GPU cloud Blackwell Ultra

Închiriază un GPU NVIDIA B300 pentru AI la scară de frontieră.

Răspuns direct

NVIDIA B300 este un GPU de centru de date Blackwell Ultra cu 288 GB de memorie HBM3e per accelerator. GPURento listează B300 de la $6.94 per GPU-oră în Paris și Frankfurt pentru antrenament cu memorie mare, raționament și inferență prin dashboard-ul finanțat.

Revizuit de echipa de infrastructură GPURento · 1 septembrie 2026

Scenarii de cost

Ce unul B300 costuri la tariful listat.

Deschide simulatorul complet

O oră

$6.94

1 GPU × 1h · doar calcul

O zi

$166.56

1 GPU × 24h · doar calcul

Șapte zile

$1165.92

1 GPU × 168h · doar calcul

Lună medie · 730h

$5066.20

1 GPU × 730h · doar calcul

Fapte cheie pentru Închiriază un GPU NVIDIA B300 pentru AI la scară de frontieră.
Memorie288 GB HBM3eMemorie per-GPU în arhitectura de referință HGX B300 a NVIDIA.
ArhitecturăBlackwell UltraO generație data-center mai nouă decât B200.
Tarif la cerere$6.94 / GPU-orăTariful actual de calcul GPURento înainte de stocare și servicii opționale.
Regiuni disponibileParis · FrankfurtResursele preplătite necesită un sold pozitiv în portofel. Minimul de $50 se aplică depunerilor, nu soldului rămas.
Cel mai bun pentru
  • Antrenarea modelelor de frontieră și pre-antrenare continuă
  • Inferență cu context foarte lung sau concurență ridicată
  • Sarcini limitate de memorie care depășesc B200 sau H200
  • Echipe care validează un stack software Blackwell Ultra
Nu este cea mai bună alegere când
  • Experimente cu preț pe primul loc care încap pe GPU-uri mai mici
  • Software neprofilat fără suport pentru kernel Blackwell
  • Joburi care nu pot menține un accelerator de ultimă generație utilizat
  • Alegerea din specificațiile de vârf fără o rulare pilot

Metodă de decizie

Ce să verificați înainte de a implementa capacitate.

Conținutul de mai jos separă specificațiile publicate, referințele din catalogul GPURento și deciziile care necesită încă un benchmark al volumului de lucru.

01

Utilizați B300 când memoria schimbă designul sistemului

Valoarea practică a 288 GB per GPU este reducerea sharding-ului nedorit, suportarea cache-urilor runtime mai mari sau creșterea dimensiunilor utile de lot și context. Estimați starea completă a runtime-ului și confirmați că software-ul poate utiliza memoria suplimentară înainte de a plăti tariful mai mare.

  • Calculați greutățile, starea de optimizer, activările sau cache-ul KV
  • Compară numărul de GPU-uri cerut pe B300 și cea mai apropiată alternativă
  • Mențineți calitatea modelului și nivelul de serviciu fixe în timpul benchmark-urilor
02

Validați mai întâi compatibilitatea Blackwell Ultra

Compatibilitatea framework-ului, driverului, CUDA, colectivă și a kernel-urilor personalizate poate determina timpul până la rezultat. Rulează un pas reprezentativ sau o trasare de inferență înainte de a aloca întreaga sarcină, mai ales când migrezi o stivă reglată pentru Hopper sau Ampere.

03

Preț pentru topologia completă

Pentru munca multi-GPU B300, memoria gazdei, țesătura de rețea, interconectarea GPU și stocarea punctelor de control fac parte din produs. Compară costul per punct de control finalizat sau cerere acceptată, mai degrabă decât înmulțirea unei afirmații de debit de vârf.

Întrebări

Răspunsuri clare, inclusiv limitele.

Câtă memorie are un NVIDIA B300 GPU?+

Configurația B300 descrisă în arhitectura de referință HGX a NVIDIA are 288 GB de memorie HBM3e per GPU.

Cât costă închirierea unui GPU B300?+

Tariful actual din catalogul GPURento este de 6,94 USD per GPU-oră B300. Stocarea persistentă și serviciile opționale sunt calculate separat.

Ar trebui să aleg B300 în loc de B200?+

Alegeți B300 când memoria mai mare sau calea software mai nouă reduce material sharding-ul, îmbunătățește nivelul de serviciu sau scurtează rularea suficient pentru a compensa rata mai mare. Benchmark-uiți ambele când sarcina de lucru încape pe oricare GPU.

Plan de implementare

Validați volumul de lucru B300 înainte de a-l scala.

Creează un spațiu de lucru finanțat și salvează numărul de GPU-uri, imaginea, regiunea, runtime-ul și stocarea pentru un pilot reprezentativ.