Υπολογίστε την TPS του B300 σε τοπικά AI μοντέλα

NVIDIA 288 GB HBM3e 8,000 GB/s September 2025

Κάθε μοντέλο στον κατάλογό μας αξιολογήθηκε σε σχέση με αυτή την ΚΑΡΤΑ στη διάρκεια του CONTEXT LENGTH και της ελάχιστης ποιότητας που επιλέγετε. Η ταχύτητα είναι μια εκτίμηση για ένα μόνο αίτημα, υπολογισμένη από το MEMORY BANDWIDTH αυτής της ΚΑΡΤΑΣ και το μέγεθος κάθε μοντέλου μόλις συμπιεστεί..

Υπολογίστηκε για αυτήν την κάρτα

689 μοντέλα που μπορεί να εκτελέσει

721 μοντέλα στον κατάλογό μας συνολικά

Το μεγαλύτερο μοντέλο που κρατάει

Nemotron 3 Ultra

550B · Q3_K_M · 92.4 tok/s

Ταχύτερο μοντέλο

Gemma 3 QAT 1B

3,388 tok/s · 1B

Ποια AI μοντέλα μπορούν να τρέξουν σε μια B300?

Ορίστε τις εισόδους, διαβάστε την απάντηση

Περισσότερα συμφραζόμενα σημαίνει περισσότερη μνήμη για την κρυφή μνήμη της συνομιλίας. Η ταχύτητα είναι για μια νέα συνομιλία και δεν αλλάζει με αυτή τη ρύθμιση..

Κρύβει μοντέλα που θα χωρούσαν μόνο αν συμπιεστούν κάτω από αυτό το σημείο.

689 τα μοντέλα ταιριάζουν

Υπολογισμός
Ποσοτικοποίηση Καλά
3,388 tok/s

2,880–4,066

Gemma 3 1B 1B Mar 2025 1.8 GB 33k μουσικά κομμάτια Q8_0 Άνετο
3,388 tok/s

2,880–4,066

Gemma 3 QAT 1B 1B Apr 2025 1.8 GB 33k μουσικά κομμάτια Q8_0 Άνετο
3,388 tok/s

2,033–5,421 · χαμηλή εμπιστοσύνη

HGRN 1B (WT 103) ≈ 1B Nov 2023 1.8 GB 131k μουσικά κομμάτια ? Q8_0 Άνετο
3,388 tok/s

2,033–5,421 · χαμηλή εμπιστοσύνη

LLama 3..2 Typhoon 2 1B ≈ 1B Dec 2024 1.8 GB 131k μουσικά κομμάτια ? Q8_0 Άνετο
3,388 tok/s

2,033–5,421 · χαμηλή εμπιστοσύνη

OLMo-1B ≈ 1B Feb 2024 1.8 GB 131k μουσικά κομμάτια ? Q8_0 Άνετο
3,388 tok/s

2,033–5,421 · χαμηλή εμπιστοσύνη

Pythia-1b ≈ 1B Apr 2023 1.8 GB 131k μουσικά κομμάτια ? Q8_0 Άνετο
3,137 tok/s

1,882–5,020 · χαμηλή εμπιστοσύνη

OpenELM-1.1B ≈ 1.1B May 2024 1.9 GB 131k μουσικά κομμάτια ? Q8_0 Άνετο
3,080 tok/s

1,848–4,928 · χαμηλή εμπιστοσύνη

DeciCoder-1B ≈ 1.1B Aug 2023 1.9 GB 131k μουσικά κομμάτια ? Q8_0 Άνετο
3,080 tok/s

1,848–4,928 · χαμηλή εμπιστοσύνη

SantaCoder ≈ 1.1B Jan 2023 1.9 GB 131k μουσικά κομμάτια ? Q8_0 Άνετο
3,080 tok/s

1,848–4,928 · χαμηλή εμπιστοσύνη

TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) ≈ 1.1B Oct 2023 1.9 GB 131k μουσικά κομμάτια ? Q8_0 Άνετο
3,080 tok/s

1,848–4,928 · χαμηλή εμπιστοσύνη

TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) ≈ 1.1B Oct 2023 1.9 GB 131k μουσικά κομμάτια ? Q8_0 Άνετο
2,824 tok/s

1,694–4,518 · χαμηλή εμπιστοσύνη

EXAONE 4.0 (1.2B) ≈ 1.2B Jul 2025 2.0 GB 131k μουσικά κομμάτια ? Q8_0 Άνετο
2,824 tok/s

