{"id":17056,"date":"2026-07-27T09:30:12","date_gmt":"2026-07-27T08:30:12","guid":{"rendered":"https:\/\/ibertronica.es\/blog\/?p=17056"},"modified":"2026-07-13T09:29:33","modified_gmt":"2026-07-13T08:29:33","slug":"nvidia-l40s-vs-l4-vs-t4-comparativa","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/ibertronica.es\/blog\/productos\/nvidia-l40s-vs-l4-vs-t4-comparativa\/","title":{"rendered":"NVIDIA L40S vs L4 vs T4: comparativa de GPUs para inferencia y cargas mixtas"},"content":{"rendered":"<p>La elecci\u00f3n entre <strong>NVIDIA L40S, L4 y T4<\/strong> es una de las decisiones m\u00e1s habituales \u2014y m\u00e1s malentendidas\u2014 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.<\/p>\n<p>Esta comparativa analiza las especificaciones, los casos de uso reales y el TCO de cada modelo para ayudarte a tomar la decisi\u00f3n correcta seg\u00fan tu carga de trabajo.<\/p>\n<p><a onclick=\"javascript:pageTracker._trackPageview('\/downloads\/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/NVIDIA-L40S-vs-L4-vs-T4-1.jpg');\"  href=\"https:\/\/ibertronica.es\/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/NVIDIA-L40S-vs-L4-vs-T4-1.jpg\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"aligncenter wp-image-17059 size-full\" title=\"Nvidia L40s Vs L4 Vs T4 1\" src=\"https:\/\/ibertronica.es\/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/NVIDIA-L40S-vs-L4-vs-T4-1.jpg\" alt=\"Nvidia L40s Vs L4 Vs T4 1\" width=\"1030\" height=\"372\" srcset=\"https:\/\/ibertronica.es\/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/NVIDIA-L40S-vs-L4-vs-T4-1.jpg 1030w, https:\/\/ibertronica.es\/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/NVIDIA-L40S-vs-L4-vs-T4-1-300x108.jpg 300w, https:\/\/ibertronica.es\/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/NVIDIA-L40S-vs-L4-vs-T4-1-1024x370.jpg 1024w, https:\/\/ibertronica.es\/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/NVIDIA-L40S-vs-L4-vs-T4-1-150x54.jpg 150w, https:\/\/ibertronica.es\/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/NVIDIA-L40S-vs-L4-vs-T4-1-228x82.jpg 228w\" sizes=\"auto, (max-width: 1030px) 100vw, 1030px\" \/><\/a><\/p>\n<h2>Tres GPUs, tres prop\u00f3sitos: entender el posicionamiento<\/h2>\n<p>Antes de la tabla de especificaciones, conviene tener claro el papel de cada GPU en el ecosistema NVIDIA para datacenter:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>NVIDIA L40S:<\/strong> es la GPU m\u00e1s potente del segmento Ada Lovelace para servidor. Est\u00e1 pensada para inferencia de modelos grandes, entrenamiento ligero y cargas que requieren mucha memoria y potencia de c\u00f3mputo. Es la opci\u00f3n cuando el rendimiento prima sobre el consumo.<\/li>\n<li><strong>NVIDIA L4:<\/strong> prioriza la eficiencia energ\u00e9tica 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 opci\u00f3n. Su caso de uso natural es VDI, cloud gaming, encoding de v\u00eddeo e inferencia en el edge.<\/li>\n<li><strong>NVIDIA T4:<\/strong> utiliza tecnolog\u00eda Turing \u2014una generaci\u00f3n anterior a Ada\u2014, pero sigue siendo una de las GPUs m\u00e1s desplegadas en datacenters de todo el mundo. Muchas infraestructuras en producci\u00f3n funcionan sobre T4 por su coste, disponibilidad y madurez de drivers. Para cargas legacy o presupuestos ajustados, sigue siendo v\u00e1lida.