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
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于 2024-01-19 07:21:14 首次发布
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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。

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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？

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***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。
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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。
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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。
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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
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