คำตอบสั้น
L40S vs A100 สำหรับ inference และ fine-tuning?
L40S vs A100 สำหรับ inference และ fine-tuning: เลือก L40S สำหรับ FP8 inference และการสร้างภาพหรือวิดีโอบนโมเดลที่รันได้ใน 48 GB เลือก A100 80GB สำหรับ fine-tuning, โมเดลระหว่าง 48 ถึง 80 GB และงานหลาย GPU: มี NVLink และ bandwidth สูงสุดถึง 2.4 เท่า ณ วันที่ 29 ตุลาคม 2026 GPUwithCrypto ให้เช่า L40S ที่ $0.82/ชั่วโมง และ A100 80GB ที่ $0.92/ชั่วโมง จ่ายด้วยคริปโต ไม่ต้อง KYC
สเปก L40S กับ A100 ต่างกันอย่างไร?
ข้อมูลอย่างเป็นทางการจาก NVIDIA อ่านเมื่อวันที่ 29 ตุลาคม 2026 NVIDIA ระบุค่าทั้ง dense และ sparse Tensor สำหรับการ์ดเหล่านี้ ตารางแสดง TFLOPS สูงสุดแบบ dense ค่าสูงสุดไม่ใช่ผล benchmark
| สเปก | L40S | A100 80GB SXM | A100 80GB PCIe |
|---|---|---|---|
| สถาปัตยกรรม | Ada Lovelace | Ampere | Ampere |
| หน่วยความจำ | 48 GB GDDR6 | 80 GB HBM2e | 80 GB HBM2e |
| แบนด์วิดท์หน่วยความจำ | 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 | ไม่ | 600 GB/s | 600 GB/s (2-GPU bridge) |
| PCIe | Gen4 x16 | Gen4 | Gen4 |
| กำลังไฟสูงสุด | 350 W | 400 W | 300 W |
| เปิดตัว | 2023 | 2020 | 2021 |
ค่า sparse: L40S 733 TFLOPS BF16 และ 1,466 TFLOPS FP8; A100 624 TFLOPS BF16 NVIDIA ระบุว่า FP8 ใช้ไม่ได้บน Ampere หน้า L40S ระบุว่า 'NVLink Support: No'
L40S เร็วกว่า A100 ไหม?
ด้านการคำนวณ เร็วกว่าเล็กน้อย: L40S มี 362.05 dense BF16 TFLOPS เทียบกับ 312 (1.16 เท่า) บวก FP8 ที่ 733 TFLOPS ซึ่ง A100 ไม่มี ด้านหน่วยความจำ ไม่: A100 80GB SXM ทำได้ 2,039 GB/s คือ 2.36 เท่าของ 864 GB/s ของ L40S (2.24 เท่าสำหรับ A100 PCIe) นี่คือค่าสูงสุดของ NVIDIA ไม่ใช่ผล benchmark
- การ decode LLM ทีละ token ขึ้นอยู่กับ bandwidth เป็นหลัก ซึ่ง A100 เหนือกว่า
- การ diffusion ภาพและวิดีโอ และ prefill ขนาดใหญ่ใช้พลังคำนวณมาก ซึ่งได้เปรียบจากค่าสูงสุดที่สูงกว่าและ FP8 ของ L40S
- งานหลาย GPU ได้เปรียบจาก A100 L40S ไม่มี NVLink GPU จึงสื่อสารกันผ่าน PCIe Gen4
อินสแตนซ์มี 1 ถึง 8 GPU ขึ้นอยู่กับโฮสต์ ก่อนเริ่ม แดชบอร์ดจะแสดงประเทศของแต่ละโฮสต์ จำนวน GPU รูปแบบ (SXM หรือ PCIe) และ interconnect
โมเดลไหนรันได้ใน 48 GB และโมเดลไหนต้องใช้ 80 GB?