<\/li>\n<\/ul>\n<h2>Tabla comparativa completa<\/h2>\n<table style=\"width: 100%;\" border=\"0\" cellspacing=\"1\" cellpadding=\"6\">\n<thead>\n<tr>\n<th><strong>Especificaci\u00f3n<\/strong><\/th>\n<th><strong>NVIDIA L40S<\/strong><\/th>\n<th><strong>NVIDIA L4<\/strong><\/th>\n<th><strong>NVIDIA T4<\/strong><\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td><strong>Arquitectura<\/strong><\/td>\n<td>Ada Lovelace<\/td>\n<td>Ada Lovelace<\/td>\n<td>Turing<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td><strong>Memoria<\/strong><\/td>\n<td>48 GB GDDR6 ECC<\/td>\n<td>24 GB GDDR6 ECC<\/td>\n<td>16 GB GDDR6 ECC<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td><strong>Ancho de banda de memoria<\/strong><\/td>\n<td>864 GB\/s<\/td>\n<td>300 GB\/s<\/td>\n<td>320 GB\/s<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td><strong>CUDA Cores<\/strong><\/td>\n<td>18.176<\/td>\n<td>7.680<\/td>\n<td>2.560<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td><strong>Tensor Cores<\/strong><\/td>\n<td>568, 4.\u00aa generaci\u00f3n<\/td>\n<td>240, 4.\u00aa generaci\u00f3n<\/td>\n<td>320, 3.\u00aa generaci\u00f3n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td><strong>RT Cores<\/strong><\/td>\n<td>142<\/td>\n<td>60<\/td>\n<td>40<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td><strong>TDP<\/strong><\/td>\n<td>350 W<\/td>\n<td>72 W<\/td>\n<td>70 W<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td><strong>Interfaz<\/strong><\/td>\n<td>PCIe Gen4<\/td>\n<td>PCIe Gen4<\/td>\n<td>PCIe Gen3<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td><strong>Formato<\/strong><\/td>\n<td>Dual slot<\/td>\n<td>Single slot<\/td>\n<td>Single slot<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td><strong>ECC<\/strong><\/td>\n<td>S\u00ed<\/td>\n<td>S\u00ed<\/td>\n<td>S\u00ed<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td><strong>Segmento<\/strong><\/td>\n<td>Inferencia IA y entrenamiento ligero<\/td>\n<td>VDI, edge y cloud gaming<\/td>\n<td>Legacy e inferencia peque\u00f1a<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<p>La diferencia de consumo entre la <strong>L40S, con 350 W<\/strong>, y las otras dos, con aproximadamente 70 W, es el dato m\u00e1s importante de esta tabla. No es un detalle t\u00e9cnico menor: es el factor que define cu\u00e1l tiene sentido en cada infraestructura.<\/p>\n<p><a onclick=\"javascript:pageTracker._trackPageview('\/downloads\/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/NVIDIA-L40S-vs-L4-vs-T4-2.jpg');\"  href=\"https:\/\/ibertronica.es\/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/NVIDIA-L40S-vs-L4-vs-T4-2.jpg\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"aligncenter wp-image-17060 size-full\" title=\"Nvidia L40s Vs L4 Vs T4 2\" src=\"https:\/\/ibertronica.es\/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/NVIDIA-L40S-vs-L4-vs-T4-2.jpg\" alt=\"Nvidia L40s Vs L4 Vs T4 2\" width=\"1030\" height=\"275\" srcset=\"https:\/\/ibertronica.es\/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/NVIDIA-L40S-vs-L4-vs-T4-2.jpg 1030w, https:\/\/ibertronica.es\/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/NVIDIA-L40S-vs-L4-vs-T4-2-300x80.jpg 300w, https:\/\/ibertronica.es\/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/NVIDIA-L40S-vs-L4-vs-T4-2-1024x273.jpg 1024w, https:\/\/ibertronica.es\/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/NVIDIA-L40S-vs-L4-vs-T4-2-150x40.jpg 150w, https:\/\/ibertronica.es\/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/NVIDIA-L40S-vs-L4-vs-T4-2-228x61.jpg 228w\" sizes=\"auto, (max-width: 1030px) 100vw, 1030px\" \/><\/a><\/p>\n<h2>NVIDIA L40S: el caballo de batalla para IA empresarial<\/h2>\n<p>La <strong>NVIDIA L40S<\/strong> 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 m\u00e1s de 100.000 millones de par\u00e1metros.<\/p>\n<p>Sus Tensor Cores de cuarta generaci\u00f3n aceleran las operaciones de precisi\u00f3n mixta, como <strong>FP16, BF16 e INT8<\/strong>, que son el n\u00facleo 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.<\/p>\n<p>M\u00e1s all\u00e1 de la inferencia, la L40S puede utilizarse para:<\/p>\n<ul>\n<li>Entrenamiento ligero mediante LoRA o QLoRA en modelos de entre 7B y 13B par\u00e1metros.