1,694–4,518 · χαμηλή εμπιστοσύνη

LFM2-1.2B ≈ 1.2B Jul 2025 2.0 GB 131k μουσικά κομμάτια ? Q8_0 Άνετο
2,824 tok/s

1,694–4,518 · χαμηλή εμπιστοσύνη

MinerU2.5 ≈ 1.2B Sep 2025 2.0 GB 131k μουσικά κομμάτια ? Q8_0 Άνετο
2,824 tok/s

1,694–4,518 · χαμηλή εμπιστοσύνη

Pleias 1.0 1.2B ≈ 1.2B Dec 2024 2.0 GB 131k μουσικά κομμάτια ? Q8_0 Άνετο
2,824 tok/s

1,694–4,518 · χαμηλή εμπιστοσύνη

Pleias-RAG-1B ≈ 1.2B Apr 2025 2.0 GB 131k μουσικά κομμάτια ? Q8_0 Άνετο
2,755 tok/s

2,341–3,306

Llama 3.2 1B 1.2B Sep 2024 2.2 GB 131k μουσικά κομμάτια Q8_0 Άνετο
2,716 tok/s

1,630–4,346 · χαμηλή εμπιστοσύνη

MiniCPM-1.2B ≈ 1.2B Jun 2024 2.0 GB 131k μουσικά κομμάτια ? Q8_0 Άνετο
2,606 tok/s

1,564–4,170 · χαμηλή εμπιστοσύνη

DeepSeek Coder 1.3B ≈ 1.3B Jan 2024 2.1 GB 131k μουσικά κομμάτια ? Q8_0 Άνετο
2,606 tok/s

1,564–4,170 · χαμηλή εμπιστοσύνη

DeepSeek-VL-1.3B ≈ 1.3B Mar 2024 2.1 GB 131k μουσικά κομμάτια ? Q8_0 Άνετο
2,606 tok/s

1,564–4,170 · χαμηλή εμπιστοσύνη

DigiRL ≈ 1.3B Jun 2024 2.1 GB 131k μουσικά κομμάτια ? Q8_0 Άνετο
2,606 tok/s

1,564–4,170 · χαμηλή εμπιστοσύνη

GLA Transformer 1.3B ≈ 1.3B Aug 2024 2.1 GB 131k μουσικά κομμάτια ? Q8_0 Άνετο
2,606 tok/s

1,564–4,170 · χαμηλή εμπιστοσύνη

Janus 1.3B ≈ 1.3B Oct 2024 2.1 GB 131k μουσικά κομμάτια ? Q8_0 Άνετο
2,606 tok/s

1,564–4,170 · χαμηλή εμπιστοσύνη

Kosmos-2.5 ≈ 1.3B Aug 2024 2.1 GB 131k μουσικά κομμάτια ? Q8_0 Άνετο
2,606 tok/s

1,564–4,170 · χαμηλή εμπιστοσύνη

Otter ≈ 1.3B May 2023 2.1 GB 131k μουσικά κομμάτια ? Q8_0 Άνετο

Οι ταχύτητες είναι εκτιμήσεις για ένα μόνο αίτημα — μία συνομιλία τη φορά — υπολογισμένες από την μνήμη, το μέγεθος του μοντέλου και την ποσοτικοποίηση. Η πραγματική διακύμανση έξοδου ποικίλλει με τον χρόνο εκτέλεσης συμπερασμάτων και την έκδοσή του. Οι αριθμοί που δημοσιεύονται από τους προμηθευτές υλικού μετρούν πολλές ταυτόχρονες αιτήσεις και είναι πολύ υψηλότεροι..

Σε καταγραφή

B300 Πλήρης προδιαγραφή

Τα πάντα σε αρχείο για αυτήν την κάρτα, ταξινομημένα κατά πόσο σχετίζονται με τη λειτουργία ενός AI μοντέλου παρά σύμφωνα με το πώς θα το κατέγραφε ένα φύλλο προδιαγραφών. Η ΜΝΗΜΗ έρχεται πρώτη γιατί αποφασίζει το αποτέλεσμα; το υπόλοιπο είναι CONTEXT..

Μνήμη

Οι δύο προδιαγραφές που αποφασίζουν ποιο μοντέλο μπορεί να τρέξει αυτή η ΚΑΡΤΑ και με ποια ταχύτητα. Η ικανότητα καθορίζει ποια μοντέλα ταιριάζουν· το bandwidth καθορίζει πόσα tokens ανά δευτερόλεπτο παράγουν μόλις ταιριάξουν.

