L40S解析，同是AD102核心为什么强于A800(A100)近2成性能

原创 已于 2024-01-19 07:24:34 修改 · 6.4k 阅读 · 27 ·
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于 2024-01-19 07:21:14 首次发布

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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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。
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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。
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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
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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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sunly31489的博客
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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
深度对比RTX Pro 6000、RTX 5090和L40S，谁才是AI性价比之王
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RTX PRO 6000 服务器版本拥有比上一代主流产品 RTX 6000ADA 和L40S 更高的 FP4 AI 推理性能，拥有比同代架构的 RTX 5090 更强大更稳定的显存性能，是保持了超强性能的同时，又稳定处理好了散热及功耗，均衡了 AI 性能及图形处理能力的“通用 GPU”，拥有极高的性价比，非常适用于数据中心企业级生成式 AI 推理任务、AI 视频渲染、医疗影像处理、气候模拟及量子计算等高性能科学计算。为专业人士提供更高质量的视频，加速视频数据摄取，驱动更高级的视频编辑功能。
英伟达AD102核心和RTX4090显卡规格对比，电路板，dieshot赏析
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英伟达A100、H100、L40S和H200简要对比
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m0_71832273的博客
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Ampere 架构的 GPU 采用了多个[流多处理器]（SM）和更大的总线宽度，提供了更多的 CUDA Core 和更高的频率。而受到影响较大的还是 NVlink 上的削减，但是因为架构上的升级，虽然比不上同为 Hopper 架构的 H100，但是比 ampere 架构的 A800 还是要强上不少的。NVIDIA 通常用最小的运算单元表示自己的运算能力，CUDA Core 指的是一个执行基础运算的处理元件，我们所说的 CUDA Core 数量，通常对应的是 FP32 计算单元的数量。
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