<\/li>\n<li>Fine-tuning de modelos de visi\u00f3n.<\/li>\n<li>Generaci\u00f3n de im\u00e1genes con Stable Diffusion XL.<\/li>\n<li>Ejecuci\u00f3n de modelos generativos equivalentes a alta velocidad.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Su principal limitaci\u00f3n es el consumo. <strong>350 W por GPU<\/strong> implica refrigeraci\u00f3n activa, servidores con fuentes de alimentaci\u00f3n de alta potencia y costes operativos considerables. En racks de alta densidad, la gesti\u00f3n t\u00e9rmica es un factor cr\u00edtico que debe planificarse desde el dise\u00f1o de la infraestructura.<\/p>\n<p>Para complementar esta GPU con la plataforma de servidor adecuada, consulta nuestra <a href=\"https:\/\/ibertronica.es\/blog\/productos\/workstations-inteligencia-artificial-deep-learning-2026\/\">gu\u00eda de <strong>workstations para IA<\/strong><\/a> y los <a href=\"https:\/\/ibertronica.es\/servidores-para-ia\"><strong>servidores para IA<\/strong><\/a> disponibles en nuestro cat\u00e1logo.<\/p>\n<h2>NVIDIA L4: la m\u00e1s eficiente energ\u00e9ticamente<\/h2>\n<p>La <strong>NVIDIA L4<\/strong> es una de las GPUs de datacenter m\u00e1s eficientes de su generaci\u00f3n. Con solo 72 W de TDP y formato PCIe single slot, ofrece una elevada eficiencia por vatio, lo que la convierte en la opci\u00f3n correcta en m\u00e1s escenarios de los que podr\u00eda parecer inicialmente.<\/p>\n<p>Sus 24 GB de memoria GDDR6 ECC son suficientes para inferencia de modelos peque\u00f1os y medianos, como Llama 7B, Mistral 7B y modelos de visi\u00f3n compactos, manteniendo una latencia competitiva.<\/p>\n<p>Sus principales casos de uso son:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>VDI:<\/strong> su bajo consumo permite densidades de hasta 24\u201332 sesiones por GPU, dependiendo del perfil de usuario, reduciendo el coste por puesto.<\/li>\n<li><strong>Cloud gaming:<\/strong> proporciona aceleraci\u00f3n gr\u00e1fica y codificaci\u00f3n de v\u00eddeo en un formato compacto y eficiente.<\/li>\n<li><strong>Streaming de v\u00eddeo:<\/strong> incluye soporte por hardware para codificaci\u00f3n y decodificaci\u00f3n AV1, H.265 y H.264.<\/li>\n<li><strong>Inferencia de IA:<\/strong> resulta adecuada para modelos peque\u00f1os y medianos.<\/li>\n<li><strong>Edge computing:<\/strong> su bajo consumo y formato compacto permiten instalarla en entornos con alimentaci\u00f3n el\u00e9ctrica limitada o sin refrigeraci\u00f3n de datacenter convencional.<\/li>\n<\/ul>\n<h2>NVIDIA T4: cu\u00e1ndo sigue teniendo sentido<\/h2>\n<p>La <strong>NVIDIA T4<\/strong> utiliza arquitectura Turing y fue lanzada en 2018, pero afirmar que est\u00e1 completamente obsoleta ser\u00eda impreciso. Sigue estando presente en numerosas infraestructuras de datacenter por razones concretas.<\/p>\n<p>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.<\/p>\n<p>Para cargas de inferencia ligera, como modelos de entre 1B y 3B par\u00e1metros, clasificaci\u00f3n de texto o detecci\u00f3n de objetos mediante modelos compactos, el rendimiento de la T4 contin\u00faa siendo v\u00e1lido.<\/p>\n<p>Tambi\u00e9n tiene sentido mantener una infraestructura T4 existente cuando el coste de migraci\u00f3n no se justifica mediante la mejora de rendimiento esperada. En muchos entornos empresariales, una T4 en producci\u00f3n con cargas conocidas y drivers maduros puede resultar m\u00e1s predecible que una migraci\u00f3n inmediata a una arquitectura nueva.<\/p>\n<p>Sin embargo, la T4 ya no resulta competitiva para:<\/p>\n<ul>\n<li>Modelos de m\u00e1s de 7B par\u00e1metros con inferencia fluida.<\/li>\n<li>Fine-tuning moderno.<\/li>\n<li>Generaci\u00f3n de im\u00e1genes de alta calidad a escala.<\/li>\n<li>VDI con perfiles gr\u00e1ficos exigentes.