Calcular el TPS del B300 en modelos locales de IA
Cada modelo en nuestro catálogo se evalúa según esta tarjeta en la longitud de contexto y la calidad mínima que elijas. La velocidad es una estimación para una sola solicitud, calculada a partir del ancho de banda de memoria de esta tarjeta y el tamaño de cada modelo una vez comprimido..
Calculado para esta tarjeta
721 modelos en nuestro catálogo en conjunto
El modelo más grande que sostiene
Nemotron 3 Ultra
550B · Q3_K_M · 92.4 tok/s
Modelo más rápido
Gemma 3 QAT 1B
3,388 tok/s · 1B
¿Qué modelos de IA pueden ejecutarse en un B300?
Establecer las entradas, leer la respuesta
Más contexto significa más memoria para la caché de conversación. La velocidad es para una conversación nueva y no cambia con esta configuración..
Oculta modelos que solo encajarían al ser comprimidos por debajo de este punto.
689 modelos coinciden
Calculando| Cuantización | Ajustar | ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
3,388
tok/s
2,880–4,066 |
Gemma 3 1B | 1B | Mar 2025 | 1.8 GB | 33k tokens | Q8_0 | Cómodo |
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3,388
tok/s
2,880–4,066 |
Gemma 3 QAT 1B | 1B | Apr 2025 | 1.8 GB | 33k tokens | Q8_0 | Cómodo |
|
3,388
tok/s
2,033–5,421 · baja confianza |
HGRN 1B (WT 103) ≈ | 1B | Nov 2023 | 1.8 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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3,388
tok/s
2,033–5,421 · baja confianza |
LLama 3..2 Typhoon 2 1B ≈ | 1B | Dec 2024 | 1.8 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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3,388
tok/s
2,033–5,421 · baja confianza |
OLMo-1B ≈ | 1B | Feb 2024 | 1.8 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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3,388
tok/s
2,033–5,421 · baja confianza |
Pythia-1b ≈ | 1B | Apr 2023 | 1.8 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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3,137
tok/s
1,882–5,020 · baja confianza |
OpenELM-1.1B ≈ | 1.1B | May 2024 | 1.9 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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3,080
tok/s
1,848–4,928 · baja confianza |
DeciCoder-1B ≈ | 1.1B | Aug 2023 | 1.9 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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3,080
tok/s
1,848–4,928 · baja confianza |
SantaCoder ≈ | 1.1B | Jan 2023 | 1.9 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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3,080
tok/s
1,848–4,928 · baja confianza |
TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) ≈ | 1.1B | Oct 2023 | 1.9 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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3,080
tok/s
1,848–4,928 · baja confianza |
TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) ≈ | 1.1B | Oct 2023 | 1.9 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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2,824
tok/s
1,694–4,518 · baja confianza |
EXAONE 4.0 (1.2B) ≈ | 1.2B | Jul 2025 | 2.0 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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2,824
tok/s
1,694–4,518 · baja confianza |
LFM2-1.2B ≈ | 1.2B | Jul 2025 | 2.0 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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2,824
tok/s
1,694–4,518 · baja confianza |
MinerU2.5 ≈ | 1.2B | Sep 2025 | 2.0 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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2,824
tok/s
1,694–4,518 · baja confianza |
Pleias 1.0 1.2B ≈ | 1.2B | Dec 2024 | 2.0 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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2,824
tok/s
1,694–4,518 · baja confianza |
Pleias-RAG-1B ≈ | 1.2B | Apr 2025 | 2.0 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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2,755
tok/s
2,341–3,306 |
Llama 3.2 1B | 1.2B | Sep 2024 | 2.2 GB | 131k tokens | Q8_0 | Cómodo |
|
2,716
tok/s
1,630–4,346 · baja confianza |
MiniCPM-1.2B ≈ | 1.2B | Jun 2024 | 2.0 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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2,606
tok/s
1,564–4,170 · baja confianza |
DeepSeek Coder 1.3B ≈ | 1.3B | Jan 2024 | 2.1 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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2,606
tok/s
1,564–4,170 · baja confianza |
DeepSeek-VL-1.3B ≈ | 1.3B | Mar 2024 | 2.1 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
|
2,606
tok/s
1,564–4,170 · baja confianza |
DigiRL ≈ | 1.3B | Jun 2024 | 2.1 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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2,606
tok/s
1,564–4,170 · baja confianza |
GLA Transformer 1.3B ≈ | 1.3B | Aug 2024 | 2.1 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
|
2,606
tok/s
1,564–4,170 · baja confianza |
Janus 1.3B ≈ | 1.3B | Oct 2024 | 2.1 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
|
2,606
tok/s
1,564–4,170 · baja confianza |
Kosmos-2.5 ≈ | 1.3B | Aug 2024 | 2.1 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
|
2,606
tok/s
1,564–4,170 · baja confianza |
Otter ≈ | 1.3B | May 2023 | 2.1 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
Las velocidades son estimaciones para una sola solicitud — una conversación a la vez — calculadas a partir del ancho de banda de memoria, el tamaño del modelo y la cuantificación. El rendimiento real varía con el tiempo de inferencia y su versión. Las cifras publicadas por los proveedores de hardware miden muchas solicitudes simultáneas y son mucho más altas..
