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NVIDIA B300は最新のBlackwellアーキテクチャを採用したアクセラレーターで、最大288GBのHBM3eメモリを搭載し、AIワークロード向けの最高容量GPUの一つです。大規模なLLMのトレーニングと推論タスク向けに設計されています。本ガイドでは、クラウドGPUプロバイダーにおけるB300インスタンスの早期提供状況を追跡します。
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RunPod
AIのために構築されたクラウド — サーバーレス推論から即時のマルチノードクラスタまで、GPUワークロードをオンデマンドで展開・スケール可能。
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Vultr
32のグローバルリージョンにまたがる高性能クラウドGPU
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|---|---|---|
| 概要 | ||
| Trustpilot評価 | 3.8 | 1.8 |
| 本社所在地 | United States | United States |
| プロバイダータイプ | GPU特化型 | マルチクラウド |
| 最適用途 | AIトレーニング、推論、ファインチューニング、Stable Diffusion、バッチ処理、レンダリング、研究、LLMサービング、生成AI | AIトレーニング、推論、ビデオレンダリング、HPC、Stable Diffusion、ゲーム開発、生成AI、ファインチューニング、研究 |
| GPU Hardware | ||
| GPUモデル | 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 | A16、A40、L40S、A100 PCIe、GH200、A100 SXM、H100 SXM、B200、B300、MI300X、MI325X、MI355X |
| 最大VRAM(GB) | 288 | 288 |
| インスタンスあたり最大GPU数 | 8 | 16 |
| インターコネクト | NVLink | NVLink |
| Pricing | ||
| 開始価格($/時) | $0.06/hr | $0.47/hr |
| 請求単位 | 毎秒 | 時間単位 |
| スポット/プリエンプティブル | 1 | 1 |
| 予約割引 | 15〜29%(1ヶ月〜1年プラン) | 該当なし |
| 無料クレジット | 最初の10ドル使用後に5〜500ドルのボーナス | 30日間で最大300ドルの無料クレジット |
| 転送料金 | なし(無料) | 標準(プランにより異なる) |
| ストレージ | コンテナ/ボリューム(0.10ドル/GB/月)、アイドルボリューム(0.20ドル/GB/月)、ネットワークストレージ(0.07ドル/GB/月 1TB) | 350 GB~61 TBのNVMe(含む)、ブロックストレージは月額0.10ドル/GB、S3互換オブジェクトストレージ |
| Infrastructure | ||
| リージョン | 31のグローバルリージョン | 6大陸(アメリカ、ヨーロッパ、アジア、オーストラリア、アフリカ)にまたがる32リージョン |
| 稼働率SLA | 99.99% | 100% |
| Developer Experience | ||
| フレームワーク | PyTorch、TensorFlow、JAX、ONNX、CUDA | PyTorch、TensorFlow、CUDA、cuDNN、ROCm、Hugging Face、NVIDIA NGC |
| Docker対応 | 1 | 1 |
| SSHアクセス | 1 | 1 |
| Jupyterノートブック | 1 | 1 |
| API / CLI | 1 | 1 |
| セットアップ時間 | 即時 | 数分 |
| Kubernetes Support | 0 | 1 |
| Business Terms | ||
| 最低利用期間 | なし | なし |
| コンプライアンス | SOC 2 タイプII | SOC 2+(HIPAA)、PCI、ISO 27001、ISO 27017、ISO 27018、ISO 20000-1、CSA STAR レベル1 |
RunPod
Vultr
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