NVIDIA H100 SXM VS NVIDIA L40S
比较 NVIDIA 基于 Hopper 架构的 H100 SXM 与基于 Ada Lovelace 架构的 L40S。这一跨代对比揭示了显著的架构改进。
📊 详细规格对比
| 规格参数 | H100 SXM | L40S | 差异 |
|---|---|---|---|
| 架构与设计 | |||
| 架构 | Hopper | Ada Lovelace | - |
| 制程节点 | 4nm | 4nm | - |
| 目标市场 | datacenter | datacenter | - |
| 外形规格 | SXM5 | Dual-slot PCIe | - |
| 内存 | |||
| 显存容量 | 80GB | 48GB | +67% |
| 显存类型 | HBM3 | GDDR6 | - |
| 内存带宽 | 3.35 TB/s | 864 GB/s | +288% |
| 内存总线 | 5120-bit | 384-bit | - |
| 计算单元 | |||
| CUDA 核心 | 16,896 | 18,176 | -7% |
| Tensor 核心 | 528 | 568 | -7% |
| 性能 (TFLOPS) | |||
| FP32 (单精度) | 67 TFLOPS | 91.6 TFLOPS | -27% |
| FP16 (半精度) | 1979 TFLOPS | 183.2 TFLOPS | +980% |
| TF32 (张量浮点) | 989 TFLOPS | N/A | |
| FP64 (双精度) | 34 TFLOPS | N/A | |
| 功耗与连接 | |||
| TDP (功耗) | 700W | 350W | +100% |
| PCIe | PCIe 5.0 x16 | PCIe 4.0 x16 | - |
| NVLink | NVLink 4.0 (900 GB/s) | 不可用 | - |
🎯 使用场景推荐
大语言模型训练
NVIDIA H100 SXM
更大的显存容量和内存带宽对于训练大型语言模型至关重要。H100 SXM 提供 80GB，而 L40S 提供 48GB。
AI 推理
NVIDIA H100 SXM
对于推理工作负载，每瓦性能最为重要。需要考虑 FP16/INT8 吞吐量与功耗之间的平衡。
预算友好之选
NVIDIA L40S
根据当前云端定价，L40S 的起始小时费率更低。
NVIDIA H100 SXM 最适合：
- 大语言模型训练
- 基础模型预训练
- 小规模推理
NVIDIA L40S 最适合：
- AI 推理
- 生成式 AI
- 最大显存带宽
常见问题
AI 训练选哪个更好：H100 SXM 还是 L40S？
对于 AI 训练，关键因素是显存大小、内存带宽和张量核心性能。H100 SXM 提供 80GB HBM3 内存，带宽为 3.35 TB/s；L40S 提供 48GB GDDR6 内存，带宽为 864 GB/s。对于更大的模型，H100 SXM 更高的显存容量使其更具优势。
H100 SXM 和 L40S 在云端的价格差异是多少？
根据我们的数据，H100 SXM 起价为 $0.73/小时，L40S 起价为 $0.32/小时。价格相差约 128%。
我可以用 L40S 代替 H100 SXM 吗？
这取决于您的具体需求。如果您的模型可以在 48GB 显存内运行，且不需要 H100 SXM 的额外吞吐量，那么 L40S 是一个经济实惠的选择。但是，对于需要最大内存容量或多 GPU 扩展的工作负载，H100 SXM 的NVLink 支持（NVLink 4.0 (900 GB/s)）可能是必不可少的。
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