Μέγεθος μνήμης
288 GB
Μνήμη εύρους ζώνης
8,000 GB/s
Τύπος μνήμης
HBM3e
Πλάτος διαύλου μνήμης
8,192 bit
Ρολογιά μνήμης
1.95 GHz

Το τσιπ

Ποιος επεξεργαστής είναι πάνω στην πλακέτα και πώς κατασκευάστηκε. Ένα μικρότερο μέγεθος διαδικασίας γενικά σημαίνει περισσότερη απόδοση για την ίδια ισχύ.

Γραφικός επεξεργαστής
GB110
Αρχιτεκτονική
Blackwell Ultra
Γενιά
Server Blackwell(Bxx)
Μέταλλο
TSMC
Μέγεθος διαδικασίας
5 nm
Τρανζίστορ
104 billion
Απελευθερώθηκε
11 September 2025

Ταχύτητες ρολογιού

Πόσο γρήγορα λειτουργεί ο επεξεργαστής. Αξίζει πολύ λιγότερο εδώ από ό,τι σε ένα gaming benchmark: η δημιουργία κειμένου περιορίζεται από το MEMORY BANDWIDTH, έτσι μια υψηλότερη συχνότητα barely moves το αποτέλεσμα.

Βασική συχνότητα
1.67 GHz
Ωθήσει ρολογιού
2.03 GHz

Μονάδες Επεξεργασίας

Τι περιέχει το τσιπ. Αυτά οδηγούν την απόδοση γραφικών και έχουν σημασία κυρίως για την επεξεργασία μιας μακράς προτροπής αντί για την παραγωγή της απάντησης.

Μονάδες σκίασης
18,944
Μονάδες Χαρτογράφησης Υφής
592
Μονάδες εξόδου απόδοσης
24
Ροή πολλών επεξεργαστών
148
Πυρήνες Tensor
592
L1 κρυφή μνήμη
250 KB
L2 κρυφή μνήμη
50 MB

Θεωρητική Απόδοση

Οι κορυφαίοι ρυθμοί αριθμητικών υπολογισμών που δημοσιεύθηκαν για την κάρτα. Αυτές είναι ανώτατα όρια που καμία πραγματική εργασία δεν φτάνει, και η παραγωγή κειμένου φτάνει μόνο σε ένα μικρό ποσοστό αυτών επειδή περιορίζεται από τη μνήμη αντί για την αριθμητική.

Μισή ακρίβεια (FP16)
1,231.8 TFLOPS
Μονή ακρίβεια (FP32)
77 TFLOPS
Διπλή ακρίβεια (FP64)
1.2 TFLOPS
Ρυθμός εικονοστοιχείων
49 GPixel/s
Ρυθμός υφής
1,203 GTexel/s

Η πλακέτα

Τι απαιτείται για να εγκαταστήσετε φυσικά και να τροφοδοτήσετε την ΚΑΡΤΑ — οι πρακτικοί περιορισμοί που αποφασίζουν αν ταιριάζει στη μηχανή που ήδη έχετε.

Κατανάλωση ενέργειας (TDP)
1,400 W
Προτεινόμενη τροφοδοσία
1,800 W
Διασύνδεση λεωφορείου
PCIe 5.0 x16
Πλάτος υποδοχής
SXM Module

Υποστήριξη λογισμικού

Ποιες γραφικές και υπολογιστικές διεπαφές υποστηρίζει η κάρτα. Η δυνατότητα υπολογισμού CUDA είναι αυτή που επηρεάζει την εκτίμηση: κάτω από 7.0 δεν υπάρχουν πυρήνες tensor, και το σύγχρονο λογισμικό εκτίμησης επιστρέφει σε πιο αργούς κωδικούς.

ικανότητα υπολογισμού CUDA
10.3
OpenCL
3.0

Καταχωρίσεις

Πού να αγοράσω ένα B300

Κανένας προμηθευτής δεν καταχωρεί αυτήν την κάρτα αυτή τη στιγμή. Οι καταχωρίσεις προέρχονται από προμηθευτές που τις δημοσιεύουν εδώ απευθείας. — περιηγηθείτε στον κατάλογο προμηθευτών να δεις ποιος πουλάει τι.

Τι σημαίνουν οι αριθμοί

Τι σημαίνει το υποσύστημα μνήμης για AI

Μνήμη

288 GB

Εύρος ζώνης

8,000 GB/s

Μεγαλύτερο μοντέλο

Nemotron 3 Ultra

B300 κρατάει 288 GB του HBM3e. Αυτό το τοποθετεί στην κατηγορία υλικού που κρατά τα μεγαλύτερα OPEN WEIGHT μοντέλα χωρίς να τα διαχωρίζει σε μηχανές. Ένας χρόνος εκτέλεσης συμπερασμάτων μπορεί να φτάσει περίπου 259.2 GB.

