L40S: для кого она предназначена
NVIDIA L40S — это универсальный GPU на архитектуре Ada Lovelace, который сочетает в себе отличную производительность как для задач искусственного интеллекта, так и для визуальных решений вроде рендеринга и 3D-графики. Ключевая особенность этой карты — её 48 ГБ видеопамяти GDDR6 с ECC. Такой объём памяти особенно важен для нейросетей. Даже модели среднего размера, содержащие несколько миллиардов параметров, требуют огромных объёмов данных для обучения и работы. А для более крупных моделей, с числом параметров превышающим 100 миллиардов, эти требования возрастают многократно.
При работе, к примеру, с большими языковыми моделями или генеративными сетями вроде LLaMA или Stable Diffusion, видеопамять становится тем узким местом, которое может сильно ограничить процесс файн-тюнинга и выполнение прочих рядовых задач. L40S предоставляет достаточный объём памяти для работы с такими большими моделями, при этом оставаясь в рамках вашего бюджета. Особенно если сравнивать с топовыми решениями, которые стоят в два-три и более раз дороже, но предлагая сравнимый размер видеопамяти.
Машинное обучение и нейронные сети
L40S оснащена 568 Тензорными ядрами четвёртого поколения, которые обеспечивают серьёзный прирост в задачах с использованием искусственного интеллекта. FP8-вычисления и поддержка смешанных форматов (FP8, FP16) позволяют обрабатывать большие массивы данных значительно быстрее, что напрямую сказывается на скорости обучения и инференса моделей. А учитывая тот факт, что память не заполняется моментально даже при работе с крупными датасетами, L40S становится отличным выбором для задач вроде компьютерного зрения и NLP (обработка естественного языка).
Хотя H100 сохраняет позицию флагмана, L40S предлагает примерно 1.7-кратное увеличение производительности вывода по сравнению с A100 — проверенным временем решением, которое, несмотря на выпуск в 2020 году, сохраняет актуальность и сегодня.
* Изображение из блога Exxact
Графика и рендеринг
L40S, как и многие решения NVIDIA, имеет на борту RT-ядра третьего поколения (их тут 142), что делает её отличным выбором для рендеринга и создания высококачественной 3D-графики. Если вы параллельно с нейросетями занимаетесь визуализацией или виртуальным производством, эта карта способна обработать и такие задачи. Благодаря 48 ГБ памяти и третьему поколению RT-ядер, L40S удваивает производительность рейтрейсинга по сравнению с A100, что открывает возможности для создания реалистичных 3D-сцен в реальном времени.
Важность объёма видеопамяти
Вернёмся к ключевому преимуществу L40S — её 48 ГБ видеопамяти. Для машинного обучения объём памяти напрямую определяет, сколько данных можно обработать за одну итерацию обучения или предсказания. Если у вас недостаточно памяти, задачи обучения могут растянуться на недели. L40S предоставляет достаточно объёма для того, чтобы вы могли эффективно обучать и тестировать модели среднего и большого масштаба.
Особенно это касается генеративных моделей по типу LLM или диффузионных, которые крайне прожорливы до видеопамяти, особенно в вариантах на несколько десятков миллиардов параметров. С L40S вы сможете быстрее выводить и обучать модели, при этом не теряя скорость работы из-за нехватки ресурсов.
Результаты практического тестирования
Проведённое тестирование производительности L40S в различных сценариях использования предоставило впечатляющие результаты. При работе с LLaMA 3.1 70B в конфигурации INT4 два ускорителя L40S продемонстрировали существенное преимущество над одним A800, обеспечив увеличение скорости обработки почти в 1.8 раза (1475.08 против 852.55 в секунду на наборе в 1000 промптов). При расширении набора до 10000 промптов преимущество сохранилось, достигнув 1556.16 против 948.93 токенов в секунду.
Особенно заметна разница в тестировании с Qwen 2.5 14B: при обработке 1000 промптов конфигурация с двумя L40S показала 3943.29 токенов в секунду, что лишь незначительно уступает результату A800 (4003.48 токенов в секунду). Однако при увеличении нагрузки до 10000 промптов система на базе L40S смогла немного превзойти A800, достигнув 4248.22 токена в секунду, что подтверждает её стабильную производительность при масштабировании.
Тестирование более лёгкой модели Qwen 2.5 7B проводилось с запуском двух инстансов: один на каждой из двух L40S и два на A800. Конфигурация с L40S обеспечила суммарную пропускную способность около 6126.35 + 6205.07 = 12 331.42 токенов в секунду, в то время как A800 показала 7249.81 токенов в секунду. Несмотря на некоторое отставание, результаты демонстрируют, что L40S обеспечивает хорошее соотношение цена/производительность для параллельного выполнения задач среднего масштаба.
Заключение
Если вам нужно мощное, но при этом доступное решение для работы с нейросетями и визуальными задачами, NVIDIA L40S — это то, что может закрыть большинство ваших потребностей. Да, её производительность не достигает уровня флагманских решений, но 48 ГБ видеопамяти и хорошая пропускная способность делают её отличным выбором для задач, связанных с ИИ. В 2025 году, когда требования к памяти для нейросетей только растут, L40S предоставляет достаточно ресурсов для эффективной работы без необходимости инвестировать в топовые и дорогие решения вроде H100.
Если же вам уже сейчас нужно готовое решение для работы с нейросетями, то наша платформа AI Cloud сможет удовлетворить ваши потребности. В рамках неё вам доступны как L40S, так и H100 из нашего прошлого обзора, а также множество других графических ускорителей. Если же вы стремитесь создать собственную платформу, то и с этим ITGLOBAL.COM сможет вам помочь, выступив как системный интегратор, в зависимости от ваших требований. Будь то просто поставка необходимого оборудования или же полноценное проектирование, сопровождение и поддержка всей инфраструктуры с нуля.
Предыдущая статья
