NVIDIA B200 memory-bound vs compute-bound workloads
جواب
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 $1.99/hr.
NVIDIA B200 کے بارے میں مزید FAQs
ولٹر بمقابلہ رن پوڈ - GPU فراہم کنندہ کا موازنہ (اپریل 2026)
ولٹر اور رن پوڈ کا سر بہ سر موازنہ۔ خریداری سے پہلے زیادہ سے زیادہ فنڈنگ، منافع کی تقسیم، روزانہ اور مجموعی ڈرا ڈاؤن قواعد، لیوریج، قابل تجارت اثاثے، ادائیگی کی فریکوئنسی، ادائیگی اور پے آؤٹ کے طریقے، تجارتی اجازتیں اور KYC پابندیاں چیک کریں۔ ڈیٹا تازہ کاری شدہ اپریل 2026۔
|
ولٹر
32 عالمی خطوں میں اعلیٰ کارکردگی کا حامل کلاؤڈ GPU
|
رن پوڈ
اے آئی کے لیے بنایا گیا کلاؤڈ — سرور لیس انفیرنس سے لے کر فوری ملٹی نوڈ کلسٹرز تک جی پی یو ورک لوڈز کو تعینات اور اسکیل کریں۔
|
|
|---|---|---|
| جائزہ | ||
| ٹرسٹ پائلٹ ریٹنگ | 1.8 | 3.7 |
| ہیڈکوارٹر | United States | United States |
| فراہم کنندہ کی قسم | ملٹی کلاؤڈ | جی پی یو مرکوز |
| بہترین برائے | اے آئی کی تربیت، استنباط، ویڈیو رینڈرنگ، ایچ پی سی، سٹیبل ڈفیوزن، گیم ڈیولپمنٹ، جنریٹو اے آئی، فائن ٹوننگ، تحقیق | AI ٹریننگ، انفرنس، فائن ٹوننگ، Stable Diffusion، بیچ پروسیسنگ، رینڈرنگ، تحقیق، LLM سروسنگ، جنریٹو AI |
| GPU ہارڈویئر | ||
| GPU ماڈلز | A16، A40، L40S، A100 PCIe، GH200، A100 SXM، H100 SXM، B200، B300، MI300X، MI325X، MI355X | B300، B200، H200، H100 SXM، H100 PCIe، H100 NVL، MI300X، A100 SXM، A100 PCIe، RTX 5090، RTX PRO 6000، L40S، L40، RTX 6000 Ada، RTX 5000 Ada، RTX A6000، RTX A5000، RTX 4090، RTX 4080 SUPER، RTX 4080، RTX 4070 Ti، RTX 3090 Ti، RTX 3090، RTX 3080 Ti، RTX 3080، RTX 3070، A40، A30، A2، L4 |
| زیادہ سے زیادہ VRAM (GB) | 288 | 288 |
| زیادہ سے زیادہ GPUs/انسٹینس | 16 | 8 |
| انٹرکنیکٹ | NVLink | NVLink |
| قیمتیں | ||
| شروع ہونے کی قیمت ($/گھنٹہ) | $0.47/hr | $0.06/hr |
| بلنگ کی تفصیل | فی گھنٹہ | فی سیکنڈ |
| اسپاٹ/پری ایمپٹیبل | ہاں | ہاں |
| محفوظ شدہ رعایتیں | قابل اطلاق نہیں | 15-29٪ (1 ماہ سے 1 سال کے منصوبے) |
| مفت کریڈٹس | 30 دنوں کے لیے $300 تک مفت کریڈٹ | پہلے $10 خرچ کرنے کے بعد $5-$500 بونس |
| ایگریس فیس | معیاری (منصوبے کے مطابق مختلف) | کوئی نہیں (مفت) |
| اسٹوریج | 350 GB - 61 TB NVMe (شامل ہے)، بلاک اسٹوریج $0.10/GB/ماہ، S3-مطابق آبجیکٹ اسٹوریج | کنٹینر/والیوم ($0.10/GB/ماہ)، غیر فعال والیوم ($0.20/GB/ماہ)، نیٹ ورک اسٹوریج ($0.07/GB/ماہ 1TB) |
| انفراسٹرکچر | ||
| علاقے | 6 براعظموں میں 32 خطے (امریکاز، یورپ، ایشیا، آسٹریلیا، افریقہ) | 31 عالمی علاقے |
| اپ ٹائم SLA | 100% | 99.99٪ |
| ڈیولپر تجربہ | ||
| فریم ورکس | PyTorch، TensorFlow، CUDA، cuDNN، ROCm، Hugging Face، NVIDIA NGC | PyTorch، TensorFlow، JAX، ONNX، CUDA |
| ڈاکر سپورٹ | ہاں | ہاں |
| SSH رسائی | ہاں | ہاں |
| جیوپیٹر نوٹ بکس | ہاں | ہاں |
| API / CLI | ہاں | ہاں |
| سیٹ اپ کا وقت | منٹ | فوری |
| Kubernetes سپورٹ | ہاں | نہیں |
| کاروباری شرائط | ||
| کم از کم عزم | کوئی نہیں | کوئی نہیں |
| تعمیل | SOC 2+ (HIPAA)، PCI، ISO 27001، ISO 27017، ISO 27018، ISO 20000-1، CSA STAR لیول 1 | SOC 2 قسم II |
ولٹر
رن پوڈ