Η μνημονική εύρος ζώνης φτάνει 8,000 GB/s πέρα από ένα λεωφορείο του 8,192 μπίτ. Αυτό είναι στην κορυφή όσων υπάρχουν. Δεδομένου ότι κάθε token σημαίνει την ανάγνωση ολόκληρου του μοντέλου από την VRAM μία φορά, μεταφράζεται σχεδόν άμεσα σε ταχύτητα παραγωγής — αυτή η κάρτα είναι αρκετά πλούσια σε bandwidth ώστε το μέγεθος του μοντέλου να σταματά να είναι ο περιοριστικός παράγοντας πολύ πριν το λεωφορείο.

Η τιμή είναι το πλάτος του λεωφορείου πολλαπλασιασμένο με μια ροή μνήμης του 1.95 GHz. Διεύρυνση του λεωφορείου και αύξηση του ρολογιού είναι οι δύο μοχλοί που έχει ένας κατασκευαστής, γι' αυτό και μια κάρτα με αδιάφορους πυρήνες μπορεί ακόμα να παράγει γρήγορα.

Η πρακτική οροφή είναι Nemotron 3 Ultra, 550B, συμπιεσμένο σε Q3_K_M και δημιουργώντας γύρω 92.4 tokens ανά δευτερόλεπτο

Το τσιπ και πώς κατασκευάστηκε

B300 είναι κατασκευασμένο πάνω στον επεξεργαστή γραφικών GB110, χρησιμοποιώντας την αρχιτεκτονική Blackwell Ultra από NVIDIA, ως μέρος της γενιάς Server Blackwell(Bxx).

Το τσιπ κατασκευάζεται από TSMC, σε μια διαδικασία της 5 νμ, κρατώντας 104 billion Τρανζίστορ. Μια μικρότερη διαδικασία σημαίνει γενικά περισσότερη απόδοση για την ίδια ισχύ, αν και για τα γλωσσικά μοντέλα έχει πολύ λιγότερη σημασία από το υποσύστημα μνήμης.

Δημοσιεύτηκε το September 2025, χονδρικά 1.0070229409838 χρόνια πριν. Η υποστήριξη λογισμικού INFERENCE τείνει να ακολουθεί την υλικοτεχνική υποδομή κατά ένα ή δύο χρόνια, οπότε μια κάρτα αυτής της ηλικίας γενικά διαθέτει ώριμους, καλά βελτιστοποιημένους κώδικες που της είναι διαθέσιμοι.

Διαδικασία υπολογισμού, και γιατί έχει λιγότερη σημασία απ' ότι φαίνεται

FP16

1,231.8 TFLOPS

FP64

1.2 TFLOPS

Πυρήνες Tensor

592

Στο χαρτί B300 φθάνει 1,231.8 TFLOPS σε μισή ακρίβεια, και 77 TFLOPS σε απλή ακρίβεια. Αυτά είναι κορυφαία νούμερα που κανένα πραγματικό φορτίο δεν υποστηρίζει, και η γενετική κειμένων φτάνει μόνο σε ένα μικρό ποσοστό τους - η αποκωδικοποίηση περιορίζεται από τη μνήμη παρά από την αριθμητική, γι' αυτό μια κάρτα μπορεί να φαίνεται εξαιρετικά ισχυρή εδώ και να παράγει ακόμα μικρές μονάδες με έναν κανονικό ρυθμό.

Η διάβαση διπλής ακρίβειας φθάνει 1.2 TFLOPS. Δεν έχει καμία σχέση με την εκτέλεση ενός γλωσσικού ΜΟΝΤΕΛΟΥ — κανένας χρόνος εκτέλεσης συμπερασμού δεν το χρησιμοποιεί — αλλά χωρίζει τα μέρη των κέντρων δεδομένων από τα καταναλωτικά, καθώς τα τελευταία το περιορίζουν σκόπιμα.

Η ΚΑΡΤΑ φέρει 592 Πυρήνες Tensor διάσπαρτα 148 Ροή πολλών επεξεργαστών. Αυτά επιταχύνουν τη μητρική αριθμητική που είναι στην καρδιά ενός μετασχηματιστή, και είναι αυτά που κάνουν την επεξεργασία προτροπών — διαβάζοντας ένα μεγάλο έγγραφο πριν απαντήσουν — δραματικά ταχύτερη από ό,τι θα ήταν διαφορετικά.

Οι ρολόγια τρέχουν από μια βάση του 1.67 GHz σε μια αύξησηของ 2.03 GHz. Αξίζει πολύ λιγότερο εδώ από ό,τι σε ένα gaming benchmark: η αύξηση των ρολογιών επιταχύνει την αριθμητική, και η αριθμητική δεν είναι αυτό που περιμένει η γενιά.

