NVIDIA B200 memory-bound vs compute-bound workloads
คำตอบ
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 $1.99/hr.
คำถามที่พบบ่อยเพิ่มเติมเกี่ยวกับ NVIDIA B200
Vultr กับ RunPod - การเปรียบเทียบผู้ให้บริการ GPU (เมษายน 2026)
การเปรียบเทียบแบบตัวต่อตัวระหว่าง Vultr และ RunPod ตรวจสอบเงินทุนสูงสุด, การแบ่งกำไร, กฎการลดขาดทุนรายวันและรวม, เลเวอเรจ, สินทรัพย์ที่เทรดได้, ความถี่การจ่ายเงิน, วิธีการชำระเงินและจ่ายเงิน, สิทธิ์การเทรด และข้อจำกัด KYC ก่อนซื้อชาเลนจ์ ข้อมูลอัปเดต เมษายน 2026
|
Vultr
GPU คลาวด์ประสิทธิภาพสูงใน 32 ภูมิภาคทั่วโลก
|
RunPod
คลาวด์ที่สร้างขึ้นสำหรับ AI — ปรับใช้และขยายงาน GPU ตั้งแต่การอนุมานแบบไม่มีเซิร์ฟเวอร์ไปจนถึงคลัสเตอร์หลายโหนดทันทีตามความต้องการ
|
|
|---|---|---|
| ภาพรวม | ||
| คะแนน Trustpilot | 1.8 | 3.7 |
| สำนักงานใหญ่ | United States | United States |
| ประเภทผู้ให้บริการ | หลายคลาวด์ | มุ่งเน้น GPU |
| เหมาะสำหรับ | การฝึกอบรม AI การอนุมาน การเรนเดอร์วิดีโอ HPC Stable Diffusion การพัฒนาเกม AI สร้างสรรค์ การปรับแต่งละเอียด การวิจัย | การฝึกอบรม AI การอนุมาน การปรับแต่ง Stable Diffusion การประมวลผลเป็นชุด การเรนเดอร์ การวิจัย การให้บริการ LLM ปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์ |
| ฮาร์ดแวร์ GPU | ||
| รุ่น GPU | A16 A40 L40S A100 PCIe GH200 A100 SXM H100 SXM B200 B300 MI300X MI325X MI355X | B300 B200 H200 H100 SXM H100 PCIe H100 NVL MI300X A100 SXM A100 PCIe RTX 5090 RTX PRO 6000 L40S L40 RTX 6000 Ada RTX 5000 Ada RTX A6000 RTX A5000 RTX 4090 RTX 4080 SUPER RTX 4080 RTX 4070 Ti RTX 3090 Ti RTX 3090 RTX 3080 Ti RTX 3080 RTX 3070 A40 A30 A2 L4 |
| VRAM สูงสุด (GB) | 288 | 288 |
| จำนวน GPU สูงสุดต่ออินสแตนซ์ | 16 | 8 |
| การเชื่อมต่อระหว่างกัน | NVLink | NVLink |
| ราคา | ||
| ราคาเริ่มต้น ($/ชม) | $0.47/hr | $0.06/hr |
| ความละเอียดการเรียกเก็บเงิน | ต่อชั่วโมง | ต่อวินาที |
| Spot/Preemptible | ใช่ | ใช่ |
| ส่วนลดสำหรับการจองล่วงหน้า | ไม่มีข้อมูล | 15-29% (แผน 1 เดือนถึง 1 ปี) |
| เครดิตฟรี | เครดิตฟรีสูงสุด 300 ดอลลาร์เป็นเวลา 30 วัน | โบนัส $5-$500 หลังใช้จ่ายครั้งแรก $10 |
| ค่าธรรมเนียมการส่งข้อมูลออก | มาตรฐาน (แตกต่างตามแผน) | ไม่มี (ฟรี) |
| ที่เก็บข้อมูล | 350 GB - 61 TB NVMe (รวมอยู่แล้ว), บล็อกสตอเรจที่ 0.10 ดอลลาร์/GB/เดือน, สตอเรจอ็อบเจ็กต์ที่เข้ากันได้กับ S3 | คอนเทนเนอร์/โวลุ่ม ($0.10/GB/เดือน), โวลุ่มว่างงาน ($0.20/GB/เดือน), ที่เก็บข้อมูลเครือข่าย ($0.07/GB/เดือน 1TB) |
| โครงสร้างพื้นฐาน | ||
| ภูมิภาค | 32 ภูมิภาคใน 6 ทวีป (อเมริกา, ยุโรป, เอเชีย, ออสเตรเลีย, แอฟริกา) | 31 ภูมิภาคทั่วโลก |
| SLA ความพร้อมใช้งาน | 100% | 99.99% |
| ประสบการณ์นักพัฒนา | ||
| เฟรมเวิร์ก | PyTorch TensorFlow CUDA cuDNN ROCm Hugging Face NVIDIA NGC | PyTorch TensorFlow JAX ONNX CUDA |
| รองรับ Docker | ใช่ | ใช่ |
| การเข้าถึง SSH | ใช่ | ใช่ |
| Jupyter Notebooks | ใช่ | ใช่ |
| API / CLI | ใช่ | ใช่ |
| เวลาติดตั้ง | นาที | ทันที |
| รองรับ Kubernetes | ใช่ | ไม่ |
| ข้อกำหนดทางธุรกิจ | ||
| ข้อตกลงขั้นต่ำ | ไม่มี | ไม่มี |
| การปฏิบัติตามข้อกำหนด | SOC 2+ (HIPAA) PCI ISO 27001 ISO 27017 ISO 27018 ISO 20000-1 CSA STAR ระดับ 1 | SOC 2 ประเภท II |
Vultr
RunPod