Выбираем видеокарту для ИИ до 24GB: обзор и сравнение NVIDIA L4 и T4

От Tesla T4 16Gb к NVIDIA L4 24GB: почему пора обновить GPU для задач искусственного интеллекта

Если вы работаете с нейросетями, то наверняка сталкивались с NVIDIA T4 — видеокартой с 16GB памяти, которую часто предлагают для ML-задач. Эта карта вышла еще в 2018 году и построена на архитектуре Turing. В 2023 году NVIDIA выпустила ей на замену L4 с 24GB памяти на архитектуре Ada Lovelace. 

В этой статье мы детально сравним обе видеокарты: посмотрим на технические характеристики, проверим реальную производительность в задачах машинного обучения и разберемся, какая из них лучше справляется с AI инференсом больших языковых моделей и другими ML-задачами. Это поможет вам понять, стоит ли в 2026 году выбирать устаревшую T4 или лучше присмотреться к L4.

Что внутри: сравниваем архитектуру и технические характеристики T4 и L4

Начнем с самого простого: T4 вышла в сентябре 2018 года, а L4 — только в марте 2023-го. Почти пять лет разницы — для GPU-индустрии это целая эпоха. И да, эта разница очень заметна в железе.

T4 построена на архитектуре Turing — в свое время это был прорыв, потому что NVIDIA впервые добавила тензорные ядра специально для ИИ-задач. L4 работает уже на Ada Lovelace, где стоят тензорные ядра четвертого поколения — они куда эффективнее своих предшественников.

Техпроцесс тоже изменился — и довольно сильно. T4 сделана по 12-нанометровой технологии, а L4 — по 5-нанометровой. На практике это значит, что можно уместить больше транзисторов на той же площади: в L4 помещается 35,8 миллиарда транзисторов против 13,6 миллиарда у T4 — почти втрое больше.

Теперь самое интересное — вычислительные ядра. У T4 2560 CUDA-ядер, 320 тензорных ядер первого поколения и 40 RT-ядер. А у L4 7424 CUDA-ядра, 240 тензорных ядер четвертого поколения и 60 RT-ядер третьего поколения. CUDA-ядер стало почти втрое больше. А тензорных ядер хоть формально и меньше, но они нового поколения и работают эффективнее.

NVIDIA L4

Частоты тоже подросли. T4 работает на базовой частоте 585 МГц и разгоняется до 1590 МГц, а L4 стартует с 795 МГц и выходит на 2040 МГц в бусте — это на 28% выше максимума T4.

Что касается энергопотребления, T4 потребляет 70 Вт, L4 — всего 72 Вт, практически столько же. При этом производительность отличается в несколько раз: T4 выдает 8,1 терафлопса в FP32, а L4 — целых 30,3 терафлопса. Почти вчетверо больше при том же потреблении тока — вот что значит прогресс в техпроцессах.

Интерфейс подключения обновился с PCIe 3.0 x16 у T4 до PCIe 4.0 x16 у L4. Четвертое поколение дает вдвое большую пропускную способность: данные между процессором и видеокартой передаются быстрее, что особенно важно при работе с большими моделями.

Давайте соберем всё в одну таблицу, чтобы было удобнее сравнивать:

Выводы простые: GPU NVIDIA L4 опережает T4 по всем параметрам — современная архитектура, втрое больше CUDA-ядер, L4 также поддерживат и работу в режиме FP8 и продвинутые тензорные ядра и кратный рост производительности. И всё это при том же энергопотреблении. Для ML-задач это критично: вы получаете в несколько раз больше вычислительной мощности, но счет за электричество остается прежним.

Тесты производительности: насколько видеокарта NVIDIA L4 быстрее в реальных задачах ИИ

Сухие характеристики — это одно, а реальная работа — совсем другое. Давайте посмотрим, как обе карты справляются с типичными задачами ML-разработчика: обучением моделей, запуском больших языковых моделей и обработкой изображений через компьютерное зрение.

Начнем с запуска LLM — это то, с чем сегодня работает каждый второй разработчик. Тестирование на моделях Qwen показало, что T4 выдает всего 3,8 токена в секунду для модели Qwen2.5-Coder-7B-Instruct. L4 при этом показывает 30,2 токена в секунду — в восемь раз быстрее. На практике это означает, что на T4 вы ждете ответа модели несколько секунд, а на L4 получаете его почти мгновенно.

С обучением моделей еще интереснее. Тестирование NVIDIA L4 и L4 в задачах транскрипции аудио и обработки видео, показало на видеокарте L4 прирост производительности на 150% по сравнению с T4 — это в 2,5 раза быстрее. То, что на Tesla T4 обрабатывается за пять минут, на L4 занимает всего две.

Теперь о генеративном ИИ и обработке изображений.L4 в 2,7 раза быстрее генерирует контент по сравнению с T4. Если вам нужно создать изображения через Stable Diffusion или обработать много фотографий через нейросеть — разница будет очень заметной. NVIDIA L4 при этом может работать с изображениями до 1024 × 768, в то время как T4 из-за нехватки памяти часто ограничена разрешением 512 × 512.

