L40S解析，同是AD102核心为什么强于A800(A100)近2成性能

已于 2024-01-19 07:24:34 修改
阅读量5.8k 收藏 27
点赞数 17
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 自然语言 aigc 大模型 文章标签： AIGC 自然语言处理 人工智能
于 2024-01-19 07:21:14 首次发布
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/javastart/article/details/135688008

L40S解析，同是AD102核心为什么强于A800(A100)近2成性能 - 哔哩哔哩

一个朋友测试测试了4张4090和1张l40，性能。发现l40 性能训练大模型性价比超高。我就找了类似文章看看，分享一下。

一、L40S解析

一张硬件上比较平平无奇，但是性能与售价又惊为天人的显卡引起了我的注意。由于是未发售的企业级显卡因此只能用已有公开媒体数据做个推测。

L40S，一张OEM渠道拿货就近1w美刀的被动散热卡，无NVLINK，无PCIE5.0，无HBM3显存，只有一块和4090同样的AD102核心配上几乎没眼看的GDDR6(ECC)显存。显存带宽不到963G甚至落后4090 GDDR6X 1008G带宽10%以上。

就这个残血没黑科技的消费级B玩意儿，你要说强于A800(A100)我是不相信的，但是事实确实如此。

read-normal-img

NV是怎么做到的呢？消费级核心卖1W刀抢钱，这是怎么会是呢？

最低0.47元/天 解锁文章

200万优质内容无限畅学
英伟达系列显卡大解析B100、H200、L40S、A100、A800、H100、H800、V100如何选择，含架构技术和性能对比带你解决疑惑
丨汀、的博客
01-29 3万+
英伟达系列显卡大解析B100、H200、L40S、A100、A800、H100、H800、V100如何选择，含架构技术和性能对比带你解决疑惑
Nvidia系列之 NVIDIA H100 与 A100 与 L40S：您应该选择哪款 GPU？
iCloudEnd的博客
07-08 1337
在选择适合高性能计算和 AI 训练的 GPU 时，选择可能让人眼花缭乱。在 Horizo​​nIQ，我们了解在选择最适合您特定需求的 GPU 时经常出现的困惑。在 GPU 技术的不断进步的推动下，市场格局正在迅速演变，因此及时了解最新信息至关重要。在我们的最新博客文章中，我们深入详细比较了 NVIDIA H100、A100 和 L40S GPU。每款 GPU 都提供针对不同工作负载量身定制的独特功能和能力，因此在做出决定之前仔细评估您的计算需求至关重要。
AI 推理 GPU 终极指南：RTX 4000 Ada、RTX 6000 Ada、L40s 与 A100 如何选？
最新发布
了解关于云主机、GPU、AI、数据库托管、Kubernetes等相关技术知识，以及DigitalOcean云平台使用教程
07-07 2260
在过去两年里，我们见证了人工智能模型规模的爆炸式增长。这不仅仅是技术突破，更意味着 AI 推理已从实验室里的“研究场景”大步迈入了“业务落地”的广阔天地。从智能客服机器人到文生图应用，再到复杂的视频理解，几乎所有令人惊叹的新产品背后，都离不开强大的 GPU 推理算力作为支撑。对于许多正在加速产品落地的团队而言，选择一张既高效又兼具成本效益的推理显卡，无疑是决定产品上线周期和服务稳定性的关键一步。 然而，面对市场上琳琅满目的 GPU 型号，从大家熟悉的消费级卡（如 RTX 4090）到专为数据中心设计的专业卡
GPU选型大对决：4090、A6000、L40谁才是AI推理的最佳拍档？
m0_74823983的博客
06-04 714
***然而，因其显存存在限制，在高并发时的表现逊于A6000 与 L40。吞吐量是衡量GPU处理能力的关键指标，它代表着GPU每秒能处理的Token数量，数值越高，处理速度就越快，就像工厂里效率超高的生产线。，即使在300并发的“大场面”下，仍能保持流畅，就像一家服务周到的高级餐厅，无论多忙都能及时响应顾客需求。，在总吞吐量和平均吞吐量上，呈现出L40 设备性能最优，A6000 设备次之，4090 设备相对较弱。，可在高并发的压力下，还是会出现波动，就像餐厅偶尔会出现上菜不及时的情况。
NVIDIA L40s、A10、A40、A100、A6000横评，哪个GPU 更适合 AI 推理任务？
了解关于云主机、GPU、AI、数据库托管、Kubernetes等相关技术知识，以及DigitalOcean云平台使用教程
09-06 3万+
如何为AI 推理任务选择 GPU？
L40S GPU：专为数据中心设计的高性能计算卡
m0_56896669的博客
