# L40S 与 H100 对比：哪款 GPU 更适合您的工作负载和预算？

> L40S 与 H100 对比：48 GB GDDR6、带宽 864 GB/s，US$890/月；80 GB HBM3、带宽 3.35 TB/s，US$2,190/月。了解各自能装下哪些模型，以及最适合哪些任务。

来源：https://fullgpu.com/zh/compare/l40s-vs-h100  
更新日期：2026-10-22  
发布方：FullGPU (https://fullgpu.com/)

**简而言之：** 对于中小模型、媒体处理和渲染，每月 US$890 的 L40S 就能胜任；对于训练、更大的模型和对带宽要求高的 LLM 推理服务，每月 US$2,190 的 H100 物有所值。

## L40S 与 H100 规格对比

| 规格项 | NVIDIA L40S | NVIDIA H100 SXM |
| --- | --- | --- |
| 架构 | Ada Lovelace | Hopper |
| 显存 | 48 GB GDDR6 ECC | 80 GB HBM3 |
| 显存带宽 | 864 GB/s | 3.35 TB/s |
| FP4 | — | — |
| FP8 | 733 TFLOPS | 1,979 TFLOPS |
| BF16 / FP16 | 362 TFLOPS | 989 TFLOPS |
| GPU 互联 | PCIe Gen4 x16 | NVLink 4 · 900 GB/s |
| 外形规格 | 双槽 PCIe 卡 | SXM5 模组 · HGX H100 |
| 最大功耗 | 350 W | 700 W |

## FullGPU 月价

| 配置 | 类型 | 显存 | CPU | 内存 | 存储 | 网络 | 每月价格（美元） | 每 GPU 小时 | 供货情况 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| [NVIDIA L40S](https://fullgpu.com/zh/gpus/nvidia-l40s) | 单卡 | 48 GB GDDR6 | 16 vCPU | 128 GB | 1 TB NVMe | 10 Gbps | US$890 | US$1.22 | 现货，付款后10 分钟内交付 |
| [NVIDIA H100 SXM](https://fullgpu.com/zh/gpus/nvidia-h100) | 单卡 | 80 GB HBM3 | 24 vCPU | 225 GB | 2 TB NVMe | 25 Gbps | US$2,190 | US$3.00 | 现货，付款后10 分钟内交付 |
| [8× NVIDIA HGX H100](https://fullgpu.com/zh/gpus/nvidia-h100) | 8 卡服务器 | 8 × 80 GB HBM3 | 2× Xeon 8480+ · 112 核 | 2 TB DDR5 | 8× 3.84 TB NVMe | 8× 400G ConnectX-7 | US$16,900 | US$2.89 | 现货，付款后10 分钟内交付 |

每 GPU 小时 = 月价 ÷ GPU 数量 ÷ 730 小时，仅用于与按小时计费的方案对比：所有套餐均按固定月价计费。

## 以下情况选择 L40S：

- 您的模型能装进 48 GB，例如 BF16 精度的 7B 到 14B 模型，或 FP8 精度下约 30B 以内的模型。
- 您要做图像或视频生成、转码或 GPU 渲染，需要用到 RT Core 或视频编码器。
- 您希望每美元获得更多显存，并且可以通过多台独立服务器横向扩展。

## 以下情况选择 H100：

- 您要训练模型、做全参数微调，或为超过 48 GB 的模型提供推理服务。
- 您的 LLM 推理服务受显存带宽限制，3.35 TB/s 对比 864 GB/s 的差距至关重要。
- 您需要在 8 卡服务器中，让多张 GPU 通过 NVLink 协同运行同一个模型。

