关键亮点
AI 推理： 中型部署使用 L40S；超大规模推理任务选择 H100。
AI 训练： L40S 适用于参数不超过 30B 的模型；H100 是训练 70B+ 参数模型的必备之选。
图形与可视化： L40S 凭借 RT 核心明显胜出；H100 完全缺乏图形加速能力。
科学计算： 高精度 FP64 工作负载选择 H100；L40S 可高效处理基础仿真任务。
Novita AI
Runpod
在 Novita AI 上使用 L40S 的成本大约是 RunPod 的一半。
在 L40S 和 H100 之间做出选择并非易事。您更看重 H100 在大规模 AI 训练和科学计算精度方面的原始算力，还是 L40S 在推理、训练和可视化方面的多功能性与效率？
每一款 GPU 都有其独特优势——但哪一款才是您真正需要的？在下面的分析中，我们将详细拆解，帮助您做出决定。
NVIDIA L40S 和 H100 都是为高负载工作设计的强大 GPU，但它们的定位有所不同。L40S 是一款功能全面、能效优越的 GPU，专为 AI 推理、图形渲染和通用计算优化。而 H100 则是 NVIDIA 面向大规模 AI 训练和高性能计算（HPC）的旗舰产品，在张量计算和双精度计算性能上无与伦比。
L40S vs H100：真实 AI 工作负载
AI 推理：
H100 在原始推理性能上略占优势，但 L40S 以更高的能效仍能提供出色的结果。
AI 训练：
H100 在超大规模模型训练中表现无与伦比。L40S 虽性能不及，但对于中大型训练任务而言极具成本效益。
图形与可视化：
L40S 明显胜出，它具备专用 RT 核心以及针对专业渲染和可视化工作负载优化的驱动。
FP64 精度：
H100 是科学计算和高精度工作负载的首选。L40S 支持基本的 FP64 任务。
FP8/TF32 效率：
H100 在高精度张量计算上领先，但 L40S 的 FP8 推理能力已足以满足大多数部署场景。
L40S 是寻求全能型、高能效 GPU 进行推理、图形和均衡训练用户的最佳选择。H100 在大规模 AI 训练和高精度计算方面表现出色，但其优势伴随更高的功耗和成本需求。正确的选择取决于您的具体工作负载和扩展需求。
为什么开发者选择 L40S 或 H100？
AI 推理
| 指标 | L40S | H100 |
|---|---|---|
| FP8 张量（稀疏） | 733|1466 PFLOPS | 3958|3341 PFLOPS |
| TDP | 300W–350W | 最高 700W（SXM5） |
| MIG | 不支持 | 支持 |
✅ 建议：
- 如果您需要为超大型模型（≥ 70B 参数）提供最高的单节点推理吞吐量，且您的数据中心预算和功耗能够承受每 GPU 700W，则选择 H100。
- 当功耗、资本支出或插槽数量受限，或您计划托管多个中等规模模型（≤ 40B）且需要 MIG 时，选择 L40S。它在每美元性能和每瓦性能方面表现最佳，同时仍支持 FP8 和 MIG。
AI 训练
| 指标 | L40S | H100 |
|---|---|---|
| TF32 张量（稀疏） | 183|366 TFLOPS | 989|835 TFLOPS |
| 内存带宽 | 864 GB/s（GDDR6） | 最高 3.9TB/s（NVL） |
| 内存容量 | 48 GB | 80 | 98GB |
✅ 建议：
- H100 是 ** 训练大规模模型 **（例如 >70B 参数）的首选，得益于其 ** 卓越的内存带宽 ** 和 Transformer Engine。
- L40S 非常适用于 30B–40B 规模模型，拥有现代架构和第 4 代张量核心。
成本敏感的实验室和初创企业通常倾向于将 L40S 用于 FP8/TF32 混合精度训练，速度尚可接受。
图形、可视化与实时仿真
| 指标 | L40S | H100 |
|---|---|---|
| RT 核心 | 142（第 3 代） | 无 |
✅ 建议：
- **L40S 默认胜出 。凭借 ** 专用 RT 核心，它支持实时光线追踪和专业图形工作负载。
- H100 没有 RT 核心，不适用于渲染、仿真引擎或基于 Omniverse 的管线。
科学计算 / HPC
| 指标 | L40S | H100 |
|---|---|---|
| FP64 性能 | 1.4 TFLOPS | 26|34 TFLOPS |
✅ 建议：
- **H100 是必备 ，用于 ** 双精度浮点工作负载，如量子力学、流体动力学或材料科学。
- L40S 虽然能满足基本的 FP64 需求，但在要求高精度的场合 ** 不应使用**。
| **指标 ** | NVIDIA L40S（PCIe） | NVIDIA H100（SXM5） |
|---|---|---|
| 架构 | Ada Lovelace | Hopper |
