NVIDIA B300 বনাম NVIDIA B200
কোনটা আপনার কাজে ভালো, আর কোনটায় খরচ কম—স্পেক, মাসিক খরচ আর ব্যবহার পাশাপাশি দেখে নিন।
Tensor-এর সংখ্যাগুলো NVIDIA-র প্রকাশিত, স্পারসিটিসহ (ডেন্স হলে অর্ধেক)। উৎস: B300, B200.
সংক্ষেপে সিদ্ধান্ত
NVIDIA B300 নিন, যদি: সবচেয়ে বড় মডেল, খুব লম্বা কনটেক্সট বা রিজনিং AI নিয়ে কাজ করবেন, যেখানে এক GPU-তে ২৮৮ জিবি লাগে।
NVIDIA B200 নিন, যদি: বড় LLM ট্রেন করবেন বা সবচেয়ে দ্রুত ইনফারেন্স চান, প্রতি GPU-তে ১৮০ জিবি—FP16-এ ৭০B এক GPU-তেই ধরে।
NVIDIA B300-এর রেট NVIDIA B200-এর চেয়ে প্রায় ১৪% বেশি। আপনার মডেল ছোটটায় আরামে ধরলে আর সময়ের চাপ না থাকলে ছোটটাই সাশ্রয়ী। নিজের মডেল দিয়ে তুলনা করুন →
যা জানতে চান
NVIDIA B300 আর NVIDIA B200-এর মধ্যে কোনটা দ্রুত?
দুটোর Tensor কম্পিউট একই (৪,৫০০ TFLOPS)। পার্থক্য মেমরি আর মেমরি-গতিতে (8 TB/s বনাম 8 TB/s), যা বড় মডেলের ইনফারেন্সে গতি বাড়ায়।
কোনটায় খরচ কম?
NVIDIA B200 ঘণ্টায় ৳১,৬৫২, NVIDIA B300 ৳১,৮৮০—অর্থাৎ NVIDIA B300 প্রায় ১৪% বেশি। ৪০ ঘণ্টায় খরচ ৳৬৬,০৮০ বনাম ৳৭৫,২০০।
কোনটায় মেমরি বেশি?
NVIDIA B300-এ ২৮৮ জিবি, NVIDIA B200-এ ১৮০ জিবি। মোটামুটি ধরে: NVIDIA B300-এ লম্বা কনটেক্সটসহ FP16-এ ৭০B, FP16-এ প্রায় ১২০B; NVIDIA B200-এ FP16-এ ৭০B।
আমার কাজের জন্য কোনটা নেব?
NVIDIA B300 নিন, যদি সবচেয়ে বড় মডেল, খুব লম্বা কনটেক্সট বা রিজনিং AI নিয়ে কাজ করবেন, যেখানে এক GPU-তে ২৮৮ জিবি লাগে। NVIDIA B200 নিন, যদি বড় LLM ট্রেন করবেন বা সবচেয়ে দ্রুত ইনফারেন্স চান, প্রতি GPU-তে ১৮০ জিবি—FP16-এ ৭০B এক GPU-তেই ধরে।