NVIDIA B200 memory-bound vs compute-bound workloads
Odpowiedź
NVIDIA B200 delivers 2,250 FP16 TFLOPS and 75 FP32 TFLOPS, backed by 8,000 GB/s of memory bandwidth and 192 GB of VRAM. In mixed-precision fine-tuning, those numbers typically convert to solid throughput on dense models up to several tens of billions of parameters.
For low-latency inference, real-world tokens-per-second on common large language models depends more on memory bandwidth than peak FLOPS — the 8,000 GB/s figure is the relevant ceiling for autoregressive decoding. On batched workloads like diffusion image generation, compute becomes the dominant factor again.
At $1.99 per hour on the budget-friendly cloud provider, performance-per-dollar is competitive for AI-heavy workloads.
Two tracked cloud providers currently offer NVIDIA B200: Vultr and RunPod. Vultr has the cheaper rate at $1.99/hr.
Więcej FAQ o NVIDIA B200
Vultr kontra RunPod – porównanie dostawców GPU (Kwiecień 2026)
Bezpośrednie porównanie Vultr i RunPod. Sprawdź maksymalne finansowanie, podział zysków, dzienne i całkowite zasady ograniczenia strat, dźwignię, dostępne aktywa, częstotliwość wypłat, metody płatności i wypłat, uprawnienia handlowe oraz ograniczenia KYC przed zakupem wyzwania. Dane odświeżone Kwiecień 2026.
|
Vultr
Wysokowydajne chmurowe GPU dostępne w 32 globalnych regionach
|
RunPod
Chmura stworzona dla AI — wdrażaj i skaluj obciążenia GPU od bezserwerowego wnioskowania po natychmiastowe klastry wielowęzłowe na żądanie.
|
|
|---|---|---|
| Przegląd | ||
| Ocena Trustpilot | 1.8 | 3.7 |
| Siedziba główna | United States | United States |
| Typ dostawcy | Multi-Chmura | Skoncentrowana na GPU |
| Najlepsze dla | Szkolenie AI wnioskowanie renderowanie wideo HPC Stable Diffusion rozwój gier generatywna AI dostrajanie badania | Szkolenie AI wnioskowanie dostrajanie Stable Diffusion przetwarzanie wsadowe renderowanie badania obsługa LLM generatywna AI |
| Sprzęt GPU | ||
| Modele GPU | A16 A40 L40S A100 PCIe GH200 A100 SXM H100 SXM B200 B300 MI300X MI325X MI355X | B300 B200 H200 H100 SXM H100 PCIe H100 NVL MI300X A100 SXM A100 PCIe RTX 5090 RTX PRO 6000 L40S L40 RTX 6000 Ada RTX 5000 Ada RTX A6000 RTX A5000 RTX 4090 RTX 4080 SUPER RTX 4080 RTX 4070 Ti RTX 3090 Ti RTX 3090 RTX 3080 Ti RTX 3080 RTX 3070 A40 A30 A2 L4 |
| Maks. VRAM (GB) | 288 | 288 |
| Maks. liczba GPU/instancję | 16 | 8 |
| Połączenie międzywęzłowe | NVLink | NVLink |
| Cennik | ||
| Cena wyjściowa ($/godz.) | $0.47/hr | $0.06/hr |
| Szczegółowość rozliczeń | Za godzinę | Na sekundę |
| Spot/Preemptible | Tak | Tak |
| Rabaty rezerwacyjne | N/D | 15-29% (plany od 1 miesiąca do 1 roku) |
| Darmowe kredyty | Do 300 USD darmowego kredytu na 30 dni | Premia 5-500 USD po pierwszym wydatku 10 USD |
| Opłaty za transfer wychodzący | Standardowy (zależny od planu) | Brak (Darmowe) |
| Pamięć masowa | 350 GB - 61 TB NVMe (wliczone), pamięć blokowa za 0,10 USD/GB/mies., pamięć obiektowa kompatybilna z S3 | Kontener/Objętość (0,10 USD/GB/mies.), Nieaktywna objętość (0,20 USD/GB/mies.), Pamięć sieciowa (0,07 USD/GB/mies. 1TB) |
| Infrastruktura | ||
| Regiony | 32 regiony na 6 kontynentach (Ameryki, Europa, Azja, Australia, Afryka) | 31 globalnych regionów |
| SLA dostępności | 100% | 99,99% |
| Doświadczenie dewelopera | ||
| Frameworki | PyTorch TensorFlow CUDA cuDNN ROCm Hugging Face NVIDIA NGC | PyTorch TensorFlow JAX ONNX CUDA |
| Wsparcie Dockera | Tak | Tak |
| Dostęp SSH | Tak | Tak |
| Notatniki Jupyter | Tak | Tak |
| API / CLI | Tak | Tak |
| Czas konfiguracji | Minuty | Natychmiastowy |
| Wsparcie Kubernetes | Tak | Nie |
| Warunki biznesowe | ||
| Minimalne zobowiązanie | Brak | Brak |
| Zgodność | SOC 2+ (HIPAA) PCI ISO 27001 ISO 27017 ISO 27018 ISO 20000-1 CSA STAR Poziom 1 | SOC 2 Typ II |
Vultr
RunPod