NVIDIA B200 GPU
ভাড়া, বাংলাদেশে

NVIDIA B200 হলো NVIDIA-র Blackwell প্রজন্মের ডেটা-সেন্টার GPU (AI কম্পিউটার), ১৮০ জিবি HBM3e মেমরিসহ। ComputeBD-তে এটি ঘণ্টা হিসেবে ভাড়া নিন, ব্রাউজারে Jupyter-এ কাজ করুন, খরচ দিন টাকায়।

নতুন প্রজন্মের Blackwell—বড় LLM ট্রেনিং ও দ্রুততম ইনফারেন্স

NVIDIA B200 GPU chip render
আনুমানিক রেট৳১,৬৫২*/GPU ঘণ্টা*আনুমানিক, বাজারদরের উপর নির্ভরশীল
মেমরি১৮০ জিবি
আর্কিটেকচারBlackwell
১০ ঘণ্টা৳১৬,৫২০
৪০ ঘণ্টা৳৬৬,০৮০
১০০ ঘণ্টা৳১,৬৫,২০০
স্পেসিফিকেশন

NVIDIA B200 GPU-র স্পেক

মেমরি১৮০ জিবি HBM3e
মেমরি-গতি (ব্যান্ডউইথ)8 TB/s
FP16 / BF16 Tensor৪,৫০০ TFLOPS
FP8 Tensor৯,০০০ TFLOPS
আর্কিটেকচারBlackwell
সংযোগNVLink 1.8 TB/s
ফর্ম ফ্যাক্টরSXM

Tensor-এর সংখ্যাগুলো NVIDIA-র প্রকাশিত, স্পারসিটিসহ (ডেন্স হলে অর্ধেক)। উৎস: B200.

মাসিক খরচ

NVIDIA B200 চালাতে মাসে কত টাকা?

ব্যবহারউদাহরণআনুমানিক খরচ
১০ ঘণ্টাএকটা উইকেন্ড এক্সপেরিমেন্ট৳১৬,৫২০
৪০ ঘণ্টাথিসিস বা প্রজেক্টের এক মাস৳৬৬,০৮০
১০০ ঘণ্টানিয়মিত সাপ্তাহিক ট্রেনিং৳১,৬৫,২০০
১৭৬ ঘণ্টাসপ্তাহের কর্মদিবসে দিনে ৮ ঘণ্টা৳২,৯০,৭৫২

হিসাব: ৳১,৬৫২ × ঘণ্টা। বিল হয় মিনিট হিসেবে, তাই যতক্ষণ চালাবেন ঠিক ততক্ষণের টাকা কাটবে।

কোনটা নেবেন

NVIDIA B200 কখন নেবেন, কখন নয়

নিন, যদি: বড় LLM ট্রেন করবেন বা সবচেয়ে দ্রুত ইনফারেন্স চান, প্রতি GPU-তে ১৮০ জিবি—FP16-এ ৭০B এক GPU-তেই ধরে।

অন্যটা দেখুন, যদি: কাজ H100 বা H200-এ হয়ে যায়; Blackwell ঘণ্টায় দামি, আর অনেক লাইব্রেরি এখনো আগে Hopper-এর জন্য টিউন হয়।

মেমরিতে যা ধরে (মোটামুটি): FP16-এ ৭০B. আপনার মডেল চলবে কি না দেখুন →

সবচেয়ে দামি GPU মানেই সেরা নয়। দেখুন আপনার মডেল মেমরিতে ধরে কি না, কত দ্রুত ফল দরকার, কতক্ষণ চলবে আর বাজেট কত—এই চারটা মিলিয়ে বাছলেই সবচেয়ে কম খরচে কাজ হয়।

JUPYTER-এ কাজ যেভাবে
01ব্রাউজারে ওয়ার্কস্পেস খুলুন
02GPU বেছে নিন
03কোড ও ডেটা আনুন
04চালান—খরচ চোখের সামনে
05ফল সেভ করে GPU বন্ধ

যা জানতে চান

বাংলাদেশে NVIDIA B200 GPU ভাড়া ঘণ্টায় কত?

আনুমানিক ৳১,৬৫২ প্রতি ঘণ্টা; ৪০ ঘণ্টায় প্রায় ৳৬৬,০৮০। বিল হয় মিনিট হিসেবে, টাকা দেবেন bKash-এ, ডলার কার্ড লাগে না।

NVIDIA B200-এ কত মেমরি?

NVIDIA B200-এ ১৮০ জিবি HBM3e মেমরি, গতি 8 TB/s। মোটামুটি ধরে: FP16-এ ৭০B।

NVIDIA B200 দিয়ে কী বানানো যায়?

নতুন প্রজন্মের Blackwell—বড় LLM ট্রেনিং ও দ্রুততম ইনফারেন্স। বড় LLM ট্রেন করবেন বা সবচেয়ে দ্রুত ইনফারেন্স চান, প্রতি GPU-তে ১৮০ জিবি—FP16-এ ৭০B এক GPU-তেই ধরে।

Jupyter থেকে চালানো যাবে?

হ্যাঁ, সেটাই মূল লক্ষ্য। ব্রাউজারে Jupyter নোটবুক খুলবেন, GPU বেছে নেবেন, কোড চালাবেন, কাজ শেষে এক ক্লিকে বন্ধ করবেন—সার্ভার সেটআপের ঝামেলা ছাড়াই।

দাম কি চূড়ান্ত?

না। এটি আনুমানিক দাম; চালুর সময় সক্ষমতা, ডলারের রেট, ট্যাক্স, স্টোরেজ ও নেটওয়ার্ক খরচ অনুযায়ী বদলাতে পারে।