NVIDIA DGX B200 伺服器售價 500,000 美元，提供無與倫比的 AI 效能，但價格也相當驚人。為什麼它這麼貴？有沒有更聰明、更實惠的方式來運用它的強大能力？
幸運的是，像 Novita AI 這樣的創新解決方案，現在提供更易於存取且具成本效益的方式，來運用包括 B200 在內的頂級 GPU 效能，而無須負擔高昂的初始成本。
首款 NVIDIA DGX B200 8X 裸金屬伺服器的價格已公佈，售價為 500,000 美元。
B200 價格為什麼這麼高？
卓越的效能
你可以直接從上方的表格中查看具體細節！
| 功能/指標 | NVIDIA L40 | NVIDIA L40S | NVIDIA A40 | NVIDIA A6000 | NVIDIA RTX 4090 | NVIDIA H100 | NVIDIA B200 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 架構 | Ada Lovelace | Ada Lovelace | Ampere | Ampere | Ada Lovelace | Hopper | Blackwell |
| CUDA 核心 | 18,176 | 18,176 | 10,752 | 10,752 | 9,728 | 16,896 | 系統為 8 卡 |
| Tensor 核心 | 568（第 4 代） | 568（第 4 代） | 336（第 3 代） | 336（第 3 代） | 第 4 代（支援 FP8） | 528（第 4 代 + Transformer Engine） | 第 5 代 |
| RT 核心 | 142（第 3 代） | 142（第 3 代） | 84（第 2 代） | 84（第 2 代） | 與 L40 相同 | 無 RT 核心 | 第 4 代 |
| 記憶體 | 48 GB ECC GDDR6 | 48 GB ECC GDDR6 | 48 GB GDDR6 ECC | 48 GB GDDR6 | 24 GB | 80–98 GB HBM3 | 8 卡系統，總計 1,440 GB HBM3e |
| 記憶體頻寬 | 864 GB/s | 864 GB/s | 696 GB/s | 768 GB/s | 1008 GB/s | 3.35 TB/s（HBM3） | 系統總計 64 TB/s HBM3e |
| FP32 | 90 TFLOPS | 91.6 TFLOPS | 37.4 TFLOPS | 38.71 TFLOPS | 82‑100 TFLOPS | 66.9 TFLOPS | 600 TFLOPS（整機） |
| TF32（稀疏） | 181-362 TFLOPS | 183-366 TFLOPS | 75-150 TFLOPS | 77.4-155 TFLOPS | 83-165 TFLOPS | 989-1.979 PFLOPS | 9,000-18,000 TFLOPS |
| FP8 | 362-724 TFLOPS（稀疏） | 733 TFLOPS（稀疏） | 不支援 | 不支援 | 支援 | 3.958-7.91 PFLOPS | 20 PFLOPS（每卡） |
| FP64 | 1.4 TFLOPS | 1.4 TFLOPS | - | 0.605 TFLOPS | 1.29 TFLOPS | 26‑34 TFLOPS（純量） | 每卡約 40 TFLOPS |
| 功耗（TDP） | 300 W | 350 W | 300 W | 300 W | ≈450 W | SXM5 最高 700 W | 系統約 14.3 kW |
| NVLink | 無（PCIe 卡） | 無 | 支援（雙卡） | 支援 | 無 | 支援（3.9 TB/s） | 系統 14.4 TB/s |
| MIG 支援 | 無 | 無 | 無 | 無 | 無 | 有 | 無 |
高耗能成本
| **GPU / 系統 ** | ** 功耗（TDP / 系統功率）** |
|---|---|
| L40 | 300 W |
| L40S | 350 W |
| A40 | 300 W |
| A6000 | 300 W |
| RTX 4090 | 450 W |
| H100（SXM5） | 400–700 W（依外型而定） |
| DGX B200 系統 | 14.3 kW |
廣泛的應用
- AI 訓練與推論
B200 專為大規模 AI 最佳化，在訓練與推論方面均表現出色。
- 訓練：支援 FP4 及第二代 Transformer Engine，可加速大型模型訓練並降低成本。
- **推論 **：基準測試（例如 Llama 4 Maverick）顯示，每位使用者每秒可產生超過 1,000 個 token，實現快速的多使用者推論。
- 圖形與視覺化
雖然以 AI 為重點，B200 仍提供強大的圖形效能：
- 透過第 4 代 RT 核心實現 即時光線追蹤。
- SER 2.0 著色器最佳化 提升複雜渲染效率。
- 精確運算
B200 能處理科學與工程領域中需要高精確度的工作負載：
- 透過第 5 代 Tensor 核心支援 FP4 到 TF32 格式。
- 適用於模擬、數位孿生及即時分析。
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步驟 1：登入並存取 GPU 裸金屬服務
登入您的帳戶，然後點選 GPU Bare Metal 按鈕。
步驟 2：選擇您的 GPU
選擇裝置
- **裝置名稱 **：選擇 H100 SXM 或 B200 SXM。
- 區域：美國。
- 配置（H100 SXM）：
- 8 張 GPU
- 2048 GB 記憶體
- 104 vCPU/節點
- 15.36 TB 儲存空間
- 每小時 1.7 美元。
- 配置（B200 SXM）：
- 8 張 GPU
- 2304 GB 記憶體
- 144 vCPU/節點
- 30.8 TB 儲存空間
- 每小時 4.77 美元。
設定數量 與租賃期間
-
調整 **GPU 數量 ** 欄位以符合您的需求。例如，選擇 8 張 GPU。
-
選擇租賃期間。例如，設為 1 個月。
雖然 B200 提供頂尖的 AI 能力，但其成本對大多數人來說仍是障礙。像 Novita AI 這樣的雲端服務讓您只需每小時 4.77 美元就能使用 B200 GPU，讓先進的 AI 變得人人可及，無需購買硬體。
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常見問題
為什麼 B200 這麼貴？
尖端硬體、龐大記憶體以及業界領先的 AI 效能，都推高了價格。
B200 的主要應用有哪些？
B200 專為大規模 AI 訓練與推論、高效能圖形與視覺化，以及科學模擬、數位孿生等精確運算任務而設計。其靈活的架構支援許多進階工作負載。
有沒有更便宜的方式使用 B200？
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