NVIDIA L4 与 L40S 对比：视频推理、GPU 内存及云托管成本

在 NVIDIA L4 和 L40S 之间做出选择，不仅仅是为了获得更强的 GPU 性能。选择合适的加速器取决于模型规模、视频处理要求、推理并发度以及完成每项工作负载的实际成本。.

在这篇 NVIDIA L4 与 L40S 对比 为了进行比较，我们将考察GPU内存、AV1视频加速、大型语言模型（LLM）推理、功耗以及云租用成本效益。此外，我们还将说明如何找到合适的GPU托管服务，以及在何种情况下租用L40S在经济上更为划算。.

NVIDIA L4 与 L40S：简要评价

NVIDIA L4 是高效视频处理、紧凑型 AI 推理以及能够轻松运行在 24GB GPU 内存内的应用的绝佳选择。其低功耗设计使其在密集部署场景中尤为具有吸引力。.

NVIDIA L40S 更适合内存密集型推理、大型生成式人工智能工作负载以及需要大幅提升计算吞吐量的应用。其48GB的内存容量为模型权重、键值缓存和批处理提供了更大的空间。.

我们的建议： 当效率和充足的内存比最大吞吐量更重要时，请选择 L4。如果额外的显存或计算能力能降低每项任务的完成成本，则可考虑选择 L40S。.

探索我们的 NVIDIA GPU 服务器供应商指南 以制定一份更广泛的基础设施候选名单。.

NVIDIA L4 与 L40S 规格对比

这些是 NVIDIA 的参考规格。实际云端性能还取决于主机 CPU、内存、存储、驱动程序版本以及部署配置。.

GPU 内存：24GB 或 48GB 够用吗？

在人工智能托管中，VRAM容量通常是第一个实际限制因素。.

L4 提供 24GB 内存，可支持多种紧凑型语言模型、计算机视觉应用以及量化推理工作负载。.

L40S 将该容量翻倍至 48GB。这可以支持更大的模型、更长的上下文窗口、更大的批次，或更多的并发请求。.

为什么模型规模很重要

模型权重仅占GPU内存使用量的部分。运行时缓冲区、注意力KV缓存、框架开销以及临时张量还会占用额外的空间。.

仅基于模型规模（权重）而看似适配的模型，在上下文长度增加或并发性提高时，可能会在推理过程中出现失效。.

量化可以降低内存需求，但根据模型和推理引擎的不同，可能会影响质量、兼容性和吞吐量。.

记忆奖得主： L40S。其更大的容量提供了更大的灵活性，尽管对于许多经过优化的应用而言，L4 型号已足够使用。.

视频推理与AV1编码

视频工作负载的评估方式与传统的LLM推理有所不同。.

这两款加速器均支持硬件加速的视频处理和 AV1 格式，因此适用于转码、视频分析以及基于 AI 的媒体处理流程。.

L4为何对视频领域具有吸引力

NVIDIA 在设计 L4 时，着重考虑了节能的视频和 AI 加速功能。其 72W 的功耗限制和紧凑的外形设计，非常适合高密度服务器部署。.

L4 搭载了两个 NVENC 引擎和四个 NVDEC 引擎，可实现硬件辅助的编码和解码，而无需完全依赖 CPU 处理。.

对于数量庞大且相对轻量的视频流而言，高效利用 GPU 的价值可能比理论上的最大浮点运算性能更为重要。.

何时采用 L40S 才是明智之举

L40S 配备了三个 NVENC 引擎和三个 NVDEC 引擎，同时还具备大幅提升的通用计算能力。.

当视频处理管道需要将编码与高负载的神经网络处理、图像生成或复杂的视觉特效相结合时，这种做法可能更为理想。.

然而，拥有三个编码器并不一定意味着吞吐量会成比例地提高。编解码器、分辨率、预设、解码器负载以及处理阶段才是决定实际瓶颈的关键因素。.

视频点评： 首先测试 L4，以实现高效的转码和视频分析。当 GPU 计算能力或内存限制影响处理流程时，可考虑使用 L40S。.

LLM 推理：吞吐量、延迟和批处理

与 L4 相比，L40S 的理论计算性能和内存带宽显著更高。.

当推理软件能够有效利用这些额外资源时，这些优势可以提高吞吐量。.

但大型语言模型（LLM）的服役性能取决于模型架构、精度、批量大小、上下文长度以及内存访问模式。.

小规模和量化模型

对于能够轻松装入内存的小型量化模型而言，L4 可能具有较高的经济效益。.

如果工作负载利用率较低，租用更强大的加速器可能会徒增闲置成本。.

更大规模的模型和并发请求

当 24GB 内存不足，或者由于并发量增加而需要更多内存和吞吐量时，L40S 便显得更具吸引力。.

测量获取第一个令牌所需的时间、每秒令牌数、请求延迟以及每小时成功请求数。.