<\/li>\n<\/ul>\n<h2>Comparativa por caso de uso<\/h2>\n<table style=\"width: 100%;\" border=\"0\" cellspacing=\"1\" cellpadding=\"6\">\n<thead>\n<tr>\n<th><strong>Caso de uso<\/strong><\/th>\n<th><strong>Mejor opci\u00f3n<\/strong><\/th>\n<th><strong>Segunda opci\u00f3n<\/strong><\/th>\n<th><strong>No recomendada<\/strong><\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td><strong>Inferencia LLM 70B+<\/strong><\/td>\n<td>L40S<\/td>\n<td>\u2014<\/td>\n<td>L4 y T4<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td><strong>Inferencia LLM 7B\u201313B<\/strong><\/td>\n<td>L4<\/td>\n<td>L40S<\/td>\n<td>T4, con limitaciones<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td><strong>Inferencia de modelos peque\u00f1os<\/strong><\/td>\n<td>T4 o L4<\/td>\n<td>\u2014<\/td>\n<td>L40S, sobredimensionada<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td><strong>Fine-tuning LoRA o QLoRA<\/strong><\/td>\n<td>L40S<\/td>\n<td>L4 para modelos peque\u00f1os<\/td>\n<td>T4<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td><strong>VDI est\u00e1ndar: Office y navegador<\/strong><\/td>\n<td>L4<\/td>\n<td>T4<\/td>\n<td>L40S<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td><strong>VDI gr\u00e1fico profesional<\/strong><\/td>\n<td>L40S<\/td>\n<td>L4<\/td>\n<td>T4<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td><strong>Cloud gaming<\/strong><\/td>\n<td>L4<\/td>\n<td>L40S<\/td>\n<td>T4<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td><strong>Codificaci\u00f3n de v\u00eddeo AV1\/H.265<\/strong><\/td>\n<td>L4<\/td>\n<td>L40S<\/td>\n<td>T4<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td><strong>Edge y bajo consumo<\/strong><\/td>\n<td>L4<\/td>\n<td>T4<\/td>\n<td>L40S<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td><strong>Infraestructura legacy existente<\/strong><\/td>\n<td>T4<\/td>\n<td>\u2014<\/td>\n<td>\u2014<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<p><a onclick=\"javascript:pageTracker._trackPageview('\/downloads\/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/NVIDIA-L40S-vs-L4-vs-T4-3.jpg');\"  href=\"https:\/\/ibertronica.es\/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/NVIDIA-L40S-vs-L4-vs-T4-3.jpg\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"aligncenter wp-image-17058 size-full\" title=\"Nvidia L40s Vs L4 Vs T4 3\" src=\"https:\/\/ibertronica.es\/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/NVIDIA-L40S-vs-L4-vs-T4-3.jpg\" alt=\"Nvidia L40s Vs L4 Vs T4 3\" width=\"1030\" height=\"317\" srcset=\"https:\/\/ibertronica.es\/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/NVIDIA-L40S-vs-L4-vs-T4-3.jpg 1030w, https:\/\/ibertronica.es\/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/NVIDIA-L40S-vs-L4-vs-T4-3-300x92.jpg 300w, https:\/\/ibertronica.es\/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/NVIDIA-L40S-vs-L4-vs-T4-3-1024x315.jpg 1024w, https:\/\/ibertronica.es\/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/NVIDIA-L40S-vs-L4-vs-T4-3-150x46.jpg 150w, https:\/\/ibertronica.es\/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/NVIDIA-L40S-vs-L4-vs-T4-3-228x70.jpg 228w\" sizes=\"auto, (max-width: 1030px) 100vw, 1030px\" \/><\/a><\/p>\n<h2>TCO real: consumo y densidad<\/h2>\n<p>El precio de compra de la GPU es solo una parte del coste total. En un datacenter operando las 24 horas del d\u00eda durante un periodo de entre tres y cinco a\u00f1os, el coste energ\u00e9tico acumulado puede superar ampliamente una parte relevante del coste inicial del hardware.