Is NVIDIA B300 good enough for production inference?
답변
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.
NVIDIA B300에 대한 추가 FAQ
디지털오션 GPU 제공업체 리뷰 및 주요 정보 (4월 2026)
디지털오션 개요: 최대 자금, 수익 분배, 손실 제한 규칙, 레버리지, 거래 상품, 지급 일정, 결제 수단, 거래 권한 및 KYC. 데이터 검증일: 4월 2026.
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AI/ML을 위한 간단하고 확장 가능한 GPU 클라우드
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| 개요 | |
| Trustpilot 평점 | 4.6 |
| 본사 | United States |
| 제공자 유형 | 해당 없음 |
| 최적 용도 | AI 학습 추론 미세 조정 대형 언어 모델(LLM) 배포 LLM 서비스 컴퓨터 비전 스타트업 생성형 AI 연구 |
| GPU 하드웨어 | |
| GPU 모델 | RTX 4000 Ada RTX 6000 Ada L40S MI300X H100 SXM H200 |
| 최대 VRAM (GB) | 192 |
| 인스턴스당 최대 GPU | 8 |
| 인터커넥트 | NVLink |
| 가격 | |
| 시작 가격 ($/시간) | $0.76/hr |
| 청구 단위 | 초당 |
| 스팟/선점 가능 | 아니요 |
| 예약 할인 | 해당 없음 |
| 무료 크레딧 | 60일간 $200 무료 크레딧 |
| 아웃바운드 요금 | 없음 (플랜에 포함) |
| 스토리지 | 500-720 GiB NVMe 부팅 디스크(포함), 대형 구성에는 5 TiB NVMe 스크래치, 볼륨은 월 $0.10/GiB |
| 인프라 | |
| 지역 | 뉴욕(NYC2), 토론토(TOR1), 애틀랜타(ATL1), 리치먼드(RIC1), 암스테르담(AMS3) |
| 가동 시간 SLA | 99% |
| 개발자 경험 | |
| 프레임워크 | PyTorch TensorFlow Jupyter Miniconda CUDA ROCm Hugging Face |
| 도커 지원 | 예 |
| SSH 접근 | 예 |
| 주피터 노트북 | 예 |
| API / CLI | 예 |
| 설정 시간 | 분 |
| Kubernetes 지원 | 예 |
| 비즈니스 조건 | |
| 최소 약정 | 없음 |
| 규정 준수 | SOC 2 유형 II SOC 3 HIPAA (BAA 포함) CSA STAR 레벨 1 |
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