NVIDIA B200 memory-bound vs compute-bound workloads
Risposta
NVIDIA B200 delivers 2,250 FP16 TFLOPS and 75 FP32 TFLOPS, backed by 8,000 GB/s of memory bandwidth and 192 GB of VRAM. In mixed-precision fine-tuning, those numbers typically convert to solid throughput on dense models up to several tens of billions of parameters.
For low-latency inference, real-world tokens-per-second on common large language models depends more on memory bandwidth than peak FLOPS — the 8,000 GB/s figure is the relevant ceiling for autoregressive decoding. On batched workloads like diffusion image generation, compute becomes the dominant factor again.
At $1.99 per hour on the budget-friendly cloud provider, performance-per-dollar is competitive for AI-heavy workloads.
Two tracked cloud providers currently offer NVIDIA B200: Vultr and RunPod. Vultr has the cheaper rate at $1.99/hr.
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Vultr vs RunPod - Confronto fornitori GPU (Aprile 2026)
Confronto diretto tra Vultr e RunPod. Controlli finanziamento massimo, divisione profitti, regole di drawdown giornaliere e complessive, leva, asset negoziabili, frequenza pagamenti, metodi di pagamento e incasso, permessi di trading e restrizioni KYC prima di acquistare una sfida. Dati aggiornati Aprile 2026.
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Vultr
GPU cloud ad alte prestazioni in 32 regioni globali
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RunPod
Il cloud progettato per l'IA — distribuisca e scaldi carichi di lavoro GPU da inferenze serverless a cluster multi-nodo istantanei su richiesta.
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| Panoramica | ||
| Valutazione Trustpilot | 1.8 | 3.7 |
| Sede centrale | United States | United States |
| Tipo di Fornitore | Multi-Cloud | Focalizzato sulle GPU |
| Ideale Per | Addestramento AI inferenza rendering video HPC Stable Diffusion sviluppo di giochi AI generativa messa a punto ricerca | Addestramento AI inferenza messa a punto Stable Diffusion elaborazione batch rendering ricerca servizio LLM AI generativa |
| Hardware GPU | ||
| Modelli GPU | A16 A40 L40S A100 PCIe GH200 A100 SXM H100 SXM B200 B300 MI300X MI325X MI355X | B300 B200 H200 H100 SXM H100 PCIe H100 NVL MI300X A100 SXM A100 PCIe RTX 5090 RTX PRO 6000 L40S L40 RTX 6000 Ada RTX 5000 Ada RTX A6000 RTX A5000 RTX 4090 RTX 4080 SUPER RTX 4080 RTX 4070 Ti RTX 3090 Ti RTX 3090 RTX 3080 Ti RTX 3080 RTX 3070 A40 A30 A2 L4 |
| Max VRAM (GB) | 288 | 288 |
| Max GPU/Istanze | 16 | 8 |
| Interconnessione | NVLink | NVLink |
| Prezzi | ||
| Prezzo Iniziale ($/h) | $0.47/hr | $0.06/hr |
| Granularità di Fatturazione | Per ora | Per secondo |
| Spot/Preemptible | Sì | Sì |
| Sconti Riservati | N/D | 15-29% (piani da 1 mese a 1 anno) |
| Crediti Gratuiti | Fino a 300 $ di credito gratuito per 30 giorni | Bonus da $5 a $500 dopo la prima spesa di $10 |
| Tariffe di Uscita | Standard (varia in base al piano) | Nessuno (Gratuito) |
| Archiviazione | 350 GB - 61 TB NVMe (incluso), Block Storage a 0,10 $/GB/mese, Object Storage compatibile S3 | Contenitore/Volume ($0,10/GB/mese), Volume inattivo ($0,20/GB/mese), Archiviazione di rete ($0,07/GB/mese 1TB) |
| Infrastruttura | ||
| Regioni | 32 regioni in 6 continenti (Americhe, Europa, Asia, Australia, Africa) | 31 regioni globali |
| SLA di Disponibilità | 100% | 99,99% |
| Esperienza Sviluppatore | ||
| Framework | PyTorch TensorFlow CUDA cuDNN ROCm Hugging Face NVIDIA NGC | PyTorch TensorFlow JAX ONNX CUDA |
| Supporto Docker | Sì | Sì |
| Accesso SSH | Sì | Sì |
| Jupyter Notebooks | Sì | Sì |
| API / CLI | Sì | Sì |
| Tempo di Configurazione | Minuti | Istantaneo |
| Supporto Kubernetes | Sì | No |
| Termini Commerciali | ||
| Impegno Minimo | Nessuno | Nessuno |
| Conformità | SOC 2+ (HIPAA) PCI ISO 27001 ISO 27017 ISO 27018 ISO 20000-1 CSA STAR Livello 1 | SOC 2 Tipo II |
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