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NVIDIA B300 CC

288 GB VRAM2.500 FP16 TFLOPS1.400 W TDP1 Anbieter2 Angebote0 Regionen

Die NVIDIA B300 CC ist eine Enterprise- GPU, basiert auf der Blackwell-Architektur und verfügt über 288 GB Speicher mit 8.000 GB/s Speicherbandbreite und einer TDP von 1.400 W. Sie liefert 75 TFLOPS FP32-Rechenleistung und 2.500 TFLOPS FP16-Tensor-Leistung. Derzeit bei 1 Anbieter verfügbar, ab 7,36 €/GPU/Stunde, mit einem Marktmedian von 7,36 €/GPU/Stunde über 2 Konfigurationen.

Günstigster
7,361 €/Std.
Verda
Median
7,361 €/Std.
über 2 Angebote
Teuerster
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90-Tage-Trend
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Medianpreis

Hardware-Spezifikationen

Gleich bei allen Anbietern

Speicher
288 GB
HBM3
Welche LLMs passen? ↓
FP16-Leistung
2.500 TFLOPS
peak
TDP
1400 W
Speicherbandbreite
8.000 GB/s
Architektur
Blackwell
FP32-Leistung
75 TFLOPS
Marke
NVIDIA
Serie
B300
Marktpreis-Verlauf

Medianpreis über alle Anbieter

Preise aktualisiert vor 7 Stunden

1 Angebot von 1 Anbietern

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AnbieterAnzahlvCPURAMRegionPro GPU/Std.Gesamt/Std.Aktion
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LLMs, die auf die NVIDIA B300 CC passen

Geschätzter VRAM-Bedarf beliebter Open-Weight-LLMs bei 16 Bit (FP16/BF16), 8 Bit (FP8/INT8) und 4 Bit (INT4/MXFP4), bei 288 GB pro GPU. Gezeigt werden die 12 größten passenden Modelle.

ModellParameter16 Bit8 Bit4 Bit
Kimi K3
Moonshot AI
2,8 Bio.
104 Mrd. aktiv
—
Nicht veröffentlicht
—
Nicht veröffentlicht
1.873 GB
8× · 431 GB frei
DeepSeek V4 Pro
DeepSeek
1,6 Bio.
49 Mrd. aktiv
—
Nicht veröffentlicht
—
Nicht veröffentlicht
1.038 GB
4× · 114 GB frei
Kimi K2.5
Moonshot AI
1 Bio.
32 Mrd. aktiv
—
Nicht veröffentlicht
—
Nicht veröffentlicht
714 GB
4× · 438 GB frei
GLM-5.2
Z.ai
753 Mrd.
1.808 GB
8× · 496 GB frei
994 GB
4× · 158 GB frei
579 GB
4× · 573 GB frei
DeepSeek R1
DeepSeek
671 Mrd.
37 Mrd. aktiv
—
Nicht veröffentlicht
826 GB
4× · 326 GB frei
481 GB
4× · 671 GB frei
DeepSeek V4 Flash
DeepSeek
284 Mrd.
—
Nicht veröffentlicht
—
Nicht veröffentlicht
192 GB
1× · 96 GB frei
Solar Open2 250B
Upstage
250 Mrd.
15 Mrd. aktiv
601 GB
4× · 551 GB frei
330 GB
4× · 822 GB frei
oder 1× · 4 % übrig
192 GB
1× · 96 GB frei
Qwen3 235B-A22B
Alibaba
235 Mrd.
22 Mrd. aktiv
564 GB
4× · 588 GB frei
310 GB
4× · 842 GB frei
oder 1× · 11 % übrig
181 GB
1× · 107 GB frei
Laguna-S 2.1
Poolside
118 Mrd.
8 Mrd. aktiv
282 GB
1× · 5,8 GB frei
155 GB
1× · 133 GB frei
90 GB
1× · 198 GB frei
gpt-oss-120b
OpenAI
117 Mrd.
5,1 Mrd. aktiv
—
Nicht veröffentlicht
—
Nicht veröffentlicht
78 GB
1× · 210 GB frei
Qwen3.6 35B-A3B
Alibaba
35 Mrd.
3 Mrd. aktiv
86 GB
1× · 202 GB frei
47 GB
1× · 241 GB frei
28 GB
1× · 260 GB frei
Qwen3 32B
Alibaba
32,8 Mrd.
79 GB
1× · 209 GB frei
43 GB
1× · 245 GB frei
25 GB
1× · 263 GB frei

Schätzungen: Modellgewichte plus 20 % für KV-Cache und Laufzeit-Overhead, bei kurzen Kontextlängen. Lange Kontexte und große Batches benötigen mehr. Als „knapp“ markierte Zeilen fassen die Gewichte, aber nicht diesen vollen Puffer. Ein ×N-Wert ist der gesamte VRAM über N dieser GPUs und sagt nichts über den Durchsatz der Verbindung aus. Wie wir das schätzen · Stattdessen vom Modell aus starten

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Falsche Daten?

Häufig gestellte Fragen

Wie viel kostet die B300 CC pro Stunde?
Die B300 CC beginnt bei 7,36 € pro GPU-Stunde, mit einem Median von 7,36 € über 2 verfügbare Konfigurationen. Der tatsächliche Preis hängt von Anbieter, Region und Mietart (On-Demand, Spot oder Reserved) ab.
Welche Cloud-Anbieter bieten die B300 CC an?
1 Anbieter führen derzeit die B300 CC: Verda. Vergleichen Sie Stundenpreise, Regionen und Spezifikationen in der Tabelle oben.
Wie viel VRAM hat die B300 CC?
Die B300 CC verfügt über 288 GB VRAM, was bestimmt, welche Modelle und Batch-Größen sie für Training und Inferenz im Speicher halten kann.
Welche LLMs kann ich auf der B300 CC betreiben?
Mit 288 GB VRAM kann eine einzelne B300 CC Modelle wie DeepSeek V4 Flash, Solar Open2 250B, Qwen3 235B-A22B, Laguna-S 2.1 bereitstellen. Die Tabelle oben zeigt den geschätzten VRAM-Bedarf jedes Modells bei 16 Bit, 8 Bit und 4 Bit — inklusive der Multi-GPU-Konfigurationen, die größere Modelle benötigen.
Welches ist das größte LLM, das ich auf mehreren B300 CC betreiben kann?
Die größten von uns erfassten Modelle, die auf mehrere B300 CC passen, sind Kimi K3 auf 8 GPUs mit 4 Bit, DeepSeek V4 Pro auf 4 GPUs mit 4 Bit, Kimi K2.5 auf 4 GPUs mit 4 Bit. Bei einer Multi-GPU-Konfiguration mieten und bezahlen Sie jede Karte für die gesamte Laufzeit, und die Aufteilung eines Modells über mehrere Karten kostet zusätzlich Durchsatz: Die GPUs tauschen bei jedem Token Aktivierungen aus, die Leistung hängt also davon ab, wie schnell sie miteinander verbunden sind. Wir erfassen den Interconnect nicht — prüfen Sie die Knoten-Spezifikation des Anbieters. Die Tabelle oben nennt die kleinste Konfiguration jedes Modells bei 16 Bit, 8 Bit und 4 Bit.
Wo ist die B300 CC am günstigsten?
Der niedrigste On-Demand-Preis, den wir derzeit für die B300 CC erfassen, liegt bei 7,36 € pro GPU-Stunde bei Verda. Da Anbieter Preise und Verfügbarkeit häufig ändern, prüfen Sie die Live-Tabelle oben vor dem Start.