GPU en la nube Blackwell Ultra

Alquila una GPU NVIDIA B300 para IA de escala fronteriza.

Respuesta directa

NVIDIA B300 es una GPU de centro de datos Blackwell Ultra con 288 GB de memoria HBM3e por acelerador. GPURento lista B300 desde $6,94 por hora de GPU en París y Fráncfort para entrenamiento de alta memoria, razonamiento e inferencia a través del panel financiado.

Revisado por el equipo de infraestructura de GPURento · 1 de septiembre de 2026

Escenarios de coste

Qué uno B300 costes a la tarifa indicada.

Abrir el simulador completo

Una hora

$6.94

1 GPU × 1h · solo computación

Un día

$166.56

1 GPU × 24h · solo computación

Siete días

$1165.92

1 GPU × 168h · solo computación

Mes promedio · 730h

$5066.20

1 GPU × 730h · solo computación

Datos clave para Alquila una GPU NVIDIA B300 para IA de escala fronteriza.
Memoria288 GB HBM3eMemoria por GPU en la arquitectura de referencia HGX B300 de NVIDIA.
ArquitecturaBlackwell UltraUna generación de centro de datos más nueva que B200.
Tarifa bajo demanda$6.94 / GPU-horaTarifa de computación actual de GPURento antes de almacenamiento y servicios opcionales.
Regiones disponiblesParís · FráncfortLos recursos prepagados necesitan un saldo positivo en el monedero. El mínimo de $50 se aplica a los depósitos, no al saldo restante.
Mejor para
  • Entrenamiento de modelos de frontera y pre-entrenamiento continuo
  • Inferencia de contexto muy largo o alta concurrencia
  • Cargas de trabajo limitadas por memoria que superan B200 o H200
  • Equipos que validan una pila de software Blackwell Ultra
No es la mejor opción cuando
  • Experimentos con prioridad de precio que caben en GPUs más pequeñas
  • Software sin perfil sin soporte de kernels Blackwell
  • Trabajos que no pueden mantener un acelerador de gama alta utilizado
  • Elegir desde especificaciones máximas sin una ejecución piloto

Método de decisión

Qué verificar antes de desplegar capacidad.

El contenido a continuación separa las especificaciones publicadas, las referencias del catálogo de GPURento y las decisiones que aún requieren un benchmark de carga de trabajo.

01

Usa B300 cuando la memoria cambie el diseño del sistema

El valor práctico de 288 GB por GPU es reducir el sharding no deseado, soportar cachés de runtime más grandes o aumentar los tamaños de lote y contexto útiles. Estima el estado completo del runtime y confirma que el software puede usar la memoria adicional antes de pagar la tarifa más alta.

  • Calcule pesos, estado de optimizador, activaciones o caché KV
  • Compara el número de GPUs requerido en B300 y la alternativa más cercana
  • Mantén fijos la calidad del modelo y el nivel de servicio durante los benchmarks
02

Valida primero la compatibilidad con Blackwell Ultra

La compatibilidad de framework, driver, CUDA, colectivos y kernels personalizados puede determinar el tiempo hasta el resultado. Ejecuta un paso representativo o un rastro de inferencia antes de asignar el trabajo completo, especialmente al migrar una pila optimizada para Hopper o Ampere.

03

Precio de la topología completa

Para trabajo multi-GPU B300, la memoria del host, el tejido de red, la interconexión de GPU y el almacenamiento de checkpoints son parte del producto. Compara el coste por checkpoint completado o solicitud aceptada en lugar de multiplicar una afirmación de rendimiento máximo.

Preguntas

Respuestas claras, incluidos los límites.

¿Cuánta memoria tiene una GPU NVIDIA B300?+

La configuración B300 descrita en la arquitectura de referencia HGX de NVIDIA tiene 288 GB de memoria HBM3e por GPU.

¿Cuánto cuesta alquilar una B300?+

La tarifa actual del catálogo de GPURento es de $6.94 por hora de GPU B300. El almacenamiento persistente y los servicios opcionales se calculan por separado.

¿Debo elegir B300 en lugar de B200?+

Elija B300 cuando la memoria más grande o la ruta de software más nueva reduzcan materialmente el sharding, mejoren el nivel de servicio o acorten la ejecución lo suficiente como para compensar la tarifa más alta. Compare ambos cuando la carga de trabajo quepa en cualquiera de las GPU.

Plan de despliegue

Valida la carga de trabajo B300 antes de escalarla.

Cree un espacio de trabajo con fondos y guarde el número de GPU, la imagen, la región, el tiempo de ejecución y el almacenamiento para un piloto representativo.