En registro
B300 especificación completa
Todo lo registrado para esta placa, ordenado por cuánto influye en ejecutar un modelo de lenguaje en lugar de cómo lo enumeraría una hoja de especificaciones. La memoria viene primero porque decide el resultado; el resto es contexto..
Memoria
Las dos especificaciones que deciden qué puede ejecutar esta tarjeta y cuán rápido. La capacidad determina qué modelos encajan; el ancho de banda establece cuántos tokens por segundo producen una vez que lo hacen.
- Tamaño de memoria
- 288 GB
- Ancho de banda de memoria
- 8,000 GB/s
- Tipo de memoria
- HBM3e
- Ancho de bus de memoria
- 8,192 bit
- Reloj de memoria
- 1.95 GHz
El chip
Cuál es el procesador en la placa y cómo fue fabricado. Un tamaño de proceso más pequeño generalmente significa más rendimiento para la misma potencia.
- Procesador gráfico
- GB110
- Arquitectura
- Blackwell Ultra
- Generación
- Server Blackwell(Bxx)
- Fundición
- TSMC
- Tamaño del proceso
- 5 nm
- Transistores
- 104 billion
- Lanzado
- 11 September 2025
Velocidades de reloj
Qué tan rápido funciona el procesador. Vale mucho menos aquí que en una prueba de rendimiento de juegos: generar texto está limitado por el ancho de banda de memoria, así que una mayor frecuencia apenas mueve el resultado.
- Frecuencia base
- 1.67 GHz
- Reloj de impulso
- 2.03 GHz
Unidades de procesamiento
Qué contiene el chip. Estos impulsan el rendimiento gráfico y son importantes principalmente para procesar un aviso largo en lugar de producir la respuesta.
- Unidades de sombreado
- 18,944
- Unidades de mapeo de texturas
- 592
- Unidades de salida de renderizado
- 24
- Multiprocesadores de streaming
- 148
- Núcleos Tensor
- 592
- Caché L1
- 250 KB
- Caché L2
- 50 MB
Rendimiento teórico
Tasas aritméticas máximas publicadas para la placa. Estos son techos que ninguna carga de trabajo real alcanza, y la generación de texto alcanza una pequeña fracción de ellas porque está limitada por la memoria en lugar de la aritmética.
- Media precisión (FP16)
- 1,231.8 TFLOPS
- Precisión simple (FP32)
- 77 TFLOPS
- Doble precisión (FP64)
- 1.2 TFLOPS
- Tasa de píxeles
- 49 GPixel/s
- Tasa de textura
- 1,203 GTexel/s
La placa
Lo que se necesita para instalar físicamente y alimentar la tarjeta: las limitaciones prácticas que deciden si se ajusta a la máquina que ya posee.
- Consumo de energía (TDP)
- 1,400 W
- Suministro de energía sugerido
- 1,800 W
- Interfaz de bus
- PCIe 5.0 x16
- Ancho de ranura
- SXM Module
Soporte de software
Qué gráficos y interfaces de computación admite la tarjeta. La capacidad de computación CUDA es la que afecta a la inferencia: por debajo de 7.0 no hay núcleos tensoriales, y el software de inferencia moderno recurre a rutas de código más lentas.
- Capacidad de computación CUDA
- 10.3
- OpenCL
- 3.0
Listados
Dónde comprar un B300
Actualmente, ningún vendedor está listando esta tarjeta. Las listaciones provienen de vendedores que las publican aquí directamente. — navegar el directorio de proveedores ver quién está vendiendo qué.