| CUDA 核心 | 18,176 | 16,896 |
| 张量核心 | 568（第 4 代） | 528（第 4 代 + Transformer Engine） |
| RT 核心 | 142（第 3 代） | 0 |
| FP32 峰值 | 91.6 TFLOPS | 66.9 TFLOPS |
| TF32 张量（密集） | 366 TFLOPS | 989 TFLOPS |
| TF32 张量（稀疏 ×2） | 733 PFLOPS | 1.979 PFLOPS |
| FP8 张量（密集） | 1.466 PFLOPS | 3.958 PFLOPS |
| FP8 张量（稀疏 ×2） | 2.93 PFLOPS | 7.91 PFLOPS |
| FP64 标量 | 1.43 TFLOPS | 34 TFLOPS |
| FP64 张量 | — | 60 TFLOPS |
| 内存带宽 | 864 TB/s（GDDR6） | 3.35 TB/s（HBM3） |
| TDP | 300 – 350 W | 700 W |
L40S vs H100：能效对比
| 应用场景 | GPU | 硬件成本（美元） | 月度电费（美元） | 核心优势 |
|---|---|---|---|---|
| AI 推理 | L40S | $7,569 – $10,750 | ~$32.10 | L40S 性能约为 H100 的 80% |
| H100 | $27,000 – $40,000 | ~$64.25 | ||
| AI 训练 | L40S | $7,569 – $10,750 | ~$32.10 | 适用于约 30B 参数模型 |
| H100 | $27,000 – $40,000 | ~$64.25 | 70B+ 规模模型所需 | |
| 图形与可视化 | L40S | $7,569 – $10,750 | ~$32.10 | 142 个 RT 核心，优化的 Ada 驱动；适合 Omniverse、Blender、3D 管线 |
| H100 | $27,000 – $40,000 | ~$64.25 | ❌ 无 RT 核心，无渲染优化 | |
| 科学计算（FP64） | L40S | $7,569 – $10,750 | ~$32.10 | 基础 FP64（1.4 TFLOPS） |
| H100 | $27,000 – $40,000 | ~$64.25 | 适用于高精度工作负载的卓越 FP64 性能 |
如何以极低价格运行 L40S 和 H100？
Novita AI 提供一个基于云的平台，配备高性能 GPU 实例。凭借强大的 GPU，它能确保复杂任务的高效性能，增强跨多种硬件部署的可访问性，并相较于维护本地硬件用于大规模 AI 部署提供更具成本效益的解决方案。
步骤 1：注册账户
通过我们的网站创建您的 Novita AI 账户。注册后，导航至左侧边栏中的“探索”区域，查看我们的 GPU 产品，并开始您的 AI 开发之旅。
步骤 2：浏览模板和 GPU 服务器
从 PyTorch、TensorFlow 或 CUDA 等模板中选择与您的项目需求匹配的模板。然后选择您首选的 GPU 配置——选项包括强大的 L40S、RTX 4090 或 A100 SXM4，每一种都提供不同的显存、内存和存储规格。
步骤 3：定制部署
通过选择操作系统和配置选项来定制您的环境，以确保针对您的特定 AI 工作负载和开发需求获得最佳性能。
步骤 4：启动实例
选择“启动实例”开始部署。您的高性能 GPU 环境将在几分钟内准备就绪，您可以立即开始机器学习、渲染或计算项目。
如果您的负载更看重 **效率、灵活性和部署规模 **，那么 L40S 是更明智的投资。如果您正在构建 ** 大型 LLM、HPC 集群或对延迟敏感的 AI 系统 **，并且预算充裕，那么 H100 能够提供行业领先的性能。
常见问题
哪一款 GPU 更适合 AI 推理？
两者表现都不错，但 L40S 凭借原生 FP8 支持和更低功耗，在效率与成本效益方面更胜一筹。H100 仅在需要超高吞吐量或最低延迟的大规模场景下才值得考虑。
能否在 L40S 上训练大型模型？
可以——对于中大型训练任务，L40S 凭借其出色的 TF32 性能是一个可靠的选择。但对于大规模的基础模型或多 GPU 集群，H100 更优。
哪一款 GPU 能效更高？
L40S。 其 300–350W TDP 和较高的性能功耗比使其成为功耗敏感部署的更好选择。H100（SXM5 最高 700W）需要更强大的基础设施支持。
Novita AI 是一个 AI 云平台，为开发者提供通过简单 API 部署 AI 模型的便捷方式，同时提供经济实惠且可靠的 GPU 云服务用于构建和扩展。
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