12-03 1806
架构: NVIDIA Ada Lovelace 架构显存显存带宽: 864 GB/sCUDA 核心数: 18,176RT 核心: 142Tensor 核心 (第四代): 568FP32 性能TF32 Tensor Core 性能FP16 Tensor Core 性能FP8 Tensor Core 性能最大功耗: 350瓦外形尺寸: 双插槽显示输出: 4个 DisplayPort 1.4aNVLink 支持: 不支持MIG (Multi-Instance GPU) 支持: 不支持。
英伟达(NVIDIA)显卡-A100/A800/H100/H800/L40/L40S/4090风扇卡/4090涡轮卡
Pterosaur
12-12 2万+
新的 Tensor Core 还能够实现更高效的数据管理，最高可节省 30% 的操作数传输功耗。H800-GPU 可为大模型训练、自动驾驶，深度学习等提供高性能、高带宽和低延迟的集群算例根据腾讯云°新一代集群的实测数据显示，在面对万亿参数的 AI 大模型训练时，之前需要时间为11 天，而在 H800 的加持下，新一代集群，训练时间可缩短至 4 天，证明了最新代 H800 比A800 的高强悍性，有更高的性能，在任务处理上以最快速度处理，进一步证明了，H800 在大模型训练只领域有充分的地位以及能力。
算力之巅：A800、A40与L40S大模型SFT性能解析
OpenInfra的博客
01-29 2541
基于真实商业需求与数据，使用7个主流开源大模型，分LoRA和全量SFT，对相关芯片能力进行了系统的测试和对比。
英伟达AD102核心和RTX4090显卡规格对比，电路板PCB和dieshot分析，显卡功耗计算方法...
启芯硬件的博客
12-08 2760
2022年英伟达推出了全新的AD102核心，特别是用于RTX 4090显卡的版本（满血版本）采用台积电N4 4nm工艺的RTX 40系列显卡的晶体管数量最多可达750亿，是上一代GA102核心的2.65倍1-小知识：台积电的N4工艺和4N工艺有什么区别？台积电的N4工艺和4N工艺是两种不同的制程技术，其中N4工艺：可以简单理解，N4工艺是台积电的更新4N制程技术之一，采用了3nm级别的制程节点。这...
Nvidia显卡L40S学习：产品规格，常用名词解释
呆呆象呆呆的博客
10-22 4653
更多的 CUDA 核心意味着更大的并行计算能力和更快的计算速度，对于需要大规模并行计算的应用来说，拥有更多的 CUDA 核心可以显著提升计算性能。需要注意的是，这些数字是理论上的峰值性能，并不代表实际应用中的性能。通过使用 RT Cores，显卡可以更快地进行光线追踪计算，从而提供更高的渲染性能和更逼真的图像效果。常见的显示连接器包括HDMI、DisplayPort、VGA、DVI和Thunderbolt等，它们提供了视频和音频信号传输的通道，使用户可以将图像和声音显示在显示器上。
NVIDIA最新发布L40S通用GPU， 为数据中心赋予出色的 AI 和图形性能
Ai17316391579的博客
08-26 2161
以及搭载该 GPU 的 OVX 服务器系统，这款计算加速显卡可以用于图形渲染、人工智能大模型训练和推理、三维设计和视频处理等用途，AI 运算性能高于 A100 GPU。英伟达声称，L40S 的生成式 AI 推理性能比 A100 高 1.2 倍，训练性能高 1.7 倍，英伟达表示，对于“具有数十亿个参数和多种数据模式的复杂 AI 工作而言”，L40S 的效能更加突出。英伟达同时表示，华硕、戴尔、技嘉、HPE、联想、QCT 和美超微等厂商，将“很快推出”搭载 L40S GPU 的 OVX 服务器系统。
【无标题】NVIDIA V100 A40 L40 L20性能参数对比
热门推荐
becklee1218的博客
05-17 5万+
CUDA核心数量单精度浮点性能 (FP32)Tensor Core性能显存带宽显存容量从中可以看出L40在多个方面的性能表现都优于其他型号，尤其适合高计算量的深度学习和大语言模型训练任务。
A100 vs. L40s vs. H100 vs. H200：英伟达下一代GPU大比拼
了解关于云主机、GPU、AI、数据库托管、Kubernetes等相关技术知识，以及DigitalOcean云平台使用教程
12-17 8575
在本文中，我们详细比较了四款英伟达 GPU——A100、L40s、H100和H200——这四款GPU算是目前关注度最高的四款，它们专为专业、企业级和数据中心应用而设计。我们探讨了这些GPU的架构和技术应用，它们针对计算任务、AI和数据处理进行了优化。也分析了它们的关键指标、特点和性能指标，帮助你了解它们在各种基准测试中的比较情况。目前，H200 GPU目前还处于量产中，所以预计在明年大家会看到H200的GPU云服务器。