请勿直接根据公布的TFLOPS数值推断实际生产性能。.

我们的 AI GPU VPS 服务商对比 探讨了相关的部署方案。.

能效与基础设施密度

L4的最大额定功率为72W，而L40S的最大额定功率为350W。.

对于运营物理服务器的组织而言，这一差异至关重要，因为散热、机架密度和电源配置都会影响基础设施成本。.

云客户通常是按GPU算力付费，而不是单独购买电力，但服务商的电力成本会影响租赁价格。.

功耗较低的 GPU 并不一定意味着每次推理的成本更低。性能更强的加速器有时能够完成足够多的额外工作，从而抵消其更高的每小时成本。.

应比较每美元完成的工作量，而不是单独比较瓦特数或理论性能。.

L4 与 L40S 云主机费用对比

GPU的租赁价格会根据供应情况、地区、合同条款以及服务商的基础设施而有所不同。.

与其采用固定的每小时收费标准，不如按以下方式计算：

每个完成的任务成本 = 计算、存储和传输费用的总和除以成功完成的任务数。.

对于推理服务，请在既定的延迟目标下，衡量每生成一百万个令牌的成本。.

RunPod：集成式 GPU 部署

RunPod 在其云产品目录中列出了 L4 和 L40S 两种 GPU 选项。其 Pods 和无服务器产品支持不同的开发和推理工作流。.

下单前，请比较当前的 GPU 费率、可用区域、持久存储费用以及部署模式。.

Vast.ai：GPU租赁平台

Vast.ai 提供了一个交易平台，其中可用的GPU资源因主机和租赁条件而异。.

对于对成本敏感的实验而言，这可能很有用，但购买者应仔细考察主机可靠性、中断条款、网络性能以及额外费用。.

我们的 RunPod 与 Vast.ai 的对比 详细探讨了这些购买行为上的差异。.

其他 GPU 托管方案

Vultr

Vultr 为需要计算能力以及更广泛云服务的团队提供云基础设施和GPU相关产品。.

请查看其当前的加速器目录，而不是假设每个区域都提供 L4 和 L40S 实例。.

请阅读我们的 Vultr NVIDIA GPU 云服务评测 以了解更多背景信息。.

GPU Mart

GPU Mart 对于正在考虑购买 GPU VPS 和专用 GPU 服务器的买家而言，这是一种选择。.

请确认实际的加速器型号、VRAM 分配、操作系统支持情况以及租赁条款。请勿假设所有广告中宣传的 GPU 服务器都使用 L4 或 L40S 硬件。.

如需了解更广泛的预算规划相关内容，请参阅我们的 经济实惠的GPU服务器指南.

如何对 L4 和 L40S 进行公平的性能对比

在两块 GPU 上使用相同的模型、框架、精度和输入数据。.

对于视频，请记录每秒处理的流数、编解码器设置、分辨率、GPU利用率以及处理延迟。.

对于大型语言模型（LLMs），请测试多种并发级别，并同时测量吞吐量和响应时间的百分位数。.

在评估中应将模型加载时间、内存占用、请求失败次数和存储成本纳入考量。.

最后，应比较一个具有代表性的运营期间内的总支出，而不是根据一个短期的综合基准进行外推。.

常见问题解答

NVIDIA L40S 的性能是否比 L4 更强？

L40S 的理论计算性能和内存带宽显著更高。实际速度差异取决于具体应用和软件配置。.

L40S 的显存容量是 L4 的两倍吗？

是的。L40S配备了48GB的GDDR6内存，而L4则配备了24GB。.

哪款显卡更适合视频转码？

对于许多转码工作负载而言，L4 是一个高效的起点。当需要额外的计算能力或内存时，L40S 可能更具优势。.

L4 能运行语言模型吗？

是的。L4 支持 AI 推理，包括在扣除运行时开销后仍能容纳于其可用内存中的语言模型。.

L40S 是否支持 NVLink 或 MIG？

不。NVIDIA 并未列出 L40S 支持 NVLink 或多实例 GPU。.

最终结论：NVIDIA L4 还是 L40S？

这个 NVIDIA L4 与 L40S 对比 通过比较可以看出，这实际上是在高效、紧凑的加速性能与更大的内存和计算能力之间做出选择。.

选择 NVIDIA L4 适用于合适的 24GB 推理工作负载、高效的视频处理流程，以及对功耗或租赁效率要求较高的部署场景。.

选择 NVIDIA L40S 适用于大型模型、要求较高的生成式人工智能应用，以及能够从 48GB 显存和更高吞吐量中获益的工作负载。.

RunPod Vast.ai 是比较 GPU 租赁方案的实用起点，而 Vultr 和 GPU Mart 提出替代性的基础设施方案。.

购买前，请对实际工作负载进行基准测试，并计算每次成功结果的成本。最好的GPU未必是速度最快的，而是能在可承受的运营成本下满足性能目标的那一款。.