| 型号 | L20 |
| Target Markets / 目标市场 | 基于 AD102 图形处理器,PCI-E4.0接口，18432 个着色单元,有助于提高机器学习应用程序的速度，第四代tensor core， 支持FPB 和transformer 引擎，第三代 RT Core |
| GPU / 图形处理单元（架构） | AD102（ada lovelace） |
| GPU Cores / CUDA 单元数 | 11776 |
| Tensor Cores / Tensor 核数 | 368 |
| Core Clock / 基本频率 | 1440 MHz |
| Boost Clock(s) / 超频频率 | 2520MHz |
| Memory Clock / 显存频率 | 2.25 GHz GDDR6 |
| Memory Bus Width / 显存位宽 | 384 bit |
| Memory Bandwidth / 显存带宽 | 864GB/ s |
| VRAM / 显存 | 48GB |
| FP8 | 239 TFLOPS |
| FP16 Computing (non-Tensor) / 半精性能 non-Tensor | 59.35 TFLOPS |
| FP16 Tensor Computing/ 半精 Tensor性能 | 119.5 TFLOPS |
| FP32 Computing (non-Tensor) / 单精性能 non-Tensor | 59.35 TFLOPS |
| TF32 Tensor Computing / TF32 Tensor性能 | 59.8 TFLOPS |
| FP64 Computing (non-Tensor) / 双精性能 non-Tensor | 0.9 TFLOPS |
| FP64 Tensor Computing / FP64 Tensor性能 | 0.9 TFLOPS |
| INT8 Computing / INT8 性能 | 239 TFLOPS |
| INT4 Computing / INT4 性能 | / |
| Interconnect Bandwidth / GPU-GPU带宽 | PCIe 4.0 x16：双向 64 GB/s |
| Transistor Count / 晶体管数量 | 5nm 76,300 million |
| Form Factor / 外形 | PCIe 4.0 x16 双槽位 被动散热 |
| TDP / 设计功耗 | 275W |
一、NVIDIA L20显卡 基本概述
NVIDIA L20显卡 凭借先进的Ada Lovelace架构，成为了GPU领域的一项技术奇迹。NVIDIA L20配备48 GB GDDR6显存，具备ECC错误校验功能及惊人的864 GB/s显存带宽，确保了对高性能应用的数据处理高效性。其张量核心支持INT8、FPB、BF16和FP16运算，为L20的强大处理能力奠定了基础，特别是在FP32运算中可达到59.8 TFLOPS的峰值性能。NVIDIA L20支持光线追踪核心(RT cores)、多实例GPU(MIG)技术，以及高达96 MB的L2缓存，NVIDIA L20显卡旨在提供多样化的功能与优化的工作负载管理。凭借275瓦的低功耗设计，以及采用双槽全高全长(FHFL)规格的紧凑外形，L20成为满足多种计算需求的灵动解决方案。
二、NVIDIA L20显卡 应用场景
NVIDIA L20 显卡 因其高性能、灵活性和高效能，适用于广泛的人工智能、科学研究、图形渲染、云计算和边缘计算等领域:
人工智能与深度学习：L20拥有强大的张量核心，支持INT8、FPB、BF16、FP16等多种精度运算，高达59.8 TFLOPS的FP32运算性能，这对于训练复杂的人工智能模型和执行大规模机器学习任务至关重要。高带宽的GDDR6内存配合ECC校验，保障了数据处理的准确性和效率，适合处理大数据集和进行高速模型迭代。
高性能计算(HPC)：其先进的Ada Lovelace架构、大容量的L2缓存以及对多实例GPU的支持，使得L20能够有效处理并行计算密集型任务，如物理模拟、气候建模、基因组学研究等，为科研和工程计算提供强大支撑。
专业视觉计算与图形渲染：NVIDIA L20的高带宽和大容量显存非常适合处理高清视频编辑、复杂的3D建模与渲染工作，以及实时的图形处理任务，如建筑设计、电影特效和高端游戏开发。
数据中心与云计算：鉴于其能效设计（275W功耗）和双槽FHFL规格，NVIDIA L20适合部署于数据中心环境中，为云服务提供商提供高效、可靠的GPU加速服务，支持虚拟桌面基础设施(VDI)、云游戏和各种AI即服务(AIaaS)应用。
边缘计算：虽然L20主要面向数据中心级应用，但其强大的处理能力和适度的功耗也使其成为某些高性能边缘计算场景的候选，如自动驾驶汽车的本地数据处理、智能制造中的实时分析等。