Qué significan los números
Lo que significa el subsistema de memoria para la IA
Memoria
288 GB
Ancho de banda
8,000 GB/s
Modelo más grande
Nemotron 3 Ultra
B300 sostiene 288 GB de HBM3e. Eso lo coloca en la clase de hardware que sostiene los modelos de open-weight más grandes sin dividirlos entre máquinas. Un tiempo de ejecución de inferencia puede alcanzar aproximadamente 259.2 GB.
El ancho de banda de VRAM alcanza 8,000 GB/s a través de un bus de 8,192 bits. Eso está en la cima de lo que existe. Dado que cada token significa leer todo el modelo fuera de la memoria una vez, se traduce casi directamente en la velocidad de generación — esta tarjeta es lo suficientemente rica en ancho de banda que el tamaño del modelo deja de ser el factor limitante mucho antes de que lo sea el bus.
La cifra es el ancho de bus multiplicado por una frecuencia de memoria de 1.95 GHz. Ampliar el bus y aumentar el reloj son las dos palancas que tiene un fabricante, por eso una card con núcleos poco destacables aún puede generar rápidamente.
El techo práctico es Nemotron 3 Ultra, 550B, comprimido a Q3_K_M y generando alrededor 92.4 tokens por segundo
El chip y cómo fue construido
B300 está construido en el GPU GB110, usando la arquitectura Blackwell Ultra desde NVIDIA, como parte de la generación Server Blackwell(Bxx).
El chip es fabricado por TSMC, en un proceso de 5 nm, sosteniendo 104 billion Transistores. Un proceso más pequeño generalmente significa más rendimiento para la misma potencia, aunque para modelos de lenguaje importa mucho menos que el subsistema de memoria.
Fue liberado en September 2025, aproximadamente 1.0086061478821 hace años. El soporte de software de inferencia tiende a seguir al hardware por uno o dos años, por lo que una CARD de esta edad generalmente tiene rutas de código maduras y bien optimizadas disponibles para ella.
Rendimiento de cómputo y por qué importa menos de lo que parece
FP16
1,231.8 TFLOPS
FP64
1.2 TFLOPS
Núcleos Tensor
592
En papel B300 alcanza 1,231.8 TFLOPS a media precisión, y 77 TFLOPS a simple precisión. Estas son cifras pico que ninguna carga de trabajo real sostiene, y generar texto alcanza solo una pequeña fracción de ellas; la decodificación está limitada por la memoria en lugar de la aritmética, por lo que una tarjeta puede parecer enormemente poderosa aquí y aún así producir tokens a una tasa ordinaria.
El rendimiento de doble precisión alcanza 1.2 TFLOPS. No tiene relevancia para ejecutar un modelo de lenguaje — ninguna ejecución de inferencia lo utiliza — pero separa las partes de los centros de datos de las de consumo, ya que estas últimas lo restringen deliberadamente.
La tarjeta lleva 592 Núcleos Tensor a través 148 Multiprocesadores de streaming. Estos aceleran la aritmética de matrices en el corazón de un transformador, y son lo que hace que el procesamiento de solicitudes — leer un documento largo antes de responder — sea drásticamente más rápido de lo que sería de otra manera.
Las frecuencias funcionan desde una base de 1.67 GHz a un aumento de 2.03 GHz. Vale mucho menos aquí que en un benchmark de juegos: aumentar las velocidades del reloj acelera la aritmética, y la aritmética no es lo que la generación está esperando.
Cache y unidades de procesamiento
B300 tiene una caché L1 de 250 KB, respaldado por una caché L2 de 50 MB. La caché absorbe una parte del tráfico de memoria que de otro modo impactaría en el bus principal, que es el único lugar en esta página donde un número diferente al ancho de banda afecta silenciosamente la velocidad de generación — un gran L2 permite que más del conjunto de trabajo permanezca cerca de los núcleos.
Hay 18,944 Unidades de sombreado, 592 Unidades de mapeo de texturas, y 24 Unidades de salida de renderizado. Estos manejan cargas de trabajo gráficas y contribuyen al procesamiento de prompts, pero permanecen inactivos durante gran parte del tiempo que un modelo pasa generando una respuesta.
Potencia, tamaño e instalación
Consumo de energía
1,400 W
B300 está clasificado en 1,400 , y la fuente de alimentación del sistema sugerida es 1,800 . Ejecutar un modelo de lenguaje mantiene una tarjeta ocupada en ráfagas en lugar de continuamente — consume recursos mientras genera e inactiva entre solicitudes — por lo que el consumo sostenido durante un día laboral suele estar muy por debajo de la cifra nominal.
