L40S vs A100 SXM
Especificaciones del fabricante de la L40S y la A100 SXM, frente a frente, por GPU. Un valor que el fabricante no publica para el modelo exacto se indica como tal, nunca se estima.
NVIDIA L40S 48GB
Ada Lovelace
- Memoria GPU
- 48 GB
- Ancho de banda de memoria
- 864 GB/s
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Usos adecuados
NVIDIA A100 SXM 80GB
Ampere
- Memoria GPU
- 80 GB
- Ancho de banda de memoria
- 2039 GB/s
Precio en directo en EverXCloud · desde 1,79 US$ por hora de GPU
Diferencias clave
- La A100 SXM tiene 1,7× la memoria GPU de la L40S (80 GB frente a 48 GB).
- La A100 SXM tiene 2,4× el ancho de banda de memoria de la L40S (2039 frente a 864 GB/s), lo que suele marcar el ritmo de generación de tokens de un LLM.
- La L40S tiene 1,2× el rendimiento tensorial BF16 denso de la A100 SXM (362 frente a 312 TFLOPS), la precisión de la mayoría de los entrenamientos.
- La L40S tiene núcleos de trazado de rayos para el renderizado 3D; la A100 SXM, no.
Especificaciones
| Especificación | L40S | A100 SXM |
|---|---|---|
| Memoria GPU | 48 GB | 80 GB (mayor) |
| Tipo de memoria | GDDR6 | HBM2e |
| Ancho de banda de memoria | 864 GB/s | 2039 GB/s (mayor) |
| Tensor FP16 | 362 TFLOPS (mayor) | 312 TFLOPS |
| Tensor BF16 | 362 TFLOPS (mayor) | 312 TFLOPS |
| Tensor FP8 | 733 TFLOPS | No publicado |
| Potencia máx. | 350 W | 400 W |
| Arquitectura | Ada Lovelace | Ampere |
| Interconexión | PCIe 4.0 | NVLink 3 (600 GB/s) · PCIe 4.0 |
El valor más alto de cada fila medida aparece en negrita. Especificaciones del fabricante, por GPU. El rendimiento tensorial se indica sin dispersión (sparsity). Los valores que el fabricante no publica para este modelo exacto no se muestran.
Qué cabe en memoria, en una sola GPU
| Carga de trabajo | L40S | A100 SXM |
|---|---|---|
| Inferencia de LLM, 16 bits | ≈ 15 mil millones de parámetros | ≈ 30 mil millones de parámetros |
| Inferencia de LLM, 4 bits | ≈ 60 mil millones de parámetros | ≈ 100 mil millones de parámetros |
| Entrenamiento completo, precisión mixta | ≈ 2 mil millones de parámetros | ≈ 4 mil millones de parámetros |
Estimaciones prudentes que cuentan el 80 % de la memoria para los pesos del modelo; la longitud de contexto, el tamaño de lote y el framework modifican el límite real. Varias GPU juntas admiten modelos más grandes.
L40S vs A100 SXM: preguntas frecuentes
¿Cuál tiene más memoria, la L40S o la A100 SXM?
La A100 SXM tiene 80 GB de memoria GPU, frente a 48 GB de la L40S.
¿Cuál es más rápida para la inferencia de LLM, la L40S o la A100 SXM?
La generación de tokens suele estar limitada por el ancho de banda de memoria, y la A100 SXM tiene 2,4× el ancho de banda de la L40S. Después, el tamaño de memoria decide qué modelos caben. Mida su propio modelo antes de una ejecución grande.
¿Puedo alquilar la L40S y la A100 SXM por horas?
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