NVIDIA B300 è abbastanza buona per l'inferenza in produzione?

Risposta

NVIDIA B300 spinge 2,250 TFLOPS FP16, 75 TFLOPS FP32, alimentandoli con 288 GB di VRAM a 8,000 GB/s.

Benchmark: l'addestramento LLM con precisione mista vede un utilizzo quasi al picco dei FLOPS con dimensioni di batch che si adattano alla VRAM; l'inferenza LLM è tipicamente entro il 5-15% del limite teorico legato alla larghezza di banda nella decodifica autoregressiva; i modelli di diffusione mostrano il salto più grande rispetto agli acceleratori più vecchi, dove i kernel di attenzione più veloci si sommano ai guadagni di calcolo puro.

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Panoramica
Valutazione Trustpilot 4.6
Sede centrale United States
Tipo di Fornitore N/D
Ideale Per Addestramento AI inferenza fine-tuning distribuzione LLM servizio LLM visione artificiale startup AI generativa ricerca
Hardware GPU
Modelli GPU RTX 4000 Ada RTX 6000 Ada L40S MI300X H100 SXM H200
Max VRAM (GB) 192
Max GPU/Istanze 8
Interconnessione NVLink
Prezzi
Prezzo Iniziale ($/h) $0.76/hr
Granularità di Fatturazione A secondo
Spot/Preemptible No
Sconti Riservati N/D
Crediti Gratuiti Credito gratuito di $200 per 60 giorni
Tariffe di Uscita Nessuno (incluso nel piano)
Archiviazione Avvio NVMe da 500-720 GiB (incluso), scratch NVMe da 5 TiB nelle configurazioni più grandi, Volumi a $0,10/GiB/mese
Infrastruttura
Regioni New York (NYC2), Toronto (TOR1), Atlanta (ATL1), Richmond (RIC1), Amsterdam (AMS3)
SLA di Disponibilità 99%
Esperienza Sviluppatore
Framework PyTorch TensorFlow Jupyter Miniconda CUDA ROCm Hugging Face
Supporto Docker
Accesso SSH
Jupyter Notebooks
API / CLI
Tempo di Configurazione Minuti
Supporto Kubernetes
Termini Commerciali
Impegno Minimo Nessuno
Conformità SOC 2 Tipo II SOC 3 HIPAA (con BAA) CSA STAR Livello 1
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