<\/p>\n<p>El siguiente c\u00e1lculo orientativo asume una operaci\u00f3n continua y un precio de la electricidad de <strong>0,12 \u20ac\/kWh<\/strong>:<\/p>\n<table style=\"width: 100%;\" border=\"0\" cellspacing=\"1\" cellpadding=\"6\">\n<thead>\n<tr>\n<th><strong>GPU<\/strong><\/th>\n<th><strong>TDP<\/strong><\/th>\n<th><strong>Coste el\u00e9ctrico anual<\/strong><\/th>\n<th><strong>Coste el\u00e9ctrico en 3 a\u00f1os<\/strong><\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td><strong>NVIDIA L40S<\/strong><\/td>\n<td>350 W<\/td>\n<td>Aproximadamente 368 \u20ac<\/td>\n<td>Aproximadamente 1.105 \u20ac<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td><strong>NVIDIA L4<\/strong><\/td>\n<td>72 W<\/td>\n<td>Aproximadamente 75 \u20ac<\/td>\n<td>Aproximadamente 226 \u20ac<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td><strong>NVIDIA T4<\/strong><\/td>\n<td>70 W<\/td>\n<td>Aproximadamente 73 \u20ac<\/td>\n<td>Aproximadamente 220 \u20ac<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<p>Una infraestructura de diez GPUs L40S frente a diez GPUs L4 supone una diferencia de costes energ\u00e9ticos de aproximadamente <strong>2.900 \u20ac anuales<\/strong>. En racks de alta densidad con veinte o m\u00e1s GPUs, la diferencia se convierte en un factor presupuestario relevante que a menudo se ignora durante la comparativa inicial del precio del hardware.<\/p>\n<p>Adem\u00e1s del consumo, tambi\u00e9n debe considerarse la densidad. El formato single slot de la L4 y la T4 permite instalar m\u00e1s GPUs por servidor que el formato dual slot de la L40S. Esto puede reducir el n\u00famero de servidores necesarios para alcanzar una capacidad de inferencia determinada en cargas de trabajo eficientes energ\u00e9ticamente.<\/p>\n<h2>Servidores compatibles<\/h2>\n<p>Las tres GPUs utilizan interfaz PCIe y son compatibles con numerosos servidores de rack est\u00e1ndar en formatos 1U, 2U y 4U. Sin embargo, existen consideraciones pr\u00e1cticas importantes.<\/p>\n<h3>Servidores para NVIDIA L40S<\/h3>\n<p>La L40S, con un TDP de 350 W y formato dual slot, requiere:<\/p>\n<ul>\n<li>Fuentes de alimentaci\u00f3n redundantes de alta potencia.<\/li>\n<li>Sistemas de refrigeraci\u00f3n activa dimensionados para cargas elevadas.<\/li>\n<li>Espacio suficiente para GPUs de doble ranura.<\/li>\n<li>Flujo de aire optimizado para cargas de trabajo continuas.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Plataformas como <strong>Dell PowerEdge R750xa, HPE ProLiant DL380 Gen10 Plus o Supermicro 4124GS<\/strong> son opciones habituales para este tipo de configuraci\u00f3n.<\/p>\n<h3>Servidores para NVIDIA L4 y T4<\/h3>\n<p>La L4 y la T4, al utilizar formato single slot y tener un consumo reducido, son considerablemente m\u00e1s flexibles. Pueden instalarse en servidores de alta densidad con hasta ocho GPUs por nodo sin los mismos requisitos t\u00e9rmicos y el\u00e9ctricos de la L40S.<\/p>\n<p>Esto las convierte en opciones especialmente adecuadas para infraestructuras de escala horizontal, VDI, v\u00eddeo, edge computing e inferencia distribuida.<\/p>\n<p>Consulta nuestro <a href=\"https:\/\/ibertronica.es\/marcas\/nvidia\"><strong>cat\u00e1logo NVIDIA<\/strong><\/a> para conocer las opciones disponibles actualmente.<\/p>\n<h2>\u00bfMerece la pena esperar a la sucesora Blackwell?<\/h2>\n<p>La arquitectura Blackwell de NVIDIA ya est\u00e1 disponible en diferentes segmentos del mercado. En el \u00e1rea de servidores de inferencia y VDI, donde compiten la L40S, la L4 y la T4, NVIDIA est\u00e1 evolucionando su cat\u00e1logo hacia nuevas soluciones basadas en esta arquitectura.<\/p>\n<p>La conveniencia de esperar depende de las necesidades de cada proyecto:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Infraestructura necesaria en los pr\u00f3ximos tres a seis meses:<\/strong> la L40S y la L4 basadas en Ada siguen siendo opciones vigentes. La llegada de una nueva generaci\u00f3n no implica que los modelos existentes queden obsoletos de inmediato.