NVIDIA B300 MIG 34GB

34 GB VRAM0 fournisseurs0 offres0 régions

Carte de classe entreprise, le GPU NVIDIA B300 MIG 34GB repose sur l'architecture Blackwell et dispose de 34 GB de mémoire.

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tarif médian

Caractéristiques matérielles

Identiques chez tous les fournisseurs

Mémoire

34 GB

HBM3

Quels LLM tiennent ? ↓

Architecture

Blackwell

Marque

NVIDIA

Série

B300

Historique des prix du marché

Prix médian sur l'ensemble des fournisseurs

Prix mis à jour il y a 2 heures

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Fournisseur	Nombre	vCPU	RAM	Région	Par heure de GPU	Total/h	Action
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LLM qui tiennent sur le GPU NVIDIA B300 MIG 34GB

VRAM estimée des LLM à poids ouverts populaires en précision 16 bits (FP16/BF16), 8 bits (FP8/INT8) et 4 bits (INT4/MXFP4), pour 34 GB par GPU. Affichage des 12 plus grands qui tiennent.

Modèle	Paramètres	16 bits	8 bits	4 bits
Qwen3.6 35B-A3B Alibaba	35B 3B actifs	86 GB Trop grand	47 GB Trop grand	28 GB 1× · 6,4 GB libres
Qwen3 32B Alibaba	32,8B	79 GB Trop grand	43 GB Trop grand	25 GB 1× · 8,8 GB libres
Gemma 4 31B Google	31,3B	75 GB Trop grand	41 GB Trop grand	24 GB 1× · 10 GB libres
GLM-4.7 Flash Z.ai	31,2B	75 GB Trop grand	41 GB Trop grand	24 GB 1× · 10 GB libres
Qwen3.6 27B Alibaba	27,8B	67 GB Trop grand	37 GB Juste sur 1× · 11 % de marge	21 GB 1× · 13 GB libres
Mistral Small 3.2 24B Mistral AI	24B	58 GB Trop grand	32 GB 1× · 2,3 GB libres	18 GB 1× · 16 GB libres
gpt-oss-20b OpenAI	21B 3,6B actifs	— Non publié	— Non publié	17 GB 1× · 17 GB libres
Gemma 3 12B Google	12,2B	29 GB 1× · 4,8 GB libres	16 GB 1× · 18 GB libres	9,4 GB 1× · 25 GB libres
Granite 4.1 8B IBM	8,8B	21 GB 1× · 13 GB libres	12 GB 1× · 22 GB libres	6,8 GB 1× · 27 GB libres
Qwen3 8B Alibaba	8,2B	20 GB 1× · 14 GB libres	11 GB 1× · 23 GB libres	6,3 GB 1× · 28 GB libres
Llama 3.1 8B Instruct Meta	8B	19 GB 1× · 15 GB libres	11 GB 1× · 23 GB libres	6,2 GB 1× · 28 GB libres
Mistral 7B Instruct v0.3 Mistral AI	7,2B	17 GB 1× · 17 GB libres	9,6 GB 1× · 24 GB libres	5,6 GB 1× · 28 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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Questions fréquentes

Combien de VRAM a le GPU B300 MIG 34GB ?

Le GPU B300 MIG 34GB dispose de 34 GB de VRAM, ce qui détermine les plus grands modèles et tailles de batch qu'il peut garder en mémoire pour l'entraînement et l'inférence.

Quels LLM puis-je faire tourner sur le GPU B300 MIG 34GB ?

Avec 34 GB de VRAM, un seul GPU B300 MIG 34GB peut servir des modèles comme Qwen3.6 35B-A3B, Qwen3 32B, Gemma 4 31B, GLM-4.7 Flash. Le tableau ci-dessus indique la VRAM estimée pour chaque modèle en précision 16 bits, 8 bits et 4 bits, y compris les configurations multi-GPU nécessaires aux plus grands modèles.