La elección entre NVIDIA L40S, L4 y T4 es una de las decisiones más habituales —y más malentendidas— en infraestructura de IA y datacenter. Las tres son GPUs profesionales de NVIDIA pensadas para servidor, pero su posicionamiento es completamente diferente. Confundirlas puede significar sobredimensionar el presupuesto o, peor, crear un cuello de botella que frene toda la infraestructura.
Esta comparativa analiza las especificaciones, los casos de uso reales y el TCO de cada modelo para ayudarte a tomar la decisión correcta según tu carga de trabajo.
Tres GPUs, tres propósitos: entender el posicionamiento
Antes de la tabla de especificaciones, conviene tener claro el papel de cada GPU en el ecosistema NVIDIA para datacenter:
- NVIDIA L40S: es la GPU más potente del segmento Ada Lovelace para servidor. Está pensada para inferencia de modelos grandes, entrenamiento ligero y cargas que requieren mucha memoria y potencia de cómputo. Es la opción cuando el rendimiento prima sobre el consumo.
- NVIDIA L4: prioriza la eficiencia energética por encima de todo. Con un TDP de 72 W en formato single slot, permite una densidad de GPUs por rack muy superior a cualquier otra opción. Su caso de uso natural es VDI, cloud gaming, encoding de vídeo e inferencia en el edge.
- NVIDIA T4: utiliza tecnología Turing —una generación anterior a Ada—, pero sigue siendo una de las GPUs más desplegadas en datacenters de todo el mundo. Muchas infraestructuras en producción funcionan sobre T4 por su coste, disponibilidad y madurez de drivers. Para cargas legacy o presupuestos ajustados, sigue siendo válida.
Tabla comparativa completa
| Especificación | NVIDIA L40S | NVIDIA L4 | NVIDIA T4 |
|---|---|---|---|
| Arquitectura | Ada Lovelace | Ada Lovelace | Turing |
| Memoria | 48 GB GDDR6 ECC | 24 GB GDDR6 ECC | 16 GB GDDR6 ECC |
| Ancho de banda de memoria | 864 GB/s | 300 GB/s | 320 GB/s |
| CUDA Cores | 18.176 | 7.680 | 2.560 |
| Tensor Cores | 568, 4.ª generación | 240, 4.ª generación | 320, 3.ª generación |
| RT Cores | 142 | 60 | 40 |
| TDP | 350 W | 72 W | 70 W |
| Interfaz | PCIe Gen4 | PCIe Gen4 | PCIe Gen3 |
| Formato | Dual slot | Single slot | Single slot |
| ECC | Sí | Sí | Sí |
| Segmento | Inferencia IA y entrenamiento ligero | VDI, edge y cloud gaming | Legacy e inferencia pequeña |
La diferencia de consumo entre la L40S, con 350 W, y las otras dos, con aproximadamente 70 W, es el dato más importante de esta tabla. No es un detalle técnico menor: es el factor que define cuál tiene sentido en cada infraestructura.
NVIDIA L40S: el caballo de batalla para IA empresarial
La NVIDIA L40S es una GPU orientada a la inferencia empresarial de modelos grandes. Sus 48 GB de memoria GDDR6 ECC permiten ejecutar localmente modelos que la L4 y la T4 no pueden cargar con la misma facilidad: Llama 70B, Mixtral 8x7B, modelos multimodales o versiones cuantizadas de modelos con más de 100.000 millones de parámetros.
Sus Tensor Cores de cuarta generación aceleran las operaciones de precisión mixta, como FP16, BF16 e INT8, que son el núcleo del rendimiento en inferencia moderna. En benchmarks de inferencia con Llama 70B, la L40S genera alrededor de 800 tokens por segundo, frente a aproximadamente 200 de la L4 y 80 de la T4.
Más allá de la inferencia, la L40S puede utilizarse para:
- Entrenamiento ligero mediante LoRA o QLoRA en modelos de entre 7B y 13B parámetros.
- Fine-tuning de modelos de visión.
- Generación de imágenes con Stable Diffusion XL.
- Ejecución de modelos generativos equivalentes a alta velocidad.
Su principal limitación es el consumo. 350 W por GPU implica refrigeración activa, servidores con fuentes de alimentación de alta potencia y costes operativos considerables. En racks de alta densidad, la gestión térmica es un factor crítico que debe planificarse desde el diseño de la infraestructura.
Para complementar esta GPU con la plataforma de servidor adecuada, consulta nuestra guía de workstations para IA y los servidores para IA disponibles en nuestro catálogo.