## 概览

**L40S 与 H100 对比**的关键，在于让 GPU 与任务相匹配。L40S 是一款 Ada Lovelace 显卡，配备 48 GB GDDR6 显存，带宽 864 GB/s，采用 PCIe Gen4 接口，专为兼顾 AI 和图形工作负载而设计。H100 SXM 是 Hopper 架构的计算加速器，配备 80 GB HBM3 显存，带宽 3.35 TB/s，并支持 NVLink。在 FullGPU，L40S 每月 US$890，H100 每月 US$2,190；因此选对了，每张 GPU 每月可省下 US$1,300，选错了，手里的卡可能并不适合这项工作。

## L40S 与 H100：简要结论

对于能装进 48 GB 的模型推理、图像和视频生成，以及渲染和转码，请选择 [L40S](https://fullgpu.com/zh/gpus/nvidia-l40s)。对于训练、全参数微调、超过 48 GB 的模型，以及由带宽决定速度的大语言模型（LLM）推理服务，请选择 [H100](https://fullgpu.com/zh/gpus/nvidia-h100)。H100 没有 RT Core，也没有硬件视频编码器，因此在渲染和视频工作中，L40S 虽然价格更低，却是更合适的选择。

## 显存：每张 GPU 能装下什么

权重每个参数大约占 2 字节（BF16）、1 字节（FP8）或 0.5 字节（4 位格式），两款 GPU 都在硬件上支持 FP8。下表中的剩余显存尚未扣除 KV 缓存和运行时开销，因此请预留其中的 10–30%。

| 模型与精度 | 权重（约） | L40S，48 GB | H100，80 GB |
| --- | --- | --- | --- |
| 8B，BF16 | 16 GB | 能装下，剩余约 32 GB | 能装下，剩余约 64 GB |
| 14B，BF16 | 28 GB | 能装下，剩余约 20 GB | 能装下，剩余约 52 GB |
| 32B，FP8 | 32 GB | 能装下，剩余约 16 GB | 能装下，剩余约 48 GB |
| 32B，BF16 | 64 GB | 装不下 | 勉强装下，剩余约 16 GB |
| 70B，4 位 | 35 GB | 勉强装下，剩余约 13 GB | 能装下，剩余约 45 GB |
| 70B，FP8 | 70 GB | 装不下 | 勉强装下，剩余约 10 GB |

剩余显存还决定了并发量。以一个采用常见结构、使用分组查询注意力（GQA）的 14B 模型为例（48 层，8 个 KV 头，每个头 128 维）：在 BF16 精度下，其 KV 缓存每个 token 约需 0.2 MB。扣除运行时开销后，L40S 上约有 14 GB 可用于缓存，约合 70,000 个 token，即可同时进行八个 8K token 的对话。H100 约有 44 GB，约合 220,000 个 token，即约 27 个这样的对话。

图像和视频模型通常比 LLM 小，但高分辨率和长视频片段需要显存来存放激活值。SDXL 和 Flux 级模型等图像模型连同各自的文本编码器都能装进 48 GB，而最大的视频模型可能需要更多显存。如果您需要超过 48 GB 显存，又不想换用 Hopper，可以选择配备 96 GB GDDR7 显存、带宽 1.6 TB/s 的 RTX PRO 6000，每月 US$1,390；请参阅 [RTX PRO 6000 与 H100 对比](https://fullgpu.com/zh/compare/rtx-pro-6000-vs-h100)。[显存计算器](https://fullgpu.com/zh/tools/vram-calculator)可以针对您的模型算出这些数字。

## 带宽与算力：H100 为什么更贵

H100 的显存带宽约为 L40S 的 3.9 倍（3.35 TB/s 对比 864 GB/s）；根据 NVIDIA 的数据，其 FP8 和 BF16 稠密吞吐量约为 L40S 的 2.7 倍（FP8 为 1,979 对比 733 TFLOPS，BF16 为 989 对比 362 TFLOPS）。对于 LLM 推理服务，带宽差距最为关键，因为每生成一个 token，都要从显存中读取权重和 KV 缓存。BF16 精度的 14B 模型在两款 GPU 上都能运行，但在 H100 上，每个解码（decode）步骤读取显存的速度接近 L40S 的四倍，因此每张 GPU 能承载多得多的并发用户。

