NVIDIA L4

추론 워크로드에서는 와트당 성능이 가장 중요합니다. FP16/INT8 처리량과 전력 소비 간의 균형을 고려하세요.

💰

예산 친화적 선택

NVIDIA L4

현재 클라우드 가격 기준으로 L4의 시간당 요금이 더 저렴합니다.

자동 비교 분석

기술 심층 분석: L40S vs L4

두 GPU 모두 NVIDIA Ada Lovelace 아키텍처를 사용합니다. 주요 차이점은 메모리 용량과 컴퓨팅 코어 수에 있습니다. **L40S**은 **24GB VRAM 우위**를 점하고 있으며, 이는 대규모 데이터셋이나 언어 모델 학습에 매우 중요합니다. 비용 측면에서 **L4**은 현재 시간당 약 **0% 저렴하여** 예산이 제한된 프로젝트에 더 나은 가치를 제공합니다.

NVIDIA L40S 최적 용도:

  • AI 추론
  • 생성형 AI
  • 최대 메모리 대역폭

NVIDIA L4 최적 용도:

  • 엣지 AI 추론
  • 비디오 트랜스코딩
  • 대규모 모델 학습

자주 묻는 질문

AI 학습에 더 좋은 GPU는 L40S와 L4 중 무엇인가요?

AI 학습에서 핵심 요소는 VRAM 크기, 메모리 대역폭, 텐서 코어 성능입니다. L40S는 GDDR6 메모리 48GB와 864 GB/s 대역폭을 제공하고, L4는 GDDR6 메모리 24GB와 300 GB/s 대역폭을 제공합니다. 더 큰 모델의 경우 L40S의 높은 VRAM 용량이 유리합니다.

클라우드에서 L40S와 L4의 가격 차이는?

저희 데이터에 따르면 L40S는 시간당 $0.26부터, L4는 시간당 $0.26부터입니다. 가격 차이는 약 0%입니다.

L40S 대신 L4를 사용할 수 있나요?

요구 사항에 따라 다릅니다. 모델이 24GB VRAM 내에 맞고 L40S의 추가 처리량이 필요하지 않다면, L4가 비용 효율적인 대안이 될 수 있습니다. 그러나 최대 메모리 용량이나 멀티 GPU 확장이 필요한 워크로드의 경우 L40S의 아키텍처이 필수적일 수 있습니다.

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