<\/li>\n<li><strong>Planificaci\u00f3n a dos o tres a\u00f1os:<\/strong> puede tener sentido estudiar las alternativas Blackwell disponibles para este segmento. Las mejoras en eficiencia energ\u00e9tica y Tensor Cores pueden tener un impacto directo en el TCO a largo plazo.<\/li>\n<\/ul>\n<h2>FAQ<\/h2>\n<h3>\u00bfCu\u00e1l es la diferencia principal entre la L40S y la L4?<\/h3>\n<p>La L40S tiene el doble de memoria, con <strong>48 GB frente a 24 GB<\/strong>, m\u00e1s del doble de potencia de c\u00f3mputo y casi cinco veces el consumo energ\u00e9tico, con 350 W frente a 72 W. La L40S est\u00e1 orientada a cargas de inferencia pesada y modelos grandes, mientras que la L4 prioriza la eficiencia en VDI, cloud gaming e inferencia de modelos peque\u00f1os y medianos.<\/p>\n<h3>\u00bfSigue siendo v\u00e1lida la NVIDIA T4 en 2026?<\/h3>\n<p>S\u00ed, para cargas de inferencia ligera, infraestructuras existentes en producci\u00f3n y proyectos con presupuestos ajustados. Para nuevos despliegues que requieran modelos modernos de m\u00e1s de 7B par\u00e1metros o VDI gr\u00e1fico exigente, la L4 suele ser una alternativa m\u00e1s coherente.<\/p>\n<h3>\u00bfPuede la L40S sustituir a una H100 para inferencia?<\/h3>\n<p>Para inferencia de modelos de hasta 70B par\u00e1metros, la L40S puede ser una alternativa m\u00e1s econ\u00f3mica que la H100 y ofrecer un rendimiento adecuado para numerosos casos empresariales. Para entrenamiento de modelos grandes o inferencia de modelos de m\u00e1s de 100B par\u00e1metros sin una cuantizaci\u00f3n agresiva, la H100 contin\u00faa siendo una opci\u00f3n m\u00e1s adecuada.<\/p>\n<h3>\u00bfCu\u00e1ntas GPUs L4 equivalen a una L40S en inferencia?<\/h3>\n<p>Depende del modelo y del tipo de carga. En inferencia de modelos medianos donde ambas GPUs disponen de suficiente VRAM, aproximadamente <strong>tres o cuatro GPUs L4<\/strong> pueden acercarse al rendimiento de una L40S. Sin embargo, deben tenerse en cuenta el coste, el consumo, la comunicaci\u00f3n entre GPUs y la complejidad de gestionar varios dispositivos.<\/p>\n<h3>\u00bfLa L4 es adecuada para ejecutar LLM localmente en una empresa?<\/h3>\n<p>S\u00ed, especialmente para modelos de hasta 13B par\u00e1metros 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 opci\u00f3n m\u00ednima m\u00e1s viable.<\/p>\n<h3>\u00bfQu\u00e9 GPU elegir para un proyecto piloto de IA en una empresa mediana?<\/h3>\n<p>Para una empresa mediana que quiere probar inferencia local sin realizar una inversi\u00f3n elevada, la <strong>NVIDIA L4<\/strong> es un punto de entrada equilibrado: precio contenido, bajo consumo, 24 GB de VRAM y compatibilidad con frameworks habituales como PyTorch, TensorRT y vLLM.<\/p>\n<p><strong>\u00bfNecesitas ayuda para definir la configuraci\u00f3n de servidor GPU correcta para tu infraestructura?<\/strong> Nuestro equipo t\u00e9cnico puede orientarte en la elecci\u00f3n y el dimensionado del sistema seg\u00fan tu carga de trabajo real.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>La elecci\u00f3n entre NVIDIA L40S, L4 y T4 es una de las decisiones m\u00e1s habituales \u2014y m\u00e1s malentendidas\u2014 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 decisi\u00f3n&hellip;<\/p>\n","protected":false},"author":2,"featured_media":17057,"comment_status":"open","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[15],"tags":[],"class_list":["post-17056","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-productos","post-has-thumbnail"],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v27.1 - https:\/\/yoast.com\/product\/yoast-seo-wordpress\/ -->\n<title>NVIDIA L40S vs L4 vs T4: comparativa GPU | Ibertr\u00f3nica<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Comparativa t\u00e9cnica NVIDIA L40S, L4 y T4: inferencia IA, Cloud gaming, VDI y cargas mixtas. 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