關鍵亮點
AI 推理： 使用 L40S 進行中規模部署；選擇 H100 處理超大規模推理任務。
AI 訓練： L40S 非常適合參數達 30B 的模型；H100 則是訓練 70B 以上模型的必要選擇。
圖形與視覺化： L40S 憑藉 RT 核心取得明顯優勢；H100 完全缺乏圖形加速功能。
科學計算： 選擇 H100 處理高精度 FP64 工作負載；L40S 能有效率處理基本模擬。
Novita AI
Runpod
在 Novita AI 上使用 L40S 的成本約為 RunPod 價格的一半。
在 L40S 與 H100 之間做選擇並非易事。您要優先考慮 H100 在大規模 AI 訓練與科學運算上的原始效能，還是 L40S 在推理、訓練與視覺化方面的多功能與效率？
每款 GPU 都有其獨特優勢——但哪一款才真正符合您的需求？在接下來的分析中，我們將一一拆解，幫助您做出決定。
NVIDIA L40S 與 H100 都是專為嚴苛工作負載設計的強大 GPU，但它們扮演不同角色。L40S 是一款多功能、高能效的 GPU，專為 AI 推理、圖形渲染與通用運算而最佳化。H100 則是 NVIDIA 在大規模 AI 訓練與 HPC 領域的旗艦產品，提供無與倫比的張量及雙精度運算效能。
L40S vs H100：真實世界的 AI 工作負載
AI 推理：
H100 在原始推理效能上略占優勢，但 L40S 仍能提供出色的結果，且能源效率更高。
AI 訓練：
H100 為超大型模型提供無與倫比的效能。L40S 雖然效能較弱，但在中大型訓練任務上極具成本效益。
圖形與視覺化：
L40S 明顯勝出，擁有專用 RT 核心以及針對專業渲染與視覺化工作負載最佳化的驅動程式。
FP64 精度：
H100 是科學運算與高精度工作負載的首選。L40S 支援基本的 FP64 任務。
FP8/TF32 效率：
H100 在高精度張量運算上領先，但 L40S 的 FP8 推理能力已足以應付大多數部署場景。
L40S 是尋求多功能、高能效 GPU 進行推理、圖形處理與均衡訓練的最佳選擇。H100 在大規模 AI 訓練與高精度運算方面表現優異，但它的優勢伴隨著更高的功耗與成本。您的選擇取決於特定的工作負載與擴展需求。
為什麼開發者選擇 L40S 或 H100？
AI 推理
| 指標 | L40S | H100 |
|---|---|---|
| FP8 張量（稀疏） | 733|1466 PFLOPS | 3958|3341 |
| TDP | 300W–350W | 最高 700W (SXM5) |
| MIG | 無 | 有 |
✅ 建議：
- 如果您需要超大模型（≥ 70B 參數）的最高單節點推理吞吐量，且您的資料中心預算與功耗限制能承受每顆 GPU 700W，請選擇 H100。
- 當功耗、資本支出或插槽數量受限，或者您打算使用 MIG 託管多個中型模型（≤ 40B）時，請選擇 L40S。它在每美元效能與每瓦效能上表現出色，同時仍支援 FP8 與 MIG。
AI 訓練
| 指標 | L40S | H100 |
|---|---|---|
| TF32 張量（稀疏） | 183|366 | 989|835 |
| 記憶體頻寬 | 864 GB/s (GDDR6) | 最高 3.9TB/s (NVL) |
| 記憶體容量 | 48 GB | 80 | 98GB |
✅ 建議：
- H100 是 ** 訓練大型模型 **（例如 >70B 參數）的首選，因為它擁有 ** 優異的記憶體頻寬 ** 與 Transformer Engine。
- L40S 非常適合 ** 參數達 30B–40B 的模型**，具備現代架構與第 4 代張量核心。
在 FP8/TF32 混合精度訓練 方面，成本敏感的實驗室與新創公司常偏愛 L40S，因為其速度可接受。
圖形、視覺化與即時模擬
| 指標 | L40S | H100 |
|---|---|---|
| RT 核心 | 142（第 3 代） | 無 |
✅ 建議：
- **L40S 毫無懸念勝出 。憑藉 ** 專用 RT 核心，它支援即時光線追蹤與專業圖形工作負載。
- H100 沒有 RT 核心，不適用於渲染、模擬引擎或基於 Omniverse 的管線。
科學運算 / HPC
| 指標 | L40S | H100 |
|---|---|---|
| FP64 效能 | 1.4 TFLOPS | 26|34TFLOPS |
✅ 建議：
- **H100 不可或缺 ，適用於 ** 雙精度浮點運算工作負載，例如量子力學、流體力學或材料科學。
- L40S 雖然能執行基本 FP64，但 ** 不應** 用於強制高精度的場景。
| **指標 ** | NVIDIA L40S (PCIe) | NVIDIA H100 (SXM5) |
|---|---|---|