【亲测免费】 算力之巅：A800、A40与L40S大模型SFT性能解析
gitblog_06510的博客
09-20 1280
算力之巅：A800、A40与L40S大模型SFT性能解析 【下载地址】算力之巅A800A40与L40S大模型SFT性能解析 本资源文件深入探讨了当前在大模型特定任务训练中的三款关键GPU——A800、A40与L40S的性能表现。随着深度学习和大模型的迅速发展，高效的算力支持变得至关重要。这篇文章基于真实的商业需求和详尽的...
深度学习“神卡”大揭秘：4090、V100、L40、A100、H100 横评
sunly31489的博客
01-09 2万+
一、引言 在深度学习这片充满无限可能的领域里，显卡可是扮演着举足轻重的角色，堪称 AI 模型成长的 “超级摇篮”。从最初简单的神经网络到如今动辄上亿参数的巨型模型，每一次突破的背后，都离不开显卡强大算力的默默支撑。毫不夸张地说，显卡的迭代更新，直接推动着深度学习向前飞速发展。今天，就来给大家深度剖析几款深度学习领域的主流显卡 ——4090、V100、L40、A100、H100，看看它们究竟有何 “超能力”，能在激烈的竞争中脱颖而出。 二、英伟达 RTX 4090：消费级的性能王者 （一
英伟达AD102核心和RTX4090显卡规格对比，电路板，dieshot赏析
启芯硬件的博客
02-25 901
2022年英伟达推出了全新的AD102核心，特别是用于RTX 4090显卡的版本（满血版本）采用台积电N4 4nm工艺的RTX 40系列显卡的晶体管数量最多可达750亿，是上一代GA102核心的2.65倍小知识：台积电的N4工艺和4N工艺有什么区别？台积电的N4工艺和4N工艺是两种不同的制程技术，其中N4工艺：可以简单理解，N4工艺是台积电的更新4N制程技术之一，采用了3nm级别的制程节点。这意味...
英伟达A100、H100、L40S和H200简要对比
HackEle的博客
02-16 886
2024年，数据中心市场，英伟达显卡依然一卡难求，已发布的A100、H100，L40S，还有即将发布的H200都是市场上的香饽饽。2020年，英伟达发布了基于Ampere架构的A100。2022年，英伟达发布了基于Hopper架构的H100，2023年，英伟达又发布了L40S。2024年，英伟达即将发布H200，虽然还没正式发布，但部分规格已经公开。于是，就有了这样一张表格。项目A100H100L...
l40s 游戏性能
04-03
### L40S 设备在游戏场景下的性能表现分析 L40S 是一款基于 NVIDIA AD102 架构的数据中心 GPU，主要设计用于高性能计算 (HPC) 和人工智能 (AI) 应用。尽管其定位并非针对游戏玩家，但在某些情况下，这类高端硬件也可以被用来运行现代游戏。 #### 计算能力与架构优势 L40S 的核心架构相较于传统消费级显卡具有更高的浮点运算能力和更强大的并行处理单元[^2]。这种特性使其能够高效执行复杂的图形渲染任务以及实时物理模拟，这些功能恰好也是现代 AAA 游戏所依赖的关键技术之一。因此，在理论上，L40S 可以为玩家提供卓越的游戏体验。 #### 显存容量的影响 相比于主流游戏显卡如 RTX 4090 或者其他型号，L40S 提供了更大的显存空间，这对于需要加载大量纹理贴图或者超高分辨率材质文件的大规模开放世界类游戏尤为重要。充足的 VRAM 不仅可以减少因资源交换而产生的延迟现象，还能让开发者充分利用这一特点来提升画质水平而不必担心系统瓶颈问题的发生。 #### 实际应用场景差异 需要注意的是，虽然从纸面参数上看,L40S似乎具备很强竞争力,但由于它是专为企业环境定制的产品线成员,所以在驱动优化程度方面可能不如那些专门为消费者市场打造出来的竞品那么完善;再加上缺少光线追踪专用单元(RTX),所以当涉及到最新一代支持实时光追效果的作品时可能会有所妥协. ```python # 假设我们有一个简单的帧率估算函数 def estimate_fps(gpu_performance, game_requirements): return gpu_performance / game_requirements gpu_performance_l40s = 30 # 假定的相对性能指标 game_requirements_heavy = 15 fps_estimate = estimate_fps(gpu_performance_l40s, game_requirements_heavy) print(f"L40S 预估帧率为 {fps_estimate} FPS") ``` 上述代码片段展示了如何通过比较GPU性能和游戏需求来粗略估计潜在帧速率。当然实际结果还会受到更多因素影响，比如CPU速度、内存带宽等等。 ---
评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值