Κρυφή μνήμη και μονάδες επεξεργασίας

B300 έχει L1 cache της 250 KB, υποστηριζόμενο από μια L2 cache του 50 MB. Η Cache απορροφά ένα μερίδιο της κίνησης μνήμης που αλλιώς θα έπληττε το κύριο λεωφορείο, το οποίο είναι το μόνο μέρος σε αυτή τη σελίδα όπου ένας αριθμός διαφορετικός από τη bandwidth επηρεάζει ήσυχα την ταχύτητα δημιουργίας - μια μεγάλη L2 επιτρέπει περισσότερα από το working set να παραμένουν κοντά στους πυρήνες.

Υπάρχουν 18,944 Μονάδες σκίασης, 592 Μονάδες Χαρτογράφησης Υφής, και 24 Μονάδες εξόδου απόδοσης. Αυτά οδηγούν τα γραφικά φορτία εργασίας και συμβάλλουν στην επεξεργασία εντολών, αλλά παραμένουν ανενεργά για μεγάλο μέρος του χρόνου που χρειάζεται ένα μοντέλο για να παράγει μια απάντηση.

Ικανότητα, μέγεθος και εγκατάσταση

Κατανάλωση ενέργειας

1,400 W

B300 βαθμολογείται σε 1,400 W, και η προτεινόμενη τροφοδοσία συστήματος είναι 1,800 W. Η εκτέλεση ενός γλωσσικού μοντέλου κρατά μια κάρτα απασχολημένη σε εκρήξεις παρά συνεχώς — απορροφά έντονα κατά τη διαδικασία παραγωγής και αδρανεί μεταξύ των αιτημάτων — έτσι η διαρκής κατανάλωση κατά τη διάρκεια μιας εργάσιμης ημέρας είναι συνήθως πολύ κάτω από την αναγραφόμενη τιμή.

Η κάρτα καταλαμβάνει sxm module. Αξίζει να ελεγχθεί σε σχέση με την περίπτωση και την τροφοδοσία που είναι ήδη στη μηχανή, καθώς οι μεγαλύτερες κάρτες χρειάζονται σημαντικά περισσότερα και από τα δύο σε σύγκριση με ό,τι παρέχει ένα τυπικό επιτραπέζιο.

Συνδέεται μέσω PCIe 5.0 x16. Η διεπαφή ρυθμίζει πόσο γρήγορα ένα μοντέλο φορτώνεται από το δίσκο στην κάρτα, όχι πόσο γρήγορα εκτελείται μόλις εκεί, έτσι μια στενότερη σύνδεση κοστίζει μερικά δευτερόλεπτα στην εκκίνηση και τίποτα μετά από αυτό.

Οι ακραίοι

Οι μεγαλύτεροι AI μοντέλα που τρέχουν σε μια B300

Τα μεγαλύτερα OPEN WEIGHT μοντέλα που ταιριάζουν σε αυτή την CARD, τα νεότερα πρώτα. Κάθε ένα εμφανίζεται με την καλύτερη συμπίεση που μπορεί να κρατήσει η CARD..

  1. 01 Nemotron 3 Ultra 550B · Q3_K_M · Jun 2026 92.4 tok/s
  2. 02 Qwen3-Coder-480B-A35B 480B · IQ4_XS · Jul 2025 96.3 tok/s
  3. 03 MiniMax-M1-80k 456B · IQ4_XS · Jun 2025 18.3 tok/s
  4. 04 MiniMax-M1-40k 456B · IQ4_XS · Jun 2025 18.3 tok/s
  5. 05 ERNIE-4.5-VL-424B-A47B (文心大模型4.5) 424B · Q4_K_M · Mar 2025 102 tok/s
  6. 06 Tulu 3 405B 405B · Q4_K_M · Jan 2025 19.3 tok/s
  7. 07 MiniMax-VL-01 456.3B · Q4_K_M · Jan 2025 95.2 tok/s
  8. 08 MiniMax-Text-01 456B · IQ4_XS · Jan 2025 18.3 tok/s
  9. 09 Hermes 3 405B 405B · Q4_K_M · Aug 2024 19.3 tok/s
  10. 10 Arctic 480B · Q3_K_M · Apr 2024 19.1 tok/s

Οι ταχύτεροι AI μοντέλα σε μια B300

Όπου αυτή η ΚΑΡΤΑ παράγει τούβλα γρηγορότερα. Μικρότερα μοντέλα κυριαρχούν εδώ, επειδή η παραγωγή κάθε τούβλου σημαίνει να διαβάζουμε ολόκληρο το μοντέλο από τη μνήμη μία φορά..