NVIDIA L4: la más eficiente energéticamente
La NVIDIA L4 es una de las GPUs de datacenter más eficientes de su generación. Con solo 72 W de TDP y formato PCIe single slot, ofrece una elevada eficiencia por vatio, lo que la convierte en la opción correcta en más escenarios de los que podría parecer inicialmente.
Sus 24 GB de memoria GDDR6 ECC son suficientes para inferencia de modelos pequeños y medianos, como Llama 7B, Mistral 7B y modelos de visión compactos, manteniendo una latencia competitiva.
Sus principales casos de uso son:
- VDI: su bajo consumo permite densidades de hasta 24–32 sesiones por GPU, dependiendo del perfil de usuario, reduciendo el coste por puesto.
- Cloud gaming: proporciona aceleración gráfica y codificación de vídeo en un formato compacto y eficiente.
- Streaming de vídeo: incluye soporte por hardware para codificación y decodificación AV1, H.265 y H.264.
- Inferencia de IA: resulta adecuada para modelos pequeños y medianos.
- Edge computing: su bajo consumo y formato compacto permiten instalarla en entornos con alimentación eléctrica limitada o sin refrigeración de datacenter convencional.
NVIDIA T4: cuándo sigue teniendo sentido
La NVIDIA T4 utiliza arquitectura Turing y fue lanzada en 2018, pero afirmar que está completamente obsoleta sería impreciso. Sigue estando presente en numerosas infraestructuras de datacenter por razones concretas.
Su disponibilidad en el mercado de segunda mano y en servicios cloud como AWS G4dn, instancias T4 de Google Cloud y Azure NC T4 v3 permite acceder a ella con un coste muy inferior al de las alternativas basadas en arquitectura Ada.
Para cargas de inferencia ligera, como modelos de entre 1B y 3B parámetros, clasificación de texto o detección de objetos mediante modelos compactos, el rendimiento de la T4 continúa siendo válido.
También tiene sentido mantener una infraestructura T4 existente cuando el coste de migración no se justifica mediante la mejora de rendimiento esperada. En muchos entornos empresariales, una T4 en producción con cargas conocidas y drivers maduros puede resultar más predecible que una migración inmediata a una arquitectura nueva.
Sin embargo, la T4 ya no resulta competitiva para:
- Modelos de más de 7B parámetros con inferencia fluida.
- Fine-tuning moderno.
- Generación de imágenes de alta calidad a escala.
- VDI con perfiles gráficos exigentes.
Comparativa por caso de uso
| Caso de uso | Mejor opción | Segunda opción | No recomendada |
|---|---|---|---|
| Inferencia LLM 70B+ | L40S | — | L4 y T4 |
| Inferencia LLM 7B–13B | L4 | L40S | T4, con limitaciones |
| Inferencia de modelos pequeños | T4 o L4 | — | L40S, sobredimensionada |
| Fine-tuning LoRA o QLoRA | L40S | L4 para modelos pequeños | T4 |
| VDI estándar: Office y navegador | L4 | T4 | L40S |
| VDI gráfico profesional | L40S | L4 | T4 |
| Cloud gaming | L4 | L40S | T4 |
| Codificación de vídeo AV1/H.265 | L4 | L40S | T4 |
| Edge y bajo consumo | L4 | T4 | L40S |
| Infraestructura legacy existente | T4 | — | — |
TCO real: consumo y densidad
El precio de compra de la GPU es solo una parte del coste total. En un datacenter operando las 24 horas del día durante un periodo de entre tres y cinco años, el coste energético acumulado puede superar ampliamente una parte relevante del coste inicial del hardware.
El siguiente cálculo orientativo asume una operación continua y un precio de la electricidad de 0,12 €/kWh:
| GPU | TDP | Coste eléctrico anual | Coste eléctrico en 3 años |
|---|---|---|---|
| NVIDIA L40S | 350 W | Aproximadamente 368 € | Aproximadamente 1.105 € |
| NVIDIA L4 | 72 W | Aproximadamente 75 € | Aproximadamente 226 € |
| NVIDIA T4 | 70 W | Aproximadamente 73 € | Aproximadamente 220 € |
Una infraestructura de diez GPUs L40S frente a diez GPUs L4 supone una diferencia de costes energéticos de aproximadamente 2.900 € anuales. En racks de alta densidad con veinte o más GPUs, la diferencia se convierte en un factor presupuestario relevante que a menudo se ignora durante la comparativa inicial del precio del hardware.
Además del consumo, también debe considerarse la densidad. El formato single slot de la L4 y la T4 permite instalar más GPUs por servidor que el formato dual slot de la L40S. Esto puede reducir el número de servidores necesarios para alcanzar una capacidad de inferencia determinada en cargas de trabajo eficientes energéticamente.
