以下是 NVIDIA L40S 与 L20 两款 GPU 的核心参数对比，基于搜索结果整理：

参数 NVIDIA L40S NVIDIA L20
架构 Ada Lovelace 架构（第三代 RT Core、第四代 Tensor Core） 基于 L40S 调整，架构优化（部分功能受限以满足出口管制）
CUDA 核心数 18,176 个 11,776 个
显存配置 48GB GDDR6，带宽 864 GB/s，支持 ECC 48GB GDDR6，带宽 864 GB/s，技术成熟且供应稳定
FP32 算力 91.6 TFLOPS 59.35 TFLOPS
Tensor Core 性能 支持 FP8 精度，稀疏计算加速，1.45 PFLOPs 张量性能 支持 FP16 精度，针对推理优化，无 FP8 支持
光线追踪能力 第三代 RT Core，性能 212 TFLOPS，支持实时光追渲染 无独立 RT Core，光线追踪性能较弱
适用场景 生成式 AI 训练/推理、大型语言模型（如 GPT-175B）、3D 渲染及视频编解码 中小规模模型微调与推理、多模态 AI 推理、边缘计算，保留部分图像处理能力
功耗 300W 275W
NVLink 支持 支持（多卡互联性能更高） 不支持，依赖 PCIe 4.0
性价比与供应 定位高端，价格较高，供应受限制 性价比突出，供应更稳定（针对中国市场优化）

关键差异解读

  1. 算力与架构
    • L40S 凭借 Ada Lovelace 架构和更多 CUDA 核心，在 FP32 算力、Tensor Core 及 RT Core 性能上显著领先，适合复杂计算任务（如大模型训练）。
    • L20 算力被限制，但通过优化显存带宽和功耗，在推理场景中表现出色，尤其适合中小模型部署 。

  2. 适用场景
    • L40S 是全能型数据中心 GPU，兼顾 AI 训练、推理和图形渲染 。
    • L20 专注推理和轻量级训练，凭借低功耗和高显存带宽，在成本敏感场景中更具优势 。

  3. 技术限制
    • L40S 支持 NVLink 和 FP8 精度，适合多卡集群和大规模模型 。
    • L20 因出口管制调整，牺牲了部分计算性能，但保留了高显存带宽，满足中国市场需求 。

如需进一步对比其他型号（如 H100、A100），可参考具体应用场景和预算进行选择。