フロンティア規模のAI向けにNVIDIA B300 GPUをレンタルします。

メモリがシステム設計を変える場合はB300を使用

GPUあたり288 GBの実際の価値は、不要なシャーディングを減らし、より大きなランタイムキャッシュをサポートし、有用なバッチサイズとコンテキストサイズを増やすことです。完全なランタイム状態を見積もり、高いレートを支払う前にソフトウェアが追加メモリを使用できることを確認してください。

• 重み、オプティマイザ状態、アクティベーション、KVキャッシュを計算
• B300で必要なGPU数と最も近い代替案を比較する
• ベンチマーク中はモデル品質とサービスレベルを固定

まずBlackwell Ultraの互換性を検証してください

フレームワーク、ドライバー、CUDA、コレクティブ、カスタムカーネルの互換性が結果までの時間を決定する可能性があります。特にHopperまたはAmpere向けに調整されたスタックを移行する場合は、フルジョブを割り当てる前に代表的なステップまたは推論トレースを実行してください。

完全なトポロジの価格を設定

マルチGPU B300作業では、ホストメモリ、ネットワークファブリック、GPUインターコネクト、チェックポイントストレージが製品の一部です。ピークスループットの主張を掛け算するのではなく、完了したチェックポイントまたは受け入れられたリクエストあたりのコストを比較します。