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추론 및 파인튜닝을 위한 L40S vs A100?
추론 및 파인튜닝을 위한 L40S vs A100: FP8 추론과 48 GB에 들어가는 모델의 이미지 또는 비디오 생성에는 L40S를 선택하세요. 파인튜닝, 48~80 GB 모델, 멀티 GPU 작업에는 A100 80GB를 선택하세요. NVLink를 갖추고 있으며 최대 2.4배의 대역폭을 제공합니다. 2026년 10월 29일 기준, GPUwithCrypto은 L40S를 시간당 $0.82에, A100 80GB를 시간당 $0.92에 렌트하며, KYC 없이 암호화폐로 결제합니다.
L40S와 A100의 스펙은 어떻게 비교되나요?
2026년 10월 29일에 확인한 NVIDIA 공식 수치입니다. NVIDIA는 이 카드들에 대해 dense와 sparse Tensor 값을 모두 표기하며, 표는 dense 피크 TFLOPS를 보여줍니다. 피크 수치는 벤치마크가 아닙니다.
| 사양 | L40S | A100 80GB SXM | A100 80GB PCIe |
|---|---|---|---|
| 아키텍처 | Ada Lovelace | Ampere | Ampere |
| 메모리 | 48 GB GDDR6 | 80 GB HBM2e | 80 GB HBM2e |
| 메모리 대역폭 | 864 GB/s | 2,039 GB/s | 1,935 GB/s |
| FP16 / BF16 Tensor, dense | 362.05 TFLOPS | 312 TFLOPS | 312 TFLOPS |
| FP8 Tensor, dense | 733 TFLOPS | N/A | N/A |
| NVLink | 아니오 | 600 GB/s | 600 GB/s (2-GPU 브리지) |
| PCIe | Gen4 x16 | Gen4 | Gen4 |
| 최대 전력 | 350 W | 400 W | 300 W |
| 출시 | 2023 | 2020 | 2021 |
Sparse 수치: L40S 733 TFLOPS BF16 및 1,466 TFLOPS FP8; A100 624 TFLOPS BF16. NVIDIA는 Ampere에서 FP8을 사용할 수 없다고 표기합니다. L40S 페이지에는 'NVLink Support: No'라고 명시되어 있습니다.
L40S가 A100보다 빠른가요?
연산에서는 약간 더 빠릅니다. L40S는 362.05 dense BF16 TFLOPS로 312(1.16배)를 앞서며, A100에 없는 FP8은 733 TFLOPS입니다. 메모리에서는 아닙니다. A100 80GB SXM은 2,039 GB/s로 L40S의 864 GB/s에 비해 2.36배( A100 PCIe는 2.24배)입니다. 이는 벤치마크가 아닌 NVIDIA의 피크 수치입니다.
- 토큰 단위 LLM 디코딩은 주로 대역폭에 좌우되며, 여기서는 A100이 앞섭니다.
- 이미지 및 비디오 디퓨전과 대규모 배치 프리필은 연산 집약적이므로, L40S의 더 높은 피크와 FP8이 유리합니다.
- 멀티 GPU 작업은 A100이 유리합니다. L40S에는 NVLink가 없어 GPU 간에 PCIe Gen4로 통신합니다.
인스턴스는 호스트에 따라 GPU 1~8개를 가집니다. 시작하기 전에 대시보드에서 각 호스트의 국가, GPU 수, 폼 팩터(SXM 또는 PCIe), 인터커넥트를 확인할 수 있습니다.
48 GB에 들어가는 모델은 무엇이고, 어떤 모델이 80 GB를 필요로 하나요?
추론을 위한 경험칙: 메모리 ≈ 파라미터(십억 개) × 파라미터당 바이트 × 1.2, BF16은 2바이트, FP8은 1바이트, 4-bit는 0.5바이트(EleutherAI). LoRA 계획 = 파라미터당 2바이트 × 1.2. QLoRA ≈ 십억 파라미터당 0.75 GB. 공식과 더 많은 모델: VRAM 가이드.
