NVIDIA L4 VS NVIDIA Tesla P100
在 **L4** 和 **P100** 之间做出 choice,主要取决于您的具体 AI 工作负载需求。**L4** 在显存容量和原始计算能力方面均处于领先地位,是高端大语言模型 (LLM) 训练的更强选择。目前,您可以在 38 家云服务商处租用这些 GPU,价格分别从 **$0.26/小时** 和 **$0.08/小时** 起。
📊 详细规格对比
| 规格参数 | L4 | P100 | 差异 |
|---|---|---|---|
| 架构与设计 | |||
| 架构 | Ada Lovelace | Pascal | - |
| 制程节点 | 4nm | 16nm | - |
| 目标市场 | datacenter | datacenter | - |
| 外形规格 | Single-slot PCIe | Dual-slot PCIe | - |
| 内存 & 内存带宽 | |||
| 显存容量 | 24GB | 16GB | +50% |
| 显存类型 | GDDR6 | HBM2 | - |
| 内存带宽 | 300 GB/s | 732 GB/s | -59% |
| 总线宽度 | 192-bit | 4096-bit | - |
| 计算基础设施 | |||
| CUDA 核心 | 7,424 | 3,584 | +107% |
| Tensor 核心 | 232 | N/A | |
| RT 核心 (光线追踪) | 58 | N/A | |
| AI 与计算性能 (TFLOPS) | |||
| FP32 (单精度) | 30.3 TFLOPS | 9.3 TFLOPS | +226% |
| FP16 (半精度) | 121 TFLOPS | N/A | |
| 功耗与能效 | |||
| TDP (热设计功耗) | 72W | 300W | -76% |
| PCIe 接口 | PCIe 4.0 x16 | PCIe 3.0 x16 | - |
🎯 使用场景推荐
大语言模型训练
NVIDIA L4
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。L4 提供 24GB,而 P100 提供 16GB。
AI 推理
NVIDIA L4
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 Tesla P100
根据当前云端定价,P100 的起始小时费率更低。
技术深挖:L4 vs P100
这是 NVIDIA 生态系统内的代际对比,将 Ada Lovelace 与 Pascal 进行博弈。**L4** 拥有显著的 **8GB 显存优势**,这对于训练海量数据集或超大语言模型至关重要。从成本角度来看,**P100** 目前每小时约**便宜 69%**,为预算有限的项目提供了更好的性价比。
NVIDIA L4 最适合:
- 边缘 AI 推理
- 视频转码
- 大模型训练
NVIDIA Tesla P100 最适合:
- Legacy AI workloads
- Precision-heavy training
常见问题
AI 训练选哪个更好:L4 还是 P100?
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。L4 提供 24GB GDDR6 内存,带宽为 300 GB/s;P100 提供 16GB HBM2 内存,带宽为 732 GB/s。对于更大的模型,L4 更高的显存容量使其更具优势。
L4 和 P100 在云端的价格差异是多少?
根据我们的数据,L4 起价为 $0.26/小时,P100 起价为 $0.08/小时。价格相差约 225%。
我可以用 P100 代替 L4 吗?
这取决于您的具体需求。如果您的模型可以在 16GB 显存内运行,且不需要 L4 的额外吞吐量,那么 P100 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,L4 的架构可能是必不可少的。
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