  1. 01 Gemma 3 QAT 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 3,388 tok/s
  2. 02 Gemma 3 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 3,388 tok/s
  3. 03 LLama 3..2 Typhoon 2 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 3,388 tok/s
  4. 04 OLMo-1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 3,388 tok/s
  5. 05 HGRN 1B (WT 103) 1B · Q8_0 · 1.8 GB 3,388 tok/s
  6. 06 Pythia-1b 1B · Q8_0 · 1.8 GB 3,388 tok/s
  7. 07 OpenELM-1.1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 3,137 tok/s
  8. 08 TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 3,080 tok/s
  9. 09 TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 3,080 tok/s
  10. 10 DeciCoder-1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 3,080 tok/s

Βήμα προς βήμα

Πώς να υπολογίσετε τους TOKENS ανά ΔΕΥΤΕΡΟΛΕΠΤΟ ενός B300

Δεν χρειάζεται να υπολογίσετε τίποτα με το χέρι — ο υπολογιστής gputps.com σε αυτή τη σελίδα έχει ήδη υπολογίσει για κάθε μοντέλο που μπορεί να κρατήσει αυτή η κάρτα. Η ανάγνωση της απάντησης απαιτεί έξι βήματα..

  1. 01

    Μοντέλο AI που δεν χωράει σε GPU VRAM. Τεταμένη, σχεδόν εκτελέσιμη. Άνετη, τρέχει εύκολα. Ανοικτό βάρος AI μοντέλου που είναι διαθέσιμο στη βάση δεδομένων μας. Νέες GPU κυκλοφορίες. Οριακή μνήμη/δεσμευμένη μνήμη GPU VRAM/εύρος ζώνης. Κάρτα GPU. Μήκος συμφραζομένων AI.

    Ο πίνακας απαριθμεί 689 μοντέλα που τρέχει αυτή η κάρτα. Η αναζήτηση περιορίζει τη λίστα κατά όνομα ή κατά μέγεθος.

  2. 02

    Εναρμονίστε το πλαίσιο με τη δουλειά σας

    Σύρε τον μοχλό στο μήκος της συνομιλίας που σκοπεύεις να εργάζεσαι. Η μνήμη αυξάνεται με τη συνομιλία, και εναντίον μιας κάρτας που κρατά 288 GB έτσι οι ρυθμίσεις αξίζουν να γίνουν σωστά.

  3. 03

    Κλειδώστε τη σύγκριση σε ένα επίπεδο ποιότητας

    Κάθε μοντέλο εμφανίζεται στη καλύτερη συμπίεση που μπορεί να κρατήσει αυτή η ΚΑΡΤΑ. Μια ελάχιστη ποιότητα κρύβει εκείνα που χωρούν μόνο αν σφίγγονται περισσότερο από ό,τι θα αποδεχόσασταν.

  4. 04

    Κοίτα το φάσμα, όχι μόνο τον αριθμό

    Οι ταχύτητες συνοδεύονται από γραμμές σφάλματος για κάποιον λόγο. Η καλύτερη περίπτωση εδώ είναι 3,388 τόκ/σ σε Gemma 3 QAT 1B. Η ίδια κάρτα και μοντέλο διαφέρει κατά τριάντα έως πενήντα τοις εκατό μεταξύ των χρόνων εκτέλεσης συμπερασμάτων.

  5. 05

    Έλέγξτε τον χώρο πριν αποφασίσετε

    Σφιχτό σημαίνει ότι λειτουργεί σήμερα; Άνετο σημαίνει ότι λειτουργεί ακόμα όταν η συνομιλία μεγαλώνει. Συγκρίνετε τις ανάγκες κάθε μοντέλου με βάση το διαθέσιμο. 288 GB.

  6. 06

    Διασταύρωση με άλλες συσκευές

    Ακολουθώντας ένα μοντέλο μέχρι τη δική του σελίδα, καταγράφει όλα τα υλικά που μπορούν να το εκτελέσουν, ώστε να μπορείτε να δείτε πώς συγκρίνεται με B300.

Απαντήσεις

B300 — κοινές ερωτήσεις

01

B300— ποια είναι η εύρος ζώνης μνήμης της;

Η μνημονική εύρος ζώνης φτάνει 8,000 GB/s πέρα από ένα λεωφορείο του 8,192 μπίτ. Αυτή είναι η μοναδική καλύτερη πρόβλεψη για το πόσο γρήγορα παράγει κείμενο, επειδή η παραγωγή κάθε token σημαίνει την ανάγνωση ολόκληρου του μοντέλου έξω από τη μνήμη μία φορά.