La placa ocupa sxm module. Vale la pena comprobar con el caso y la fuente de alimentación ya en la máquina, ya que las tarjetas más grandes necesitan considerablemente más de ambos que lo que proporciona un escritorio típico.
Se conecta a través de PCIe 5.0 x16. La interfaz determina qué tan rápido se carga un modelo desde el disco en la tarjeta, no qué tan rápido se ejecuta una vez allí, así que un enlace más estrecho cuesta unos segundos al inicio y nada después.
Los extremos
Los modelos de IA más grandes que se ejecutan en una B300
Los modelos más grandes de peso abierto que caben en esta tarjeta, los más nuevos primero. Cada uno se muestra con la mejor compresión que la tarjeta puede contener..
Los modelos de IA más rápidos en un B300
Donde esta tarjeta produce tokens más rápido. Modelos más pequeños dominan aquí, porque generar cada token significa leer todo el modelo de la memoria una vez..
Paso a paso
Cómo calcular los tokens por segundo de un B300
No tienes que calcular nada a mano: la calculadora de gputps.com en esta página ya lo ha resuelto para cada modelo que esta tarjeta puede contener. Leer la respuesta lleva seis pasos..
-
01
Comienza con el modelo, no la especificación.
La tabla enumera 689 modelos que esta tarjeta ejecuta. La búsqueda reduce la lista por nombre o por tamaño.
-
02
Ajusta el contexto a tu trabajo
Arrastre el control deslizante a la longitud de conversación en la que planea trabajar. La caché crece con la conversación, y contra una tarjeta que sostiene 288 GB así que la configuración vale la pena ajustarla.
-
03
Fija la comparación a un nivel de calidad
Cada modelo se muestra con la mejor compresión que esta tarjeta puede mantener. Una calidad mínima oculta aquellos que solo caben al ser comprimidos más de lo que aceptarías.
-
04
Mira el rango, no solo el número
Las velocidades vienen con barras de error por una razón. El mejor caso aquí es 3,388 tok/s en Gemma 3 QAT 1B. La misma CARD y modelo varían entre el treinta y el cincuenta por ciento entre los tiempos de ejecución de inferencia.
-
05
Verifica el margen antes de decidir
Tight significa que funciona hoy; comfortable significa que aún funciona cuando la conversación crece. Comparar lo que cada modelo necesita contra un disponible. 288 GB.
-
06
Verificar con otro hardware
Seguir un modelo hasta su propia página lista todo el hardware que puede ejecutarlo, para que puedas ver cómo se compara con B300.
Respuestas
B300 — preguntas comunes
B300— ¿Cuál es su ancho de banda de VRAM?
El ancho de banda de VRAM alcanza 8,000 GB/s a través de un bus de 8,192 bits. Este es el único mejor predictor de qué tan rápido genera texto, porque producir cada token significa leer todo el modelo fuera de la memoria una vez.
B300— ¿qué tipo de memoria utiliza?
Utiliza HBM3e funcionando a 1.95 GHz. Los tipos de HBM se encuentran en aceleradores de datacenters y llevan mucho más ancho de banda que el GDDR utilizado en tarjetas de escritorio, razón por la cual generan tokens considerablemente más rápido a la misma capacidad.
B300— ¿Quién lo hace?
Este es un producto de NVIDIA, con el chip fabricado por TSMC, en un proceso de 5 nm.
B300— ¿cuándo fue lanzado?
Fue liberado en September 2025.
B300— ¿Cuánta potencia utiliza?
La potencia nominal de la placa es 1,400 , y la fuente de alimentación del sistema sugerida es 1,800 . Generar texto consume mucho en ráfagas y permanece inactivo entre solicitudes, por lo que el consumo promedio durante una sesión de trabajo está normalmente muy por debajo de la cifra nominal.
B300— cuánta caché tiene?
La caché L1 es 250 KB, y la caché L2 es 50 MB. La caché absorbe parte del tráfico de memoria que de otro modo alcanzaría el bus principal, por lo que un L2 más grande proporciona un leve aumento en la velocidad de generación más allá de lo que la banda ancha por sí sola predice.
B300— ¿cuáles son sus TFLOPS?
Está calificado en 1,231.8 TFLOPS a media precisión y 77 TFLOPS a precisión simple. Estos son techos aritméticos máximos en lugar de tasas alcanzables, y la generación de texto alcanza solo una pequeña fracción de ellos porque está limitada por el ancho de banda de memoria en su lugar.