หลักคร่าว ๆ สำหรับ inference: หน่วยความจำ ≈ จำนวนพารามิเตอร์ (พันล้าน) × ไบต์ต่อพารามิเตอร์ × 1.2 โดย 2 ไบต์สำหรับ BF16, 1 สำหรับ FP8 และ 0.5 สำหรับ 4-bit (EleutherAI) การวางแผน LoRA = 2 ไบต์ต่อพารามิเตอร์ × 1.2 QLoRA ≈ 0.75 GB ต่อพารามิเตอร์หนึ่งพันล้าน สูตรและโมเดลอื่น ๆ: คู่มือ VRAM
| โมเดลและงาน | หน่วยความจำที่ต้องใช้ | L40S 48GB | A100 80GB |
|---|---|---|---|
| Mistral 7B, inference BF16 | 17.5 GB | 1 GPU | 1 GPU |
| Llama 3.1 8B, การอนุมาน BF16 | 19.2 GB | 1 GPU | 1 GPU |
| Llama 3.1 8B, fine-tune LoRA | 19.2 GB | 1 GPU | 1 GPU |
| FLUX.1 [dev], น้ำหนัก BF16 | 24 GB + text encoders | 1 GPU | 1 GPU |
| FLUX.1 [dev], fine-tune LoRA | 28.8 GB | 1 GPU | 1 GPU |
| Llama 3.1 70B, การอนุมาน 4-bit | 42 GB | 1 GPU | 1 GPU |
| Qwen2.5 72B, inference 4-bit | 43.6 GB | 1 GPU | 1 GPU |
| Llama 3.1 70B ปรับแต่งด้วย QLoRA | 52.5 GB | 2 GPU (เกือบพอใน 1) | 1 GPU |
| Llama 3.1 70B ประมวลผลด้วย FP8 | 84 GB | 2 GPU, ไม่มี NVLink | GPU 2 ตัว ไม่มีความเร็วเพิ่มจาก FP8 |
| Llama 3.1 70B, fine-tune LoRA | 168 GB | 4 GPUs | GPU 3 ตัว |
Naive fit = จำนวนการ์ดที่หน่วยความจำรวมพอสำหรับค่าประมาณ โดยไม่คิด overhead ของหลาย GPU และหน่วยความจำที่ไดรเวอร์สงวนไว้ ผู้เขียน QLoRA รายงานว่าโมเดล 65B ถูก fine-tune บน GPU 48 GB เพียงตัวเดียว จึงเป็น 'เกือบพอ' FLUX.1 ยังโหลด T5-XXL, CLIP-L และ VAE ซึ่ง offload ไปยัง CPU ระหว่างขั้นตอนได้
L40S และ A100 ราคาชั่วโมงละเท่าไหร่?
ต่อ GPU-ชั่วโมง หน่วยเป็น USD 'ต่ำสุด' และ 'ค่ามัธยฐาน' คือราคาแบบ self-serve on-demand จากรายการตรวจสอบราคาของ GPUwithCrypto เมื่อวันที่ 29 ตุลาคม 2026 ไม่รวมราคา spot และ marketplace Vast.ai เป็น marketplace จึงแสดงแยกต่างหาก GPU ทั้งหมด: pricing
| GPU | GPUwithCrypto | on-demand ต่ำสุดจากที่อื่น | on-demand มัธยฐาน | ผู้ให้บริการที่ตรวจสอบ | ข้อเสนอต่ำสุดของ Vast.ai |
|---|---|---|---|---|---|
| L40S 48GB | $0.82/ชั่วโมง | $0.97 (Massed Compute) | $1.67 | 11 | $0.33 |
| A100 80GB | $0.92/ชั่วโมง | $1.09 (Thunder Compute) | $2.23 | 13 | $0.48 (SXM), $0.34 (PCIe) |
ตรวจสอบราคาเมื่อ
ที่ราคาต่ำสุด A100 80GB แพงกว่า L40S 12% ต่อชั่วโมง ที่ค่ามัธยฐาน แพงกว่าประมาณหนึ่งในสาม ข้อมูล Vast.ai: ฟีดราคาสาธารณะของ Vast.ai ข้อเสนอที่เช่าได้ถูกที่สุด ณ วันที่ 29 ตุลาคม 2026 ไม่รวมภาษี
ตัวไหนถูกกว่าต่อ GB ของ VRAM และต่อ TFLOPS?