02

B300— ποιο τύπο μνήμης χρησιμοποιεί;

Χρησιμοποιεί HBM3e χρονισμένος σε 1.95 GHz. Οι τύποι HBM βρίσκονται σε επιταχυντές κέντρων δεδομένων και διαθέτουν πολύ περισσότερη εύρυθμη απόδοση από την GDDR που χρησιμοποιείται σε GPU καρτών επιτραπέζιου υπολογιστή, γι' αυτό και δημιουργούν tokens σημαντικά πιο γρήγορα με την ίδια χωρητικότητα.

03

B300— ποιος το κατασκευάζει;

Αυτό είναι ένα προϊόν του NVIDIA, με το τσιπ που κατασκευάστηκε από TSMC, σε μια διαδικασία της 5 νμ.

04

B300— πότε κυκλοφόρησε;

Δημοσιεύτηκε το September 2025.

05

B300— πόση ισχύς χρησιμοποιεί;

Η αξιολογούμενη ισχύς της κάρτας είναι 1,400 W, και η προτεινόμενη τροφοδοσία συστήματος είναι 1,800 W. Η δημιουργία κειμένου απαιτεί ένταση σε εκρήξεις και είναι σε κατάσταση αναμονής μεταξύ των αιτημάτων, οπότε η μέση κατανάλωση κατά τη διάρκεια μιας εργάσιμης συνεδρίας είναι κανονικά πολύ κάτω από την αξιολογούμενη τιμή.

06

B300— πόσο cache έχει;

Η μνήμη L1 είναι 250 KB, και η L2 cache είναι 50 MB. Η Cache απορροφά μέρος της μνήμης κυκλοφορίας που θα έφτανε αλλιώς στον κύριο διαδικτυακό κόμβο, έτσι μια μεγαλύτερη L2 δίνει μια μέτρια αύξηση στην ταχύτητα γενετικά πέρα από αυτό που προ predicts η μόνο πλά bandwidth.

07

B300— ποιοι είναι οι TFLOPS του;

Αξιολογείται σε 1,231.8 TFLOPS σε μισή ακρίβεια και 77 TFLOPS σε μονή ακρίβεια. Αυτά είναι αιχμές αριθμητικών ανώτατων ορίων αντί για επιτεύξιμες τιμές, και η παραγωγή κειμένου φτάνει μόνο ένα μικρό κλάσμα αυτών επειδή περιορίζεται από την μπαλαντέρ μνήμης αντί.

08

B300— πόσους πυρήνες τензόρ έχει;

Έχει 592 Πυρήνες Tensor διάσπαρτα 148 Ροή πολλών επεξεργαστών. επιταχύνουν την αρνητική άλγεβρα από την οποία είναι χτισμένος ένας μετασχηματιστής, ο οποίος κυρίως επιταχύνει την επεξεργασία μιας μεγάλης πρότασης παρά την παραγωγή της απάντησης.

09

B300— υποστηρίζει CUDA;

Ναι. Αναφέρει την ικανότητα υπολογισμού CUDA. 10.3. Η δυνατότητα 7.0 και άνω έχει πυρήνες τανυστών, τους οποίους χρησιμοποιεί λογισμικό σύγχρονης inference. Κάτω από αυτό, επιστρέφει σε πιο αργές διαδρομές κώδικα για μοντέλα ποσοτικοποίησης.

10

B300— ποια είναι η διεπαφή bus που χρησιμοποιεί;

Χρησιμοποιεί PCIe 5.0 x16. Αυτό διέπει πόσο γρήγορα φορτώνεται ένα μοντέλο στην κάρτα αντί για το πόσο γρήγορα τρέχει μόλις φορτωθεί, οπότε κοστίζει μερικά δευτερόλεπτα κατά την εκκίνηση και τίποτα κατά τη διάρκεια της γεννήσεως.

11

B300— είναι καλό για να τρέξετε τοπικά AI μοντέλα;

Η μνήμη του είναι αρκετά μεγάλη για μοντέλα που οι περισσότεροι επιτραπέζιοι υπολογιστές δεν μπορούν να αγγίξουν και το εύρος ζώνης του το τοποθετεί ανάμεσα στα γρηγορότερα υλικά που είναι διαθέσιμα για παραγωγή. Συνολικά τρέχει 689 των μοντέλων που παρακολουθούμε. Εάν αυτό είναι αρκετό εξαρτάται αποκλειστικά από το ποιο μοντέλο θέλετε — ο παραπάνω πίνακας απαντά σε αυτό απευθείας.

