NVIDIA B200
Carte de classe entreprise, le GPU NVIDIA B200 repose sur l'architecture Blackwell et dispose de 180 GB de mémoire, avec une bande passante mémoire de 8 000 GB/s et un TDP de 1 000 W. Il offre 75 TFLOPS de performances FP32 et 2 250 TFLOPS de performances tensorielles FP16. Actuellement disponible chez 5 fournisseurs à partir de 4,47 €/GPU/heure, avec une médiane du marché de 6,01 €/GPU/heure sur 13 configurations.
Caractéristiques matérielles
Identiques chez tous les fournisseurs
Prix médian sur l'ensemble des fournisseurs
9 offres chez 5 fournisseurs
Triées par prix croissant. Comparez les configurations côte à côte.
| Fournisseur | Nombre | vCPU | RAM | Région | Par heure de GPU | Total/h | Action |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| ×1 | 28 | 283 GB | 5,955 € | 5,95 € | Lancer | ||
Sesterce CloudLien affilié | ×8 | 96 | 2 TB | -- | À partir de3,608 € | À partir de28,86 € | |
Beyond.plLe moins cher | ×1 | 28 | 256 GB | 4,473 € | À partir de4,47 € | Lancer | |
LiumLien affilié | ×1 | 26 | 354 GB | À partir de4,823 € -0,9 % 30 j | À partir de4,82 € | Lancer | |
| ×8 | 252 | 2 TB | 5,262 € 0,0 % 30 j | 42,09 € | |||
| ×8 | 208 | 2,83 TB | -- | À partir de5,867 € | À partir de46,94 € | ||
Jusqu'à438 €de crédit | ×1 | 28 | 283 GB | 5,955 € | 5,95 € | Lancer | |
| ×1 | 30 | 170 GB | -- | 6,007 € +9,9 % 30 j | À partir de6,01 € | Lancer | |
| ×1 | — | — | -- | 6,130 € -8,3 % 30 j | 6,13 € | ||
| ×4 | 96 | 998 GB | À partir de8,226 € +29,1 % 30 j | À partir de32,90 € | Lancer |
LLM qui tiennent sur le GPU NVIDIA B200
VRAM estimée des LLM à poids ouverts populaires en précision 16 bits (FP16/BF16), 8 bits (FP8/INT8) et 4 bits (INT4/MXFP4), pour 180 GB par GPU. Affichage des 12 plus grands qui tiennent.
| Modèle | Paramètres | 16 bits | 8 bits | 4 bits |
|---|---|---|---|---|
| DeepSeek V4 Pro DeepSeek | 1,6T 49B actifs | — Non publié | — Non publié | 1 038 GB 8× · 402 GB libres |
| Kimi K2.5 Moonshot AI | 1T 32B actifs | — Non publié | — Non publié | 714 GB 4× · 5,8 GB libres |
| GLM-5.2 Z.ai | 753B | 1 808 GB Trop grand | 994 GB 8× · 446 GB libres | 579 GB 4× · 141 GB libres |
| DeepSeek R1 DeepSeek | 671B 37B actifs | — Non publié | 826 GB 8× · 614 GB libres ou 4× · 4 % de marge | 481 GB 4× · 239 GB libres |
| DeepSeek V4 Flash DeepSeek | 284B | — Non publié | — Non publié | 192 GB 2× · 168 GB libres ou 1× · 12 % de marge |
| Solar Open2 250B Upstage | 250B 15B actifs | 601 GB 4× · 119 GB libres | 330 GB 2× · 30 GB libres | 192 GB 2× · 168 GB libres ou 1× · 12 % de marge |
| Qwen3 235B-A22B Alibaba | 235B 22B actifs | 564 GB 4× · 156 GB libres | 310 GB 2× · 50 GB libres | 181 GB 2× · 179 GB libres ou 1× · 19 % de marge |
| Laguna-S 2.1 Poolside | 118B 8B actifs | 282 GB 2× · 78 GB libres | 155 GB 1× · 25 GB libres | 90 GB 1× · 90 GB libres |
| gpt-oss-120b OpenAI | 117B 5,1B actifs | — Non publié | — Non publié | 78 GB 1× · 102 GB libres |
| Qwen3.6 35B-A3B Alibaba | 35B 3B actifs | 86 GB 1× · 94 GB libres | 47 GB 1× · 133 GB libres | 28 GB 1× · 152 GB libres |
| Qwen3 32B Alibaba | 32,8B | 79 GB 1× · 101 GB libres | 43 GB 1× · 137 GB libres | 25 GB 1× · 155 GB libres |
| Gemma 4 31B Google | 31,3B | 75 GB 1× · 105 GB libres | 41 GB 1× · 139 GB libres | 24 GB 1× · 156 GB libres |
Estimations : poids du modèle plus 20 % pour le cache KV et le surcoût du runtime, avec des contextes courts. Les contextes longs et les lots importants demandent davantage. Les lignes marquées « juste » contiennent les poids, mais pas toute cette marge. Une valeur ×N correspond à la VRAM totale de N de ces GPU et ne préjuge en rien du débit de l'interconnexion. Notre méthode d'estimation · Partir plutôt d'un modèle
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