NVIDIA L40S: IA local e adequação para empresas
Uma versátil placa de centro de dados de 48GB para inferência e gráficos — uma opção de serviço popular e económica em cloud e on-premise.
Eis o que o NVIDIA L40S representa para uma empresa que quer executar IA privada em hardware que controla: que LLMs abertos encaixam, que agentes pode alimentar, o nível AI Business OS adequado e se deve executar em local, na nuvem ou em híbrido.
Especificações num relance
- Memória
- 48 GB
- Tipo de memória
- GDDR6 ECC
- Largura de banda
- 864 GB/s
- FP16 aprox.
- 362 TFLOPS
- Arquitetura
- Ada Lovelace
- Processo
- TSMC 4N
- Consumo
- 350 W
- Ano de lançamento
- 2023
As especificações são valores approximate. A GDDR6 (não HBM) reduz custo e consumo à custa da largura de banda. Boa escolha para frotas de inferência de média escala. TFLOPS tensoriais aproximados.
Pontuações de compatibilidade com IA
Heurísticas transparentes de 0 a 100 que combinam memória utilizável, largura de banda e computação: orientação relativa, não testes de desempenho.
LLMs compatíveis
Modelos de chat, programação e raciocínio de pesos abertos do nosso catálogo, classificados para o NVIDIA L40S, melhor encaixe primeiro.
- Mixtral 8x7B (MoE)Mistral · 47B · Apache-2.0
Cabe em Q4_K_M (~28GB) com ~14.2GB de margem — cerca de 1 instância em simultâneo.
Q4_K_M · ~28GBCorre bem - CodeLlama 34BCodeLlama · 34B · Llama Community License
Cabe em Q8_0 (~37GB) com ~5.2GB de margem — cerca de 1 instância em simultâneo.
Q8_0 · ~37GBCorre bem - Qwen2.5 32BQwen · 32B · Apache-2.0
Cabe em Q8_0 (~34GB) com ~8.2GB de margem — cerca de 1 instância em simultâneo.
Q8_0 · ~34GBCorre bem - Qwen3 32BQwen · 32B · Apache-2.0
Cabe em Q8_0 (~34GB) com ~8.2GB de margem — cerca de 1 instância em simultâneo.
Q8_0 · ~34GBCorre bem - DeepSeek-R1 Distill 32BDeepSeek · 32B · MIT
Cabe em Q8_0 (~34GB) com ~8.2GB de margem — cerca de 1 instância em simultâneo.
Q8_0 · ~34GBCorre bem - Qwen2.5-Coder 32BQwen · 32B · Apache-2.0
Cabe em Q8_0 (~34GB) com ~8.2GB de margem — cerca de 1 instância em simultâneo.
Q8_0 · ~34GBCorre bem - Gemma 2 27BGemma · 27B · Gemma Terms of Use
Cabe em Q8_0 (~29GB) com ~13.2GB de margem — cerca de 1 instância em simultâneo.
Q8_0 · ~29GBCorre bem - Gemma 3 27BGemma 3 · 27B · Gemma Terms of Use
Cabe em Q8_0 (~29GB) com ~13.2GB de margem — cerca de 1 instância em simultâneo.
Q8_0 · ~29GBCorre bem
Melhores modelos por carga de trabalho de negócio
Melhor para agentes de programação
Conclusão, revisão e refatoração de código sobre código-fonte privado.
- CodeLlama 34BCorre bem
- Qwen2.5 32BCorre bem
- Qwen3 32BCorre bem
Melhor para RAG / pesquisa
Respostas sobre os seus documentos com citações.
- Mixtral 8x7B (MoE)Corre bem
- Qwen2.5 32BCorre bem
- Qwen3 32BCorre bem
Melhor para automação de negócio
Extração de documentos e fluxos de trabalho de back-office.
- Gemma 2 27BCorre bem
- Gemma 3 27BCorre bem
- Mistral Small 24BCorre bem
Bom para um AI Business OS privado?
Sim — este é um anfitrião privado viável para o AI Business OS em implementação uma implementação para uma equipa pequena, executando modelos como o Mixtral 8x7B (MoE) em hardware que controla.
Dica de upgrade: Para modelos maiores, contexto mais longo ou mais agentes em simultâneo, suba para uma placa de 24-48GB, uma estação de trabalho multi-GPU, ou recorra à nuvem para picos.
Modelo de destaque que consegue alojar: Mixtral 8x7B (MoE).
Onde fica aquém
- ▸Sem limitações importantes para cargas de IA local típicas deste nível.
Agentes de negócio que fazem sentido
Como esta máquina encaixa nos principais arquétipos de agentes do AI Business OS:
- Bom encaixeAgente de Apoio ao Cliente
Responde a clientes a partir dos seus documentos, redige respostas, triagem de tickets.
- Bom encaixeAgente de Documentos / RAG
Lê contratos, relatórios e wikis e responde com citações.
- CapazAgente de Prova Jurídica (estilo DocMatch)
Pesquisa processos e documentos probatórios para revelar e ligar provas.
- Bom encaixeAgente de Hotelaria / Hospitalidade
Gere a comunicação com hóspedes, reservas e automação de receção.
- CapazAgente de Contabilidade / Odoo
Extrai faturas, reconcilia dados e conduz fluxos de trabalho de ERP.
- CapazAgente de Programação / Engenharia de Produto
Conclusão, revisão e refatoração de código localmente sobre código-fonte privado.
- Assistência na nuvemFounder Ops / Centro de Comando do Negócio
Uma frota de agentes cooperantes a gerir todo o negócio de forma privada.
“Assistência na nuvem” significa executá-lo localmente para cargas leves e recorrer à nuvem para trabalhos mais pesados. Veja casos de uso de negócio para saber como cada agente se mapeia ao hardware.
Perguntas frequentes
O NVIDIA L40S é bom para executar IA local?+
Obtém 59/100 no nosso Local AI Score (nível Capaz), com base nos seus 48GB de memória e na largura de banda/computação disponíveis. Isso torna-o adequado ao nível Pro do AI Business OS.
Que LLMs consegue o NVIDIA L40S executar?+
Confortavelmente: Llama 3.1 70B (Q4_K_M), Llama 3.3 70B (Q4_K_M), DeepSeek-R1 Distill Llama 70B (Q4_K_M). Modelos maiores podem correr com quantização mais agressiva ou dividindo-os entre vários dispositivos.
Devo executar IA localmente ou na nuvem no NVIDIA L40S?+
Uma abordagem híbrida é recomendado. Forte o suficiente para agentes locais do dia a dia, mas descarregue para a nuvem trabalhos ocasionais com modelos grandes ou de alta concorrência.
Posso transformar o NVIDIA L40S num AI Business OS privado?+
Sim. O AI Business OS pode correr nesta máquina ao nível Pro, dando-lhe agentes privados no seu próprio hardware. Veja o apelo à ação acima para começar.
Transforme o NVIDIA L40S num AI Business OS privado
Execute os seus próprios agentes de IA em hardware que controla: privado por design, sem dados por utilizador a saírem das suas instalações. BrainOutput ajuda-o a escolher a máquina certa e a transformá-la num AI Business OS em funcionamento.
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