| 架構 | Ada Lovelace | Hopper |
| CUDA 核心 | 18,176 | 16,896 |
| 張量核心 | 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 張量（密集） | 366 TFLOPS | 989 TFLOPS |
| TF32 張量（稀疏 ×2） | 733 PFLOPS | 1.979 PFLOPS |
| FP8 張量（密集） | 1.466 PFLOPS | 3.958 PFLOPS |
| FP8 張量（稀疏 ×2） | 2.93 PFLOPS | 7.91 PFLOPS |
| FP64 純量 | 1.43 TFLOPS | 34 TFLOPS |
| FP64 張量 | — | 60 TFLOPS |
| 記憶體頻寬 | 864 TB/s (GDDR6) | 3.35 TB/s (HBM3) |
| TDP | 300 – 350 W | 700 W |
L40S vs H100：能效
| 應用場景 | GPU | 硬體成本 (USD) | 每月電費 (USD) | 主要優勢 |
|---|---|---|---|---|
| AI 推理 | L40S | $7,569 – $10,750 | ~$32.10 | L40S 提供約 H100 80% 的效能 |
| H100 | $27,000 – $40,000 | ~$64.25 | ||
| AI 訓練 | L40S | $7,569 – $10,750 | ~$32.10 | 對參數約 30B 的模型有效率 |
| H100 | $27,000 – $40,000 | ~$64.25 | 70B 以上規模模型所需 | |
| 圖形與視覺化 | L40S | $7,569 – $10,750 | ~$32.10 | 142 個 RT 核心、最佳化 Ada 驅動；適合 Omniverse、Blender、3D 管線 |
| H100 | $27,000 – $40,000 | ~$64.25 | ❌ 無 RT 核心，無渲染最佳化 | |
| 科學運算 (FP64) | L40S | $7,569 – $10,750 | ~$32.10 | 基本 FP64 (1.4 TFLOPS) |
| H100 | $27,000 – $40,000 | ~$64.25 | 優越的 FP64 效能，適合高精度工作負載 |
如何以極低價格運行 L40S 與 H100？
Novita AI 提供基於雲端的平台，配備高效能 GPU 實例。憑藉強大的 GPU，它確保複雜任務的高效執行，提升跨各種硬體部署的可及性，並相較於維護本地硬體提供更具成本效益的大規模 AI 部署方案。
步驟 1：註冊帳號
透過我們的網站建立您的 Novita AI 帳號。註冊後，在左側側邊欄中導覽至「Explore」區塊，檢視我們的 GPU 產品並開始您的 AI 開發旅程。
步驟 2： 探索模板與 GPU 伺服器****
從符合您專案需求的模板（例如 PyTorch、TensorFlow 或 CUDA）中選擇。然後選擇您偏好的 GPU 配置——選項包括強大的 L40S、RTX 4090 或 A100 SXM4，各有不同的 VRAM、RAM 與儲存規格。
步驟 3： 量身打造您的部署****
透過選擇偏好的作業系統與配置選項來自訂您的環境，確保針對特定 AI 工作負載與開發需求達到最佳效能。
步驟 4： 啟動 實例**
選擇「Launch Instance」開始部署。您的高效能 GPU 環境將在數分鐘內準備就緒，讓您能立即開始進行機器學習、渲染或運算專案。
如果您的工作負載強調 **效率、靈活性與部署規模 **，L40S 是更明智的投資。如果您正在建構 ** 大型 LLM、HPC 叢集或延遲敏感的 AI 系統 **，且預算充足，H100 則能提供業界領先的效能。
常見問題
哪款 GPU 更適合 AI 推理？
兩者表現皆佳，但 L40S 因其原生 FP8 支援與較低功耗，更有效率且更具成本效益。H100 僅在需要超高吞吐量或規模化最低延遲時才值得考慮。
我能在 L40S 上訓練大型模型嗎？
可以——對於中大型訓練，L40S 憑藉優異的 TF32 效能是可靠的選擇。對於大型基礎模型或多 GPU 叢集，H100 更佳。
哪款 GPU 能源效率更好？
L40S。 其 300–350W TDP 與強大的每瓦效能使其成為對功耗敏感部署的更佳選擇。H100（最高 700W SXM5）需要顯著的基礎設施支援。
Novita AI 是一個 AI 雲端平台，為開發者提供透過簡單 API 部署 AI 模型的簡便方式，同時也提供經濟實惠且可靠的 GPU 雲端服務，用於建置與擴展。
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