B300— ¿Cuántos núcleos Tensor tiene?
Tiene 592 Núcleos Tensor a través 148 Multiprocesadores de streaming. Aceleran la aritmética matricial de la que se construye un TRANSFORMADOR, lo que principalmente acelera el procesamiento de un PROMPT largo en lugar de producir la respuesta.
B300— ¿Soporta CUDA?
Sí. Informa sobre la capacidad de cómputo CUDA. 10.3. La capacidad 7.0 y superior tiene núcleos tensor, que el software de inferencia moderno utiliza; por debajo de eso, se retrocede a rutas de código más lentas para modelos cuantizados.
B300— ¿Qué interfaz de bus utiliza?
Utiliza PCIe 5.0 x16. Esto rige qué tan rápido se carga un modelo en la tarjeta en lugar de qué tan rápido se ejecuta una vez cargado, por lo que cuesta unos segundos al inicio y nada durante la generación.
B300— ¿Es bueno para ejecutar modelos de IA locales?
Su memoria es lo suficientemente grande para modelos que la mayoría del hardware de escritorio no puede tocar y su ancho de banda lo coloca entre el hardware más rápido disponible para generación. En total, se ejecuta 689 de los modelos que seguimos. Si eso es suficiente depende completamente de qué modelo quieras — la tabla anterior responde eso directamente.
B300— ¿Puede ejecutar un modelo que no cabe en su VRAM?
Descarga más allá de la tarjeta 288 GB sentarse en la memoria del sistema y ejecutarse a una fracción de la velocidad, por lo que un modelo principalmente descargado rara vez vale la pena usar. Cada cifra aquí asume que está completamente residente en la tarjeta.
¿Serían dos B300 ¿Las tarjetas serán dos veces más rápidas?
No. Una segunda tarjeta duplica la memoria a 576 GB de memoria combinada, a aproximadamente la misma velocidad de generación que uno.
B300— ¿Qué modelos de IA puede ejecutar?
689 de la 721 modelos de lenguaje de open-weight que seguimos se ajustan en esta card y pueden ser ejecutados localmente. La tabla en esta página lista cada uno, con la memory que necesita, la cuantificación a la que funciona y una velocidad de generación estimada.
B300— ¿Cuál es el modelo de IA más grande que puede ejecutar?
El modelo más grande en nuestro catálogo que se ajusta es Nemotron 3 Ultra en 550B parámetros, comprimido a Q3_K_M. Genera aproximadamente 92.4 tokens por segundo y necesita aproximadamente 239.6 GB de la memoria de la tarjeta.
B300— cuántos tokens por segundo produce?
Depende del modelo. El modelo más rápido que seguimos aquí es Gemma 3 QAT 1B a aproximadamente 3,388 tokens por segundo, mientras que los modelos más grandes funcionan proporcionalmente más lentos porque cada token requiere leer todo el modelo de la memoria una vez. Las velocidades son estimaciones para una sola conversación a la vez.
B300— ¿Puede ejecutarse? 7B modelos?
Sí. Por ejemplo, se ejecuta. Gemma 4 E4B en Q8_0, usando alrededor 9.8 GB de VRAM y generando alrededor 753 tokens por segundo
B300— ¿Puede ejecutarse? 13B modelos?
Sí. Por ejemplo, se ejecuta. DeepSeekMoE-16B en Q8_0, usando alrededor 17.5 GB de VRAM y generando alrededor 1,176 tokens por segundo
B300— ¿Puede ejecutarse? 30B modelos?
Sí. Por ejemplo, se ejecuta. ERNIE-4.5-VL-28B-A3B en Q8_0, usando alrededor 29.2 GB de VRAM y generando alrededor 672 tokens por segundo
B300— ¿Puede ejecutarse? 70B modelos?
Sí. Por ejemplo, se ejecuta. Qwen3-Coder-Next en Q8_0, usando alrededor 80.7 GB de VRAM y generando alrededor 235 tokens por segundo
B300— ¿Cuánta VRAM tiene?
Esta tarjeta tiene 288 GB de HBM3e. Alrededor de una décima es reservada por el tiempo de ejecución de inferencia y el controlador, dejando aproximadamente 259.2 GB disponible para un modelo y su conversación.
La otra dirección
¿Mirándolo desde el otro lado?
Esta página comienza desde el hardware. Si ya sabes qué modelo quieres y necesitas saber qué se necesita para ejecutarlo., Comienza desde el modelo en su lugar..