选择适合LLM推理和训练的GPU
加速深度学习模型的训练和推理过程对于充分发挥其潜力至关重要，而NVIDIA GPU在这方面已经成为改变游戏规则的技术。
在本文中，我们关注NVIDIA最新的L40S GPU（可立即供货）并将其与NVIDIA A100 GPU进行比较。由于A100的交货时间从30-52周不等，许多客户正在将L40S视为可行的替代品。
性能
L40S可以加速AI训练和推理工作负载，是微调、训练小型模型和小型/中型训练（最多4K GPU）的优秀解决方案。请参阅下面的图表，了解A100与L40S的性能估计。
更多的性能数据可供参考，如衡量性能、MLPerf基准测试。
内存大小和带宽
在选择GPU时，需要考虑其内存和带宽能力，以确保满足特定LLM推理和训练工作负载的要求。确定数据集的大小、模型的复杂性和项目的规模，这些因素将指导我们选择能够确保顺畅和高效操作的GPU。
以下是L40S、A100和H100规格的比较：
最终，充分考虑工作负载需求和项目预算，对于做出关于适合LLM努力的适当GPU的明智决定至关重要。
成本和可用性
虽然NVIDIA A100是一款用于LLM工作负载的强大GPU，但其先进的技术带来了较高的价格。相比之下，L40S以实惠的价格提供了出色的性能和效率。
重要的是，L40S现可立即供货，而A100的交货时间则有所延长。考虑到L40S的性能和效率，许多客户认为它是极具吸引力的选择，无论对替代GPU的交货时间有何担忧。
为LLM推理和训练选择合适的GPU是直接影响模型性能和生产力的关键决策。NVIDIA L40S在性能和价格之间达到了良好的平衡，使其成为优秀选择。
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