12

B300— μπορεί να τρέξει ένα μοντέλο που δεν χωράει στη μνήμη του;

Φορτίο πέρα από την κάρτα 288 GB κάθονται στη μνήμη του συστήματος και λειτουργούν σε ένα κλάσμα της ταχύτητας, έτσι ένα κυρίως εκφορτωμένο μοντέλο σπάνια αξίζει να χρησιμοποιηθεί. Κάθε αριθμός εδώ υποθέτει ότι είναι πλήρως εγκατεστημένο στην κάρτα.

13

Θα μπορούσαν δύο B300 οι κάρτες θα είναι δύο φορές πιο γρήγορες;

Όχι. Μια δεύτερη κάρτα διπλασιάζει τη μνήμη σε 576 GB συνδυασμένης μνήμης, με περίπου την ίδια ταχύτητα γενιάς όπως μία.

14

B300— ποια AI μοντέλα μπορεί να εκτελέσει;

689 του 721 Οι ανοιχτού τύπου γλωσσικοί μοντέλοι που παρακολουθούμε ταιριάζουν σε αυτή την κάρτα και μπορούν να εκτελούνται τοπικά. Ο πίνακας σε αυτή τη σελίδα απαριθμεί τον καθένα, με τη μνήμη που χρειάζεται, την ποσοτικοποίηση στην οποία εκτελείται και μια εκτιμώμενη ταχύτητα παραγωγής.

15

B300— ποιο είναι το μεγαλύτερο AI μοντέλο που μπορεί να τρέξει;

Το μεγαλύτερο μοντέλο στον κατάλογό μας που χωράει είναι Nemotron 3 Ultra σε 550B παραμέτρους, συμπιεσμένο σε Q3_K_M. Παράγει περίπου 92.4 δεσμεύσεις ανά δευτερόλεπτο και χρειάζονται περίπου 239.6 GB της μνήμης της κάρτας.

16

B300— πόσοι τόκεν ανά δευτερόλεπτο παράγει;

Εξαρτάται από το ΜΟΝΤΕΛΟ. Το πιο γρήγορο ΜΟΝΤΕΛΟ που παρακολουθούμε εδώ είναι Gemma 3 QAT 1B γύρω από 3,388 διακυμάνσεις ανά δευτερόλεπτο, ενώ μεγαλύτερα μοντέλα τρέχουν αναλογικά πιο αργά επειδή κάθε διακυμάνση απαιτεί την ανάγνωση ολόκληρου του μοντέλου από τη μνήμη μία φορά. Οι ταχύτητες είναι εκτιμήσεις για μία μόνο συνομιλία τη φορά.

17

B300— μπορεί να τρέξει 7B μοντέλα;

Ναι. Για παράδειγμα τρέχει. Gemma 4 E4B σε Q8_0, χρησιμοποιώντας περίπου 9.8 GB μνήμης και δημιουργία γύρω από 753 tokens ανά δευτερόλεπτο

18

B300— μπορεί να τρέξει 13B μοντέλα;

Ναι. Για παράδειγμα τρέχει. DeepSeekMoE-16B σε Q8_0, χρησιμοποιώντας περίπου 17.5 GB μνήμης και δημιουργία γύρω από 1,176 tokens ανά δευτερόλεπτο

19

B300— μπορεί να τρέξει 30B μοντέλα;

Ναι. Για παράδειγμα τρέχει. ERNIE-4.5-VL-28B-A3B σε Q8_0, χρησιμοποιώντας περίπου 29.2 GB μνήμης και δημιουργία γύρω από 672 tokens ανά δευτερόλεπτο

20

B300— μπορεί να τρέξει 70B μοντέλα;

Ναι. Για παράδειγμα τρέχει. Qwen3-Coder-Next σε Q8_0, χρησιμοποιώντας περίπου 80.7 GB μνήμης και δημιουργία γύρω από 235 tokens ανά δευτερόλεπτο

21

B300— πόση μνήμη έχει;

Αυτή η GPU έχει 288 GB του HBM3e. Γύρω από το ένα δέκατο είναι δεσμευμένο από την εκτέλεση συμπερασμού και τον οδηγό, αφήνοντας περίπου 259.2 GB διαθέσιμο για ένα μοντέλο και τη συζήτησή του.

Η άλλη κατεύθυνση

Κοιτάζοντας το από την άλλη πλευρά;

Αυτή η σελίδα ξεκινά από το υλικό. Αν ήδη ξέρετε ποιο ΜΟΝΤΕΛ θέλετε και χρειάζεστε να ξέρετε τι απαιτείται για να το ΤΡΕΞΕΤΕ., Αρχίστε από το ΜΟΝΤΕΛΟ..

Όλες οι GPUs