用于图像和视频的扩散模型更受算力限制，因此在这类任务中，真正相关的差距更接近算力之比，而非带宽之比。按每月每 US$1,000 支出计算，两款 GPU 的对比如下：

- **显存:** L40S 约 54 GB，H100 约 37 GB。
- **带宽:** 约 0.97 TB/s 对比 1.53 TB/s。
- **厂商标称 FP8 稠密算力:** 约 824 对比 904 TFLOPS。

两者相比，L40S 每美元能买到更多显存，H100 每美元能买到更多带宽，每美元算力则相差不大。

## 媒体、渲染与视频：L40S 的优势所在

使用 NVIDIA 光线追踪硬件的 GPU 渲染器需要 RT Core，在 GPU 上编码的视频流水线则需要 NVENC。L40S 两者兼备，其 Ada 一代的编码器除 H.264 和 HEVC 外还支持 AV1；而 H100 定位为计算加速器，既没有 RT Core，也没有 NVENC。对于渲染节点、转码服务，或以编码输出为终点的生成式视频流水线，L40S 是正确的选择；而且两台 L40S 服务器每月 US$1,780，低于一张 H100 的月价。推荐配置请参阅[渲染与视效](https://fullgpu.com/zh/solutions/rendering-vfx)和[生成式媒体](https://fullgpu.com/zh/solutions/generative-media)。对于更复杂的场景，[RTX PRO 6000 与 L40S 对比](https://fullgpu.com/zh/compare/rtx-pro-6000-vs-l40s)介绍了配备 96 GB 显存的 RTX PRO 6000。

## 训练、微调与多 GPU

在训练方面，H100 完全是另一个级别。HBM3 能持续为它的 Tensor Core 供给数据，80 GB 显存可以容纳更大的模型和批次；在 8 卡服务器中，NVLink 4 以每张 GPU 900 GB/s 的带宽连接各 GPU。L40S 通过 PCIe Gen4 通信，没有 NVLink，我们以单卡服务器的形式提供它。它能很好地胜任 7B 到 14B 模型的 LoRA 或 QLoRA 以及小型实验。对 70B 模型做 QLoRA（4 位权重约 35 GB），在小批次下可以勉强塞进 48 GB，但 H100 运行它时余量要大得多。使用 Adam 做全参数微调，不计激活值，每个参数大约需要 16–20 字节，这使 48 GB 的卡最多只能处理约 2–3B 参数的模型，而单张 H100 约为 4–5B，每月 US$16,900 的 8× H100 服务器则远不止于此。

## 每月成本与如何选择

单张 L40S 每月 US$890，按 730 小时计约合每 GPU 小时 US$1.22，配备 16 个 vCPU、128 GB 内存和 1 TB NVMe 存储。单张 H100 每月 US$2,190，约合每 GPU 小时 US$3.00，配备 24 个 vCPU、225 GB 内存和 2 TB NVMe 存储。

举个例子：您以 BF16 精度为一个 14B 模型提供推理服务，流量稳定。两台 L40S 服务器（US$1,780）可以提供两个相互独立的副本，其中一台需要维护时还能互为冗余。一张 H100（US$2,190）只提供一个副本，但其带宽比两张 L40S 加起来还高（3.35 TB/s 对比 1.73 TB/s）。如果冗余最重要，就选这两台 L40S；如果单个副本的处理能力和响应时间最重要，就选 H100。推理服务的部署方案请参阅[独立推理服务器](https://fullgpu.com/zh/solutions/inference)。

1. 渲染、转码或视频输出：L40S。
2. 模型加 KV 缓存约在 40 GB 以内：L40S，除非您需要单个副本承载高并发。
3. 40 到 70 GB 之间，或受带宽限制的推理服务：H100。
4. 训练、全参数微调或需要多张 GPU 的模型：H100，通常选 8 卡服务器。

