Is NVIDIA B300 good enough for production inference?
回答
NVIDIA B300 pushes 2,250 TFLOPS of FP16, 75 TFLOPS of FP32, and feeds them from 288 GB of VRAM at 8,000 GB/s.
Benchmarks: LLM training with mixed precision sees near-peak FLOPS utilisation at batch sizes that fit in VRAM; LLM inference is typically within 5-15% of the theoretical bandwidth-bound ceiling on autoregressive decoding; diffusion models show the biggest jump over older accelerators, where faster attention kernels stack with the raw compute gains.
See the NVIDIA B300 page for the full spec sheet and current provider list.
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デジタルオーシャン GPUプロバイダーのレビューと主要情報 (4月 2026)
デジタルオーシャンの概要:最大資金、利益分配、ドローダウン規則、レバレッジ、取引商品、支払いスケジュール、支払い方法、取引許可、KYC。データ検証日 4月 2026。
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デジタルオーシャン
シンプルでスケーラブルなAI/ML向けGPUクラウド
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|---|---|
| 概要 | |
| Trustpilot評価 | 4.6 |
| 本社所在地 | United States |
| プロバイダータイプ | 該当なし |
| 最適用途 | AIトレーニング、推論、ファインチューニング、LLM展開、LLMサービング、コンピュータビジョン、スタートアップ、生成AI、研究 |
| GPUハードウェア | |
| GPUモデル | RTX 4000 Ada、RTX 6000 Ada、L40S、MI300X、H100 SXM、H200 |
| 最大VRAM(GB) | 192 |
| インスタンスあたり最大GPU数 | 8 |
| インターコネクト | NVLink |
| 価格 | |
| 開始価格($/時) | $0.76/hr |
| 請求単位 | 秒単位 |
| スポット/プリエンプティブル | いいえ |
| 予約割引 | 該当なし |
| 無料クレジット | 60日間有効の200ドル無料クレジット |
| 転送料金 | なし(プランに含む) |
| ストレージ | 500~720 GiB NVMeブート(含む)、大容量構成で5 TiB NVMeスクラッチ、ボリュームは月額0.10ドル/GiB |
| インフラストラクチャ | |
| リージョン | ニューヨーク(NYC2)、トロント(TOR1)、アトランタ(ATL1)、リッチモンド(RIC1)、アムステルダム(AMS3) |
| 稼働率SLA | 99% |
| 開発者体験 | |
| フレームワーク | PyTorch、TensorFlow、Jupyter、Miniconda、CUDA、ROCm、Hugging Face |
| Docker対応 | はい |
| SSHアクセス | はい |
| Jupyterノートブック | はい |
| API / CLI | はい |
| セットアップ時間 | 分単位 |
| Kubernetesサポート | はい |
| ビジネス条件 | |
| 最低利用期間 | なし |
| コンプライアンス | SOC 2 タイプII、SOC 3、HIPAA(BAA付き)、CSA STAR レベル1 |
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