Servidores compatibles
Las tres GPUs utilizan interfaz PCIe y son compatibles con numerosos servidores de rack estándar en formatos 1U, 2U y 4U. Sin embargo, existen consideraciones prácticas importantes.
Servidores para NVIDIA L40S
La L40S, con un TDP de 350 W y formato dual slot, requiere:
- Fuentes de alimentación redundantes de alta potencia.
- Sistemas de refrigeración activa dimensionados para cargas elevadas.
- Espacio suficiente para GPUs de doble ranura.
- Flujo de aire optimizado para cargas de trabajo continuas.
Plataformas como Dell PowerEdge R750xa, HPE ProLiant DL380 Gen10 Plus o Supermicro 4124GS son opciones habituales para este tipo de configuración.
Servidores para NVIDIA L4 y T4
La L4 y la T4, al utilizar formato single slot y tener un consumo reducido, son considerablemente más flexibles. Pueden instalarse en servidores de alta densidad con hasta ocho GPUs por nodo sin los mismos requisitos térmicos y eléctricos de la L40S.
Esto las convierte en opciones especialmente adecuadas para infraestructuras de escala horizontal, VDI, vídeo, edge computing e inferencia distribuida.
Consulta nuestro catálogo NVIDIA para conocer las opciones disponibles actualmente.
¿Merece la pena esperar a la sucesora Blackwell?
La arquitectura Blackwell de NVIDIA ya está disponible en diferentes segmentos del mercado. En el área de servidores de inferencia y VDI, donde compiten la L40S, la L4 y la T4, NVIDIA está evolucionando su catálogo hacia nuevas soluciones basadas en esta arquitectura.
La conveniencia de esperar depende de las necesidades de cada proyecto:
- Infraestructura necesaria en los próximos tres a seis meses: la L40S y la L4 basadas en Ada siguen siendo opciones vigentes. La llegada de una nueva generación no implica que los modelos existentes queden obsoletos de inmediato.
- Planificación a dos o tres años: puede tener sentido estudiar las alternativas Blackwell disponibles para este segmento. Las mejoras en eficiencia energética y Tensor Cores pueden tener un impacto directo en el TCO a largo plazo.
FAQ
¿Cuál es la diferencia principal entre la L40S y la L4?
La L40S tiene el doble de memoria, con 48 GB frente a 24 GB, más del doble de potencia de cómputo y casi cinco veces el consumo energético, con 350 W frente a 72 W. La L40S está orientada a cargas de inferencia pesada y modelos grandes, mientras que la L4 prioriza la eficiencia en VDI, cloud gaming e inferencia de modelos pequeños y medianos.
¿Sigue siendo válida la NVIDIA T4 en 2026?
Sí, para cargas de inferencia ligera, infraestructuras existentes en producción y proyectos con presupuestos ajustados. Para nuevos despliegues que requieran modelos modernos de más de 7B parámetros o VDI gráfico exigente, la L4 suele ser una alternativa más coherente.
¿Puede la L40S sustituir a una H100 para inferencia?
Para inferencia de modelos de hasta 70B parámetros, la L40S puede ser una alternativa más económica que la H100 y ofrecer un rendimiento adecuado para numerosos casos empresariales. Para entrenamiento de modelos grandes o inferencia de modelos de más de 100B parámetros sin una cuantización agresiva, la H100 continúa siendo una opción más adecuada.
¿Cuántas GPUs L4 equivalen a una L40S en inferencia?
Depende del modelo y del tipo de carga. En inferencia de modelos medianos donde ambas GPUs disponen de suficiente VRAM, aproximadamente tres o cuatro GPUs L4 pueden acercarse al rendimiento de una L40S. Sin embargo, deben tenerse en cuenta el coste, el consumo, la comunicación entre GPUs y la complejidad de gestionar varios dispositivos.
¿La L4 es adecuada para ejecutar LLM localmente en una empresa?
Sí, especialmente para modelos de hasta 13B parámetros en versiones cuantizadas INT8 o INT4. Modelos como Llama 13B o Mistral 7B pueden ejecutarse de forma fluida en una L4. Para modelos de 70B o superiores, la L40S representa una opción mínima más viable.
¿Qué GPU elegir para un proyecto piloto de IA en una empresa mediana?
Para una empresa mediana que quiere probar inferencia local sin realizar una inversión elevada, la NVIDIA L4 es un punto de entrada equilibrado: precio contenido, bajo consumo, 24 GB de VRAM y compatibilidad con frameworks habituales como PyTorch, TensorRT y vLLM.
¿Necesitas ayuda para definir la configuración de servidor GPU correcta para tu infraestructura? Nuestro equipo técnico puede orientarte en la elección y el dimensionado del sistema según tu carga de trabajo real.