| 모델 및 작업 | 필요한 메모리 | L40S 48GB | A100 80GB |
|---|---|---|---|
| Mistral 7B, BF16 추론 | 17.5 GB | 1 GPU | 1 GPU |
| Llama 3.1 8B, BF16 추론 | 19.2 GB | 1 GPU | 1 GPU |
| Llama 3.1 8B, LoRA 파인튜닝 | 19.2 GB | 1 GPU | 1 GPU |
| FLUX.1 [dev], BF16 가중치 | 24 GB + 텍스트 인코더 | 1 GPU | 1 GPU |
| FLUX.1 [dev], LoRA 파인튜닝 | 28.8 GB | 1 GPU | 1 GPU |
| Llama 3.1 70B, 4-bit 추론 | 42 GB | 1 GPU | 1 GPU |
| Qwen2.5 72B, 4-bit 추론 | 43.6 GB | 1 GPU | 1 GPU |
| Llama 3.1 70B, QLoRA 파인튜닝 | 52.5 GB | 2 GPU (1 GPU에서는 경계선) | GPU 1장 |
| Llama 3.1 70B, FP8 추론 | 84 GB | 2 GPU, NVLink 없음 | GPU 2개, FP8 속도 향상 없음 |
| Llama 3.1 70B, LoRA 파인튜닝 | 168 GB | GPU 4장 | GPU 3개 |
단순 적합 = 추정치를 담을 수 있는 총 메모리를 가진 카드 수이며, 멀티 GPU 오버헤드와 드라이버가 예약하는 메모리는 무시합니다. QLoRA 저자들은 48 GB GPU 하나에서 65B 모델을 파인튜닝했다고 보고하므로 '경계선'입니다. FLUX.1은 T5-XXL, CLIP-L, VAE도 로드하며, 스텝 사이에 CPU로 오프로드할 수 있습니다.
L40S와 A100의 시간당 비용은 얼마인가요?
GPU-시간당, USD. '최저'와 '중앙값'은 2026년 10월 29일 GPUwithCrypto의 가격 조사에서 나온 셀프서비스 온디맨드 정가이며, 스팟 및 마켓플레이스 가격은 제외했습니다. Vast.ai는 마켓플레이스이므로 별도로 표시했습니다. 모든 GPU: 가격.
| GPU | GPUwithCrypto | 다른 곳의 최저 온디맨드 | 중앙값 온디맨드 | 조사한 제공업체 | Vast.ai 최저 오퍼 |
|---|---|---|---|---|---|
| L40S 48GB | 시간당 $0.82 | $0.97 (Massed Compute) | $1.67 | 11 | $0.33 |
| A100 80GB | 시간당 $0.92 | $1.09 (Thunder Compute) | $2.23 | 13 | $0.48 (SXM), $0.34 (PCIe) |
가격 확인일:
최저 가격 기준으로 A100 80GB는 시간당 L40S보다 12% 더 비쌉니다. 중간값 기준으로는 약 3분의 1 더 비쌉니다. Vast.ai 수치: Vast.ai의 공개 가격 피드, 2026년 10월 29일 기준 가장 저렴하게 렌트 가능한 오퍼. 세금 제외.
VRAM GB당 및 TFLOPS당 어느 쪽이 더 저렴한가요?
GB당은 A100이, TFLOPS당은 L40S가 더 저렴합니다. GPUwithCrypto의 2026년 10월 29일 가격 확인 기준, 시간당 가격 ÷ 메모리 GB로 계산했습니다:
- A100 80GB: 최저 온디맨드 가격에서 GB-시간당 1.36센트($1.09 ÷ 80), 중간값에서 2.79센트($2.23 ÷ 80).
- L40S 48GB: 최저 가격에서 GB-시간당 2.02센트($0.97 ÷ 48), 중간값에서 3.48센트($1.67 ÷ 48).
A100 메모리 1 GB는 최저 가격에서 시간당 33% 더 저렴하고, 중간값에서 20% 더 저렴합니다. GPUwithCrypto에서 같은 계산은 $0.012와 $0.017입니다.
최저 가격에서 달러당 L40S는 피크 BF16 연산이 30% 더 많고(시간당 $당 373 vs 286 TFLOPS), FP8은 시간당 $당 756 TFLOPS입니다. A100 SXM은 달러당 2.1배의 대역폭을 제공합니다(시간당 $당 1,871 vs 891 GB/s).
L40S vs A100에서 작업 하나당 비용은 얼마인가요?
계산 예시(가정이며 벤치마크가 아님):
- 한 달(720시간) 동안 Llama 3.1 8B 서빙. 두 카드 중 하나에 들어갑니다. 트래픽에 충분한 처리량이 나온다면 L40S가 더 저렴한 선택입니다.
- 24시간으로 계획한 Llama 3.1 70B의 QLoRA 파인튜닝. 약 52.5 GB가 필요합니다: A100 하나, 또는 L40S 두 개. 두 구성 모두 24시간이 동일하다고 가정하면, A100은 최저 가격에서 44% 더 저렴하고 중간값에서 33% 더 저렴합니다.
두 작업의 비용
| 가격 기준 | 8B 서빙, 720 h: L40S | 8B 서빙, 720 h: A100 | 70B QLoRA, 24 h: 2 × L40S | 70B QLoRA, 24 h: 1 × A100 |
|---|---|---|---|---|
| GPUwithCrypto | $590.40 | $662.40 | 2 × $19.68 | $22.08 |
| 다른 곳의 최저 온디맨드 | $698.40 | $784.80 | $46.56 | $26.16 |
| 중앙값 온디맨드 | $1,202.40 | $1,605.60 | $80.16 | $53.52 |
가격 확인일:
시간은 가정입니다. GPU 시간만 포함합니다.
