NVIDIA L40: GPU para Servidores de Alto Rendimiento en 2025 [+Ficha Técnica y Precios]
NVIDIA L40 para Servidores: Potencia Definitiva para tus Proyectos
Formulario de Cotización de Placas Nvidia L40
¿Qué es la Placa NVIDIA L40?
La NVIDIA L40 es una GPU de alto rendimiento desarrollada para centros de datos, servidores y estaciones de trabajo que requieren capacidades gráficas y de cómputo excepcionales. Está basada en la arquitectura Ada Lovelace y diseñada para cargas de trabajo complejas como IA generativa, renderizado en tiempo real, visualización científica y simulaciones de ingeniería. Equipada con 48 GB de memoria GDDR6 ECC, esta tarjeta redefine los estándares del cómputo acelerado profesional.
Aplicaciones Principales
- Entrenamiento y despliegue de modelos de Inteligencia Artificial (IA)
- Renderizado en tiempo real con trazado de rayos (Ray Tracing)
- Simulación de ingeniería (CAE/CFD)
- Producción de medios y entretenimiento (VFX, CGI)
- Visualización médica y científica
- Gemelos digitales y computación espacial
Especificaciones Técnicas
- Arquitectura: Ada Lovelace
- Memoria: 48 GB GDDR6 con ECC
- Núcleos CUDA: 18,176
- Tensor Cores: 568 (de cuarta generación)
- RT Cores: 142 (de tercera generación)
- Consumo energético: 300W
- Interfaz: PCIe Gen 4 x16
Comparativa con otras GPUs
A diferencia de otras GPUs como la A40 o la RTX 6000 Ada, la NVIDIA L40 combina la potencia de cómputo con un diseño optimizado para servidores y cargas de trabajo múltiples. Su memoria ECC la hace ideal para entornos donde la integridad de los datos es fundamental. Es una solución ideal cuando se requiere versatilidad en visualización y cálculo en un mismo sistema.
| Modelo | Memoria | CUDA Cores | RT Cores | Tensor Cores | Consumo |
|---|---|---|---|---|---|
| NVIDIA L40 | 48 GB GDDR6 ECC | 18,176 | 142 | 568 | 300W |
| RTX A6000 | 48 GB GDDR6 ECC | 10,752 | 84 | 336 | 300W |
| NVIDIA A100 | 40/80 GB HBM2e | 6,912 | No | 432 | 400W |
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Beneficios de Elegir la NVIDIA L40
- Diseño pasivo para fácil integración en servidores de alto rendimiento.
- Compatibilidad con entornos virtualizados (NVIDIA vGPU)
- Soporte oficial para entornos Linux y Windows Server
- Gran escalabilidad en racks de múltiples nodos
- Optimización para frameworks como TensorFlow, PyTorch y CUDA
- Ideal para estaciones de trabajo remotas y virtualizadas
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