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先说结论：请求并发高、模型能放进单卡（7B/13B，或 FP8 量化后的 30B 级），并且推理框架能开启 FP8 时，L40S 的每百万 Token 成本通常更低。并发低、要求逐字输出快、上下文很长，或者要把 70B 以上未量化模型切到多张卡上跑，A100 80GB 更合适，多卡时最好选 SXM 版本。
两张卡的优势对应的是推理过程中的不同阶段。弄清楚你的负载主要卡在哪个阶段，选卡就容易判断了。
推理分两个阶段，两张卡各有强项
大模型推理可以拆成两个阶段：
- Prefill：一次性处理整段输入，主要消耗算力。
- Decode：逐个生成 token。每生成一个 token，都要把模型权重从显存读一遍，速度主要受显存带宽限制。
两张卡的关键参数如下：
- A100：Ampere 架构，HBM2e 显存。40GB 版带宽约 1,555 GB/s，80GB 版约 2,039 GB/s，是 L40S 的两倍以上。不支持原生 FP8，BF16 算力峰值 312 TFLOPS。
- L40S：Ada Lovelace 架构，48GB GDDR6 显存，带宽 864 GB/s。第 4 代 Tensor Core 原生支持 FP8，FP8 Tensor 算力约 733 TFLOPS。
所以在单用户对话、Batch Size 接近 1 的场景里，Decode 阶段受带宽限制，A100 每个 token 的生成延迟明显更低。并发上来之后，同一次权重读取可以服务更多请求，瓶颈逐渐转到算力上，这时 L40S 的 FP8 算力就能发挥出来。
按三个变量判断
1. 并发量
一般来说，Batch 达到 8 以上，或者用 vLLM 这类框架开启连续批处理（Continuous Batching）后，L40S 的吞吐优势会更明显。再加上 L40S 的小时租价通常低于 A100，平摊到每个 token 上会更便宜。如果服务大部分时间只有一两个用户，L40S 的算力用不满，带宽短板就会暴露，按 token 算未必划算。
2. 上下文长度
上下文越长，KV Cache 占用的显存越多，Decode 阶段也越依赖带宽。32K、64K 甚至更长的上下文窗口，建议优先考虑 A100 80GB，它在显存容量和带宽上都更充裕。L40S 的 48GB 需要在权重和 KV Cache 之间分配，长上下文加高并发时，容易先碰到显存上限。
3. 精度与模型大小
- FP16 下的 7B/13B 模型：L40S 单卡就能放下，还有不少空间留给 KV Cache。
- 30B 级模型：L40S 需要 FP8 或 INT4 量化才能单卡运行。FP8 权重和 FP8 KV Cache 能让显存占用大约减半、有效吞吐大约翻倍，能抵消一部分带宽劣势。
- A100 没有原生 FP8 硬件支持，上面这部分 FP8 收益在 A100 上拿不到。要跑未量化的中大模型，主要靠 80GB 的显存容量。
注意，L40S 的 FP8 优势需要推理框架开启对应选项才会生效，比如 vLLM、TensorRT-LLM 的 FP8 权重和 KV Cache。如果只用默认的 FP16 运行，两张卡之间的差距会和预期不一样。
需要多卡时，互联方式很关键
70B 以上模型不量化的话，单卡放不下，需要张量并行（TP）切到 2、4 或 8 张卡上。张量并行在每一层都要进行跨卡通信：
- A100 SXM 配有 600 GB/s 的 NVLink 3.0，跨卡通信开销很小，适合做低延迟的张量并行。
- L40S 只有 PCIe 4.0（双向 64 GB/s），不支持 NVLink。多卡张量并行时容易被通信拖慢。
L40S 更适合单卡独立跑中小模型，或者部署多个独立实例共同分担流量，也可以采用通信频率较低的流水线并行。如果准备用多张 A100 做张量并行，租之前先确认节点是 SXM 还是 PCIe、是否带 NVLink，不能只看型号。多卡切分的具体做法可以参考 Llama 模型部署实操。
快速对照
| 你的场景 | 更可能省钱的卡 | 主要原因 |
|---|---|---|
| 高并发 API 服务，7B–13B 模型 | L40S | 批处理后以算力为瓶颈，租价低 |
| 30B 级模型，可接受 FP8 量化 | L40S | FP8 节省显存、提高吞吐 |
| 低并发交互，要求逐字输出快 | A100 80GB | Decode 阶段依赖带宽 |
| 32K/64K 以上长上下文 | A100 80GB | KV Cache 占用大，带宽和容量都需要 |
| 70B 以上未量化，多卡张量并行 | A100 SXM | NVLink 跨卡通信开销小 |
| 多个中小模型各自独立部署 | L40S 多实例 | 不依赖跨卡互联 |
最可靠的办法：用自己的负载各测一次
表里的判断只能帮你缩小范围。实际成本和模型、提示长度、输出长度、并发曲线都有关系，最准确的做法是用同一套负载在两张卡上分别测一次，再按下面的公式计算：
每百万输出 Token 成本 = 小时单价 ÷（每秒输出 Token 数 × 3600）× 1,000,000
操作步骤：
- 统一测试条件：模型、精度、最大上下文长度、测试提示集都保持一致。L40S 另外跑一组 FP8，A100 用 BF16，对比才公平。
- 选推理镜像：在 NexGPU 镜像模板 里选 vLLM 或 TGI，一键部署，省去自己配环境的时间。
- 按真实并发压测：分别在你预期的低峰和高峰并发下运行，记录每秒输出 token 数和每个 token 的延迟。只看单并发数据会误判 L40S，只看高并发数据又会忽略交互体验。
- 代入公式对比：先确认延迟满足业务要求，再在满足要求的配置里选单位成本最低的。
在 价格页 查看可租节点时，除了单价，还要核对显存规格（A100 有 40GB 和 80GB 两种）以及接口形式（SXM 还是 PCIe）。这两项会直接影响上面的判断。
测试期间的费用说明
NexGPU 按小时计价、按秒计量，没有最低消费，所以短时间对比测试花费不多。需要注意几点：
- 下单时单价就锁定，一直到实例销毁都按这个价格计算，测试期间价格不会变。
- 关机只停止算力计费，存储仍在计费。测完如果想保留环境改天继续，可以关机，但磁盘费用会一直累积。
- 销毁后才会停止全部计费。销毁前先把压测结果和配置导出保存。
费用细节可以参考 GPU 实例关机还收不收费。如果测完决定长期部署多卡，或者需要评估集群规模，可以先按 企业 GPU 集群咨询清单 整理好需求，再联系销售。
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