추론에는 어떤 걸 임대하고, 파인튜닝에는 어떤 걸 임대해야 하나요?
추론용으로는 모델이 KV 캐시 공간을 남기고 48 GB에 들어갈 때 L40S를 임대하세요. BF16의 7B–8B 모델, 4-bit의 70B 모델, FLUX나 SDXL을 이용한 이미지·영상 생성이 여기에 해당합니다. FP8 체크포인트는 L40S의 FP8 Tensor Cores에서 실행됩니다. 모델이 48–80 GB를 필요로 하거나, 긴 컨텍스트나 큰 배치가 캐시를 가득 채우거나, 디코딩 속도가 대역폭에 제한될 때는 A100 80GB를 임대하세요.
파인튜닝용으로는 A100 80GB가 더 안전한 기본 선택입니다. 70B 모델의 QLoRA는 카드 한 장에 들어가고, 600 GB/s의 NVLink는 멀티 GPU 실행에 도움이 됩니다. 7B–8B 모델의 LoRA와 FLUX LoRA는 두 카드 모두에 들어갑니다.
더 보기: LLM 추론에 가장 좋은 GPU, ComfyUI와 Flux에 가장 좋은 GPU, Llama 70B 파인튜닝에 가장 좋은 GPU.
L40S와 A100에 관한 질문
추론에서 L40S가 A100보다 나은가요?
48 GB에 들어가는 모델과 FP8 또는 이미지 생성의 경우에는 그렇습니다. L40S는 dense BF16 피크가 1.16배이고 FP8 Tensor Cores가 있습니다. 더 큰 모델이나 대역폭에 제한되는 디코딩에서는 A100 80GB가 80 GB와 2.36배의 대역폭(SXM)으로 앞섭니다. 이는 NVIDIA의 피크 수치이며 벤치마크가 아닙니다.
L40S는 파인튜닝에 적합한가요?
7B–8B 모델의 LoRA와 FLUX LoRA의 경우에는 그렇습니다. 48 GB에 들어갑니다. 70B 모델의 QLoRA는 저희 기준으로 약 52.5 GB가 필요해 L40S 한 장에서는 경계선입니다. L40S에는 NVLink가 없으므로 멀티 GPU 파인튜닝은 PCIe로 실행됩니다.
L40S는 A100과 비교해 시간당 비용이 얼마인가요?
2026년 10월 29일 기준으로 저희가 찾은 가장 낮은 셀프서브 온디맨드 가격은 L40S가 $0.97, A100 80GB가 $1.09였고, 중앙값은 $1.67과 $2.23이었습니다. GPUwithCrypto는 시간당 $0.82와 시간당 $0.92를 청구합니다.
L40S는 NVLink를 지원하나요?
아니요. NVIDIA의 L40S 페이지에는 'NVLink Support: No'라고 나와 있습니다. GPU는 PCIe Gen4 x16으로 64 GB/s 양방향으로 통신합니다. A100 80GB는 600 GB/s의 NVLink를 갖추고 있습니다.
L40S나 A100을 암호화폐로 임대할 수 있나요?
네. GPUwithCrypto는 둘 다 BTC, USDT, USDC, ETH, SOL, LTC, XMR로 임대하며, 신분증도 카드도 필요 없습니다. 2026년 10월 29일 기준으로 온디맨드 L40S 가격이 있는 11개 제공업체 중 5곳이 암호화폐를 받습니다: Massed Compute, RunPod(KYC 먼저), Paperspace/DigitalOcean, Vultr, Spheron.
L40S 또는 A100을 암호화폐로 임대하기
L40S 시간당 $0.82 · A100 80GB 시간당 $0.92 · 분 단위 청구 · KYC 없이.
출처 (10)
- NVIDIA L40S GPU — NVIDIA (read 2026-10-29)
- NVIDIA A100 Tensor Core GPU — NVIDIA (read 2026-10-29)
- NVIDIA A100 데이터시트 — NVIDIA (read 2026-10-29)
- Transformer Math 101 — EleutherAI (read 2026-10-29)
- QLoRA: Efficient Finetuning of Quantized LLMs — arXiv (read 2026-10-29)
- LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models — arXiv (read 2026-10-29)
- FLUX.1 [dev] 모델 카드 — Black Forest Labs / Hugging Face (read 2026-10-29)
- Massed Compute 요금 vm.massedcompute.com/pricing — Massed Compute (read 2026-10-29)
- Thunder Compute 요금 thundercompute.com/pricing — Thunder Compute (read 2026-10-29)
- Vast.ai 공개 GPU 가격 피드 — Vast.ai (read 2026-10-29)