NVIDIA B300 规格 — 显存、带宽和 TFLOPS 详解
答案
NVIDIA B300 的硬件概览:架构 Blackwell Ultra,显存 288 GB HBM3e,带宽 8,000 GB/s,FP16 2,250 TFLOPS,FP32 75 TFLOPS,TDP 1,400W,年份 2025。
这些规格将 NVIDIA B300 明确归类于现代一代 AI 加速器。是否合适取决于你的瓶颈是容量(显存)、吞吐量(带宽或 TFLOPS)还是成本——这三者都比任何单一的指标更重要。
See the NVIDIA B300 page for the full spec sheet and current provider list.
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简单、可扩展的 AI/ML GPU 云
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|---|---|
| 概览 | |
| Trustpilot 评分 | 4.6 |
| 总部 | United States |
| 供应商类型 | 不适用 |
| 适用场景 | AI训练、推理、微调、大型语言模型部署、大型语言模型服务、计算机视觉、初创企业、生成式AI、研究 |
| GPU硬件 | |
| GPU 型号 | RTX 4000 Ada、RTX 6000 Ada、L40S、MI300X、H100 SXM、H200 |
| 最大显存 (GB) | 192 |
| 每实例最大 GPU 数 | 8 |
| 互联 | NVLink |
| 定价 | |
| 起始价格 ($/小时) | $0.76/hr |
| 计费粒度 | 按秒计费 |
| 竞价/可抢占 | 否 |
| 预留折扣 | 不适用 |
| 免费额度 | 60 天内赠送 200 美元免费额度 |
| 出站费用 | 无(包含在套餐中) |
| 存储 | 500-720 GiB NVMe 启动盘(包含),大配置含 5 TiB NVMe 临时存储,卷存储费用为 0.10 美元/GiB/月 |
| 基础设施 | |
| 区域 | 纽约(NYC2)、多伦多(TOR1)、亚特兰大(ATL1)、里士满(RIC1)、阿姆斯特丹(AMS3) |
| 正常运行时间 SLA | 99% |
| 开发者体验 | |
| 框架 | PyTorch、TensorFlow、Jupyter、Miniconda、CUDA、ROCm、Hugging Face |
| Docker 支持 | 是 |
| SSH 访问 | 是 |
| Jupyter 笔记本 | 是 |
| API / 命令行界面 | 是 |
| 设置时间 | 分钟 |
| Kubernetes 支持 | 是 |
| 业务条款 | |
| 最小承诺 | 无 |
| 合规性 | SOC 2 类型 II、SOC 3、HIPAA(含 BAA)、CSA STAR 1 级 |
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