A100 ถูกกว่าต่อ GB ส่วน L40S ถูกกว่าต่อ TFLOPS จาก GPUwithCrypto ที่ตรวจราคาเมื่อวันที่ 29 ตุลาคม 2026 คำนวณจากราคาต่อชั่วโมง ÷ GB ของหน่วยความจำ:
- A100 80GB: 1.36 เซนต์ต่อ GB-ชั่วโมงที่ราคา on-demand ต่ำสุด ($1.09 ÷ 80), 2.79 เซนต์ที่ค่ามัธยฐาน ($2.23 ÷ 80)
- L40S 48GB: 2.02 เซนต์ต่อ GB-ชั่วโมงที่ราคาต่ำสุด ($0.97 ÷ 48), 3.48 เซนต์ที่ค่ามัธยฐาน ($1.67 ÷ 48)
หน่วยความจำ A100 หนึ่ง GB ถูกกว่าต่อชั่วโมง 33% ที่ราคาต่ำสุด และถูกกว่า 20% ที่ค่ามัธยฐาน ที่ GPUwithCrypto การหารแบบเดียวกันได้ $0.012 และ $0.017
ต่อดอลลาร์ที่ราคาต่ำสุด L40S ให้พลังคำนวณ BF16 สูงสุดมากกว่า 30% (373 vs 286 TFLOPS ต่อ $/ชั่วโมง) และ 756 FP8 TFLOPS ต่อ $/ชั่วโมง A100 SXM ให้ bandwidth ต่อดอลลาร์ 2.1 เท่า (1,871 vs 891 GB/s ต่อ $/ชั่วโมง)
หนึ่งงานบน L40S vs A100 ต้นทุนเท่าไหร่?
ตัวอย่างการคำนวณ (สมมติฐาน ไม่ใช่ผล benchmark):
- ให้บริการ Llama 3.1 8B หนึ่งเดือน (720 ชั่วโมง) รันได้บนการ์ดเดียวของทั้งสองแบบ L40S เป็นตัวเลือกที่ถูกกว่าหาก throughput เพียงพอต่อทราฟฟิกของคุณ
- fine-tune QLoRA ของ Llama 3.1 70B วางแผนไว้ 24 ชั่วโมง ต้องใช้ประมาณ 52.5 GB: A100 หนึ่งตัว หรือ L40S สองตัว สมมติว่าใช้เวลา 24 ชั่วโมงเท่ากันทั้งสองแบบ A100 ถูกกว่า 44% ที่ราคาต่ำสุด และถูกกว่า 33% ที่ค่ามัธยฐาน
ต้นทุนของสองงาน
| เกณฑ์ราคา | ให้บริการ 8B, 720 ชม.: L40S | ให้บริการ 8B, 720 ชม.: A100 | QLoRA 70B, 24 ชม.: 2 × L40S | QLoRA 70B, 24 ชม.: 1 × A100 |
|---|---|---|---|---|
| GPUwithCrypto | $590.40 | $662.40 | 2 × $19.68 | $22.08 |
| on-demand ต่ำสุดจากที่อื่น | $698.40 | $784.80 | $46.56 | $26.16 |
| on-demand มัธยฐาน | $1,202.40 | $1,605.60 | $80.16 | $53.52 |
ตรวจสอบราคาเมื่อ
ชั่วโมงเป็นสมมติฐาน นับเฉพาะเวลา GPU
ควรเช่า GPU ตัวไหนสำหรับ inference และตัวไหนสำหรับ fine-tuning?
สำหรับ inference ให้เช่า L40S เมื่อโมเดลพอดีกับ 48 GB และยังมีที่เหลือให้ KV cache: โมเดล 7B–8B ใน BF16, โมเดล 70B ใน 4-bit และการสร้างภาพหรือวิดีโอด้วย FLUX หรือ SDXL checkpoint แบบ FP8 รันบน FP8 Tensor Cores ของการ์ดนี้ เช่า A100 80GB เมื่อโมเดลต้องใช้ 48–80 GB เมื่อ context ยาวหรือ batch ใหญ่จนเต็ม cache หรือเมื่อความเร็วในการ decode ถูกจำกัดด้วย bandwidth
สำหรับ fine-tuning A100 80GB เป็นตัวเลือกเริ่มต้นที่ปลอดภัยกว่า QLoRA บนโมเดล 70B พอดีกับการ์ดใบเดียว และ NVLink ที่ 600 GB/s ช่วยงานที่รันหลาย GPU LoRA บนโมเดล 7B–8B และ FLUX LoRA พอดีกับการ์ดทั้งสองรุ่น
เพิ่มเติม: GPU ที่ดีที่สุดสำหรับ LLM inference, GPU ที่ดีที่สุดสำหรับ ComfyUI และ Flux, GPU ที่ดีที่สุดสำหรับ fine-tune Llama 70B.