如果拿不准，就从小规模起步。租期按月计算，任何月份均可免费取消，因此您可以先在 L40S 上运行真实流量，如果数据表明有必要，再换用 H100。

## 常见问题

### L40S 适合做 LLM 推理吗？

适合，前提是模型能装进 48 GB，例如 BF16 精度的 7B 到 14B 模型，或 FP8 精度下约 30B 以内的模型。对于 70B 级模型或高并发推理服务，H100 的 80 GB 显存和 3.35 TB/s 带宽更为合适。

### H100 能用于渲染吗？

它并非为此设计，因为 H100 没有 RT Core，也没有硬件视频编码器。对于 GPU 渲染和视频工作，L40S 或 RTX PRO 6000 是更好的选择。

### L40S 支持 FP8 吗？

支持。作为 Ada Lovelace 架构的 GPU，它配备 FP8 Tensor Core，NVIDIA 标称其 FP8 稠密算力为 733 TFLOPS，而 H100 为 1,979 TFLOPS。

### 能把多张 L40S GPU 互联起来吗？

L40S 没有 NVLink，我们以单卡服务器的形式出租它，因此它适合以相互独立的副本横向扩展的工作负载。您的服务器之间可应要求配置私有网络，但如果要把一个模型分布到多张 GPU 上，配备 NVLink 的 8 卡 H100 服务器是更合适的工具。

### 两者每月各要多少钱？

L40S 每月 US$890，H100 每月 US$2,190，按每月 730 小时计，分别约合每 GPU 小时 US$1.22 和 US$3.00。两者都按月预付计费，不收取开通费，任何月份均可取消。

## 相关页面

- [租用独享 NVIDIA L40S，每月 US$890](https://fullgpu.com/zh/gpus/nvidia-l40s): NVIDIA L40S 租用：独享一张 48 GB 显存的 L40S，US$890/月（全天候满载约合每 GPU 小时 US$1.22），适用于推理、图像生成和渲染。使用加密货币支付。
- [租用 NVIDIA H100 SXM 服务器，每月 US$2,190 起](https://fullgpu.com/zh/gpus/nvidia-h100): 租用独享 NVIDIA H100 SXM：单卡 US$2,190/月（全天候满载约合每 GPU 小时 US$3.00），8 卡 HGX H100 US$16,900/月。固定月价，付款后 10 分钟内交付，支持加密货币支付。
- [RTX PRO 6000 与 L40S 对比：升级到 96 GB 值得吗？](https://fullgpu.com/zh/compare/rtx-pro-6000-vs-l40s): RTX PRO 6000 与 L40S 对比，涵盖渲染、生成式媒体和推理：96 GB 对比 48 GB，FP4 对比 FP8，US$1,390/月对比 US$890/月。看看您的工作究竟需要哪张卡。
- [RTX PRO 6000 与 H100 对比：要更大的显存，还是更高的带宽？](https://fullgpu.com/zh/compare/rtx-pro-6000-vs-h100): RTX PRO 6000 与 H100 对比：US$1,390/月的 96 GB GDDR7 显存，还是 US$2,190/月、带 NVLink 的 80 GB HBM3 显存？看看哪款更适合 70B 推理或多 GPU 训练。
- [适用于 Blender、Redshift 和 Octane 的 GPU 渲染服务器](https://fullgpu.com/zh/solutions/rendering-vfx): GPU 渲染服务器租用：RTX PRO 6000 Blackwell 每张 GPU 配备 96 GB 显存，每台服务器最高 768 GB，按月预订，为赶工期组建渲染农场。查看选型与配置方法。
- [大模型推理 GPU 服务器：7×24 小时运行，价格固定](https://fullgpu.com/zh/solutions/inference): 大模型推理 GPU 服务器，可运行 vLLM、SGLang 或 TensorRT-LLM：本文介绍 KV 缓存估算以及 FP8 与 FP4 的选择，价格含每月 20–50 TB 流量。查看完整的选型计算。