Давайте посмотрим на конкретные цифры производительности:

Цифры говорят сами за себя: в большинстве задач видеокарта NVIDIA L4 обгоняет видеокарту Tesla T4 в 2,5–3,7 раза, а в работе с LLM разница доходит до восьмикратного превосходства. Это напрямую влияет на скорость работы и обучения и инференса: обучение моделей идет быстрее, AI инференс не заставляет ждать, а эксперименты с разными подходами занимают меньше времени. Если раньше на T4 вы могли обучить три варианта модели за день, на L4 успеете попробовать семь или восемь и выбрать лучший результат.

Память решает: почему 24GB важнее 16GB для современных нейросетей

На первый взгляд разница всего в 8 гигабайт может показаться не такой уж большой. Но когда речь идет о современных нейронных сетях, эти 8 гигабайт часто решают, запустится ваша модель вообще или нет.

Начнем с простого примера — больших языковых моделей. T4 с ее 16GB комфортно работает только с моделями размером 7B параметров. Если попробуете загрузить модель на 14B параметров, T4 начинает задыхаться: работает медленно, память на пределе. А модели на 30B+ параметров просто не влезут без жесткого квантования, при котором вы теряете качество. L4 с 24GB спокойно справляется с 7B и 14B моделями, квантованные 30B модели тоже может запустить без особых проблем.

В генеративном ИИ на T4 вы ограничены изображениями 512 × 512 пикселей. Если захотите сгенерировать что-то покрупнее, памяти не хватит. L4 спокойно генерирует изображения до 1024 × 768 — это вдвое больше пикселей, и картинки выглядят значительно детальнее. Для коммерческих проектов это важно.

Чем больше памяти, тем удобнее работать с большими батчами данных. Представьте, что вы обрабатываете сотни изображений или документов через модель. На T4 вам приходится делить данные на мелкие кусочки, что замедляет работу. На L4 можно загрузить больше за раз — меньше итераций, быстрее результат.

У T4 выше заявленная пропускная способность памяти — 320 GB/s, тогда как у L4 — 300 GB/s. Но на практике это не имеет значения, потому что L4 работает с более современными тензорными ядрами четвертого поколения и с современной архитектурой Ada Lovelace. В реальных задачах L4 обгоняет T4 в несколько раз благодаря более эффективной обработке данных.

Да, L4 стоит дороже T4. Но лучше заплатить немного больше и работать нормально, чем тратить дорогое время на попытки впихнуть модель в слишком маленькую память.

Бонус: сравниваем L4 с NVIDIA A2 — еще одним популярным вариантом

Раз уж мы сравниваем видеокарты для ИИ, стоит упомянуть еще один вариант — NVIDIA A2, которая вышла в 2021 году. Это тоже бюджетное решение, но с другим подходом. A2 построена на архитектуре Ampere и позиционируется как карта начального уровня с минимальным энергопотреблением — всего 40–60 Вт против 72 Вт у L4.

По характеристикам A2 выглядит скромнее конкурентов. У нее 16GB GDDR6 памяти с пропускной способностью всего 200 GB/s, что медленнее и Tesla T4, и L4. Производительность тоже ниже: 4,5 терафлопса в FP32 — это даже меньше, чем у T4 с ее 8,1 терафлопса. Тензорные ядра третьего поколения выдают 18 терафлопс в FP16 и 36 TOPS в INT8 — тоже скромные показатели.

Если посмотреть на реальные тесты, разница становится еще более очевидной. В Geekbench 6 GPU OpenCL L4 набирает 156,224 балла, Tesla T4 — 83,046, а A2 — всего 35,835. В тесте Blender OptiX L4 рендерит сцену Monster со скоростью 2207 семплов в минуту, Tesla T4 — 850, а A2 — всего 459. Почти в пять раз медленнее L4.

Почему это важно? Потому что L4 занимает позицию золотой середины. Она доступнее топовых карт вроде A100 или H100, которые стоят миллионы рублей, но при этом значительно мощнее бюджетных A2 и T4. Если Tesla T4 уже не справляется с вашими задачами и 16GB мало, а купить L40S c 48GB или A100 от 1 миллиона рублей и больше, не хочется — NVIDIA L4 как раз то, что нужно, если 24GB для ваших задач вполне достаточно.

Особенно это актуально для ML-разработчиков, которым T4 стала тесна. Модели стали больше, датасеты тяжелее, а времени на эксперименты меньше. На T4 вы упираетесь в 16GB памяти и слабые тензорные ядра первого поколения. На A2 еще хуже: там даже меньше производительность, чем у T4. А у L4 — 24GB памяти, современные тензорные ядра четвертого поколения и в несколько раз больше вычислительной мощности. При этом она стоит примерно от 250 000 р — недешево, но не запредельно для бизнеса.

Кстати, если не хочется сразу покупать железо, L4 можно взять в аренду. Например, у нас в mClouds сервер с GPU NVIDIA L4 24GB  доступен в аренду — это позволяет протестировать карту на ваших задачах и перейти к работе с ней режиме 24/7. Для многих проектов это удобнее: платите только за то время, когда реально используете GPU, а не держите дорогое железо, которое простаивает между задачами.