คำถามเกี่ยวกับ L40S และ A100
L40S ดีกว่า A100 สำหรับ inference ไหม?
สำหรับโมเดลที่พอดีกับ 48 GB และสำหรับ FP8 หรือการสร้างภาพ ใช่: มีpeak dense BF16 มากกว่า 1.16 เท่าและมี FP8 Tensor Cores สำหรับโมเดลที่ใหญ่กว่าหรือการ decode ที่จำกัดด้วย bandwidth A100 80GB เหนือกว่าด้วย 80 GB และ bandwidth มากกว่า 2.36 เท่า (SXM) นี่เป็นตัวเลข peak ของ NVIDIA ไม่ใช่ benchmark
L40S เหมาะกับ fine-tuning ไหม?
สำหรับ LoRA บนโมเดล 7B–8B และ FLUX LoRA ใช่: พอดีกับ 48 GB QLoRA บนโมเดล 70B ต้องใช้ประมาณ 52.5 GB ตามสูตรของเรา ซึ่งคาบเส้นสำหรับ L40S ใบเดียว การ fine-tuning หลาย GPU รันผ่าน PCIe เพราะ L40S ไม่มี NVLink
L40S ราคาต่อชั่วโมงเท่าไรเมื่อเทียบกับ A100?
เมื่อวันที่ 29 ตุลาคม 2026 ราคา on-demand แบบ self-serve ต่ำสุดที่เราพบคือ $0.97 สำหรับ L40S และ $1.09 สำหรับ A100 80GB; ค่ามัธยฐานคือ $1.67 และ $2.23 GPUwithCrypto คิด $0.82/ชั่วโมง และ $0.92/ชั่วโมง
L40S รองรับ NVLink ไหม?
ไม่ หน้าเว็บ L40S ของ NVIDIA ระบุว่า 'NVLink Support: No'; GPU สื่อสารกันผ่าน PCIe Gen4 x16 ที่ 64 GB/s แบบสองทิศทาง A100 80GB มี NVLink ที่ 600 GB/s
เช่า L40S หรือ A100 ด้วยคริปโตได้ไหม?
ได้ GPUwithCrypto ให้เช่าทั้งสองรุ่นในราคา BTC, USDT, USDC, ETH, SOL, LTC โดยไม่ต้องใช้ ID และไม่ต้องใช้บัตร จากผู้ให้บริการ 11 รายที่มีราคา L40S แบบ on-demand เมื่อวันที่ 29 ตุลาคม 2026 มี 5 รายที่รับคริปโต: Massed Compute, RunPod (ต้อง KYC ก่อน), Paperspace/DigitalOcean, Vultr และ Spheron
เช่า L40S หรือ A100 ด้วยคริปโต
L40S $0.82/ชั่วโมง · A100 80GB $0.92/ชั่วโมง · คิดค่าบริการรายนาที · ไม่ต้อง KYC
แหล่งที่มา (10)
- GPU NVIDIA L40S — NVIDIA (read 2026-10-29)
- NVIDIA A100 Tensor Core GPU — NVIDIA (read 2026-10-29)
- NVIDIA A100 datasheet — 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)
- การ์ดโมเดล FLUX.1 [dev] — Black Forest Labs / Hugging Face (read 2026-10-29)
- ภาษีราคา Massed Compute vm.massedcompute.com/pricing — Massed Compute (read 2026-10-29)
- ภาษีราคา Thunder Compute thundercompute.com/pricing — Thunder Compute (read 2026-10-29)
- ฟีดราคา GPU สาธารณะของ Vast.ai — Vast.ai (read 2026-10-29)