GPU-ускоритель / Blackwell Ultra
Ускоритель Blackwell Ultra для серверов и стоечных AI-платформ нового поколения. Большая HBM-память помогает проектировать узлы для крупных моделей, но не заменяет проверку программной совместимости и питания.
Подбор зависит от точного SKU, количества GPU, межсоединения, питания и охлаждения серверного шасси.
NVIDIA / ПОДБОР СИСТЕМЫ
На этой странице собраны характеристики NVIDIA B300 и ориентиры для выбора сервера с этим ускорителем. Сама модель GPU не определяет состав узла: сначала сверяют вариант и память — 288 ГБ HBM3e на GPU B300 в системе DGX B300; затем выбирают совместимый форм-фактор: SXM-модуль в системах высокой плотности; нужен точный SKU системы.
При проектировании сервера с NVIDIA B300 важно не складывать только паспортные показатели отдельных карт. Память GPU обычно остаётся распределённой по ускорителям, а скорость совместной работы зависит от PCIe, NVLink и NVSwitch. В техническом задании полезно указать размер модели, контекст, число параллельных запросов и ожидаемую нагрузку на обучение или инференс.
МОДЕЛЬ И ПЛАТФОРМА
Ниже — ключевые параметры модели и пункты, которые стоит проверить до запроса коммерческого предложения.
Официальное руководство DGX B300 описывает систему из 8 B300 с 288 ГБ памяти на каждый ускоритель.
Ускоритель Blackwell Ultra для серверов и стоечных AI-платформ нового поколения. Большая HBM-память помогает проектировать узлы для крупных моделей, но не заменяет проверку программной совместимости и питания.
Крупные модели, обучение, высокопроизводительный inference и AI-инфраструктура уровня дата-центра.
При проектировании сервера с NVIDIA B300 важно не складывать только паспортные показатели отдельных карт. Память GPU обычно остаётся распределённой по ускорителям, а скорость совместной работы зависит от PCIe, NVLink и NVSwitch. В техническом задании полезно указать размер модели, контекст, число параллельных запросов и ожидаемую нагрузку на обучение или инференс.
Поколение и точный вариант GPU, совместимость с базовой платой, потребление, охлаждение и доступность сертифицированной системы.
В предложении фиксируют точную модель, количество ускорителей, платформу, сеть, питание и охлаждение. Это позволяет сравнить технически сопоставимые варианты и проверить их для вашей площадки.
Размер модели, контекст, пользователей и требование к скорости помогают определить нужный объём памяти и число ускорителей.
288 ГБ HBM3e на GPU B300 в системе DGX B300. Сопоставьте это с форм-фактором: SXM-модуль в системах высокой плотности; нужен точный SKU системы.
Поколение и точный вариант GPU, совместимость с базовой платой, потребление, охлаждение и доступность сертифицированной системы. Также подтвердите сеть, электропитание, отвод тепла и доступное место в стойке.
ВОПРОСЫ ПО МОДЕЛИ
Коротко отвечаем о применении, комплектации и формировании предложения.
NVIDIA B300 рассматривают для сценариев: крупные модели, обучение, высокопроизводительный inference и AI-инфраструктура уровня дата-центра. Итоговая система должна соответствовать размеру модели, памяти на GPU и межсоединению ускорителей.
288 ГБ HBM3e на GPU B300 в системе DGX B300. При нескольких ускорителях объёмы можно суммировать только как физическую ёмкость; доступность общего пула зависит от архитектуры и программного стека.
От точной модели и количества ускорителей, OEM-платформы, CPU, объёма RAM, накопителей, сети, питания, охлаждения и условий поставки. Сравнивать предложения корректно по одной спецификации и одинаковым условиям гарантии.
AI SERVER LAB / CONFIGURATION
Модель уже будет указана в форме. Добавьте задачу и ограничения площадки — подготовим вариант конфигурации для обсуждения.
