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
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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