Performance Rating
The B200 is a professional graphics card by NVIDIA, launched in 2024. Built on the 5 nm process, and based on the GB100 graphics processor, the card does not support DirectX. Since B200 does not support DirectX 11 or DirectX 12, it might not be able to run all the latest games. B200 combines two graphics processors to increase performance. It features 18944 shading units, 592 texture mapping units, and 24 ROPs, per GPU. Also included are 592 tensor cores which help improve the speed of machine learning applications. NVIDIA has paired 180 GB HBM3e memory with the B200, which are connected using a 4096-bit memory interface per GPU (each GPU manages 92,160 MB). The GPU is operating at a frequency of 700 MHz, which can be boosted up to 1965 MHz, memory is running at 2000 MHz.
Contents:
Memory ML Performance Compute Power Architecture & Compatibility ML Software Support Clocks & Performance Power Consumption Rendering Benchmarks AdditionalMemory
Memory Size
Memory Type
Memory Bandwidth
Memory Bus Width
ML Performance
FP16 (Half Precision)
BF16 (Brain Float)
TF32 (TensorFloat)
Compute Power
FP32 (Single Precision)
FP64 (Double Precision)
CUDA Cores
RT Cores
Architecture & Compatibility
GPU Architecture
SM (Streaming Multiprocessor)
PCIe Version
ML Software Support
CUDA Version
CUDA Toolkit (first supported)
CUDA Toolkit status
Clocks & Performance
Base Clock
Boost Clock
Memory Clock
Power Consumption
Recommended PSU
Power Connector
TDP/TGP
Rendering
Texture Units (TMU)
ROP
L2 Cache
Benchmarks
llama.cpp, llama 7B Q4_0
Additional
Slots
Release Date
Display Outputs
FAQ
NVIDIA B200 SXM 192 GB предназначена для высокопроизводительных вычислений, машинного обучения и искусственного интеллекта. Она идеально подходит для задач с большим объемом данных и высокими требованиями к вычислительной мощности, таких как тренировка больших моделей нейронных сетей, научные вычисления и рендеринг высокого качества.
NVIDIA B200 SXM 192 GB может быть сравнена с конкурентами из серии NVIDIA A100 и H100, такими как NVIDIA A100 SXM 40GB или NVIDIA H100 NVLink. Основное преимущество B200 SXM 192 GB заключается в большем объеме памяти (192 ГБ HBM3e) и более высокой пропускной способности (4.10 ТБ/с), что делает ее более подходящей для обработки больших объемов данных и задач с высокой плотностью вычислений.
Для NVIDIA B200 SXM 192 GB требуется значительное питание и эффективное охлаждение. Карту рекомендуется использовать в системах с мощным блоком питания на 1000 Вт и выше, а также с эффективной системой охлаждения, способной обеспечить стабильную работу при высоких нагрузках. Рекомендуется использовать систему жидкостного охлаждения или мощный воздушный радиатор с несколькими фанами.
В 2025-2026 годах NVIDIA B200 SXM 192 GB будет актуальной для предприятий и организаций, занимающихся высокопроизводительными вычислениями, машинным обучением и искусственным интеллектом. Однако стоит учитывать, что технологии продолжают развиваться, и новые поколения видеокарт могут предложить еще более высокие производственные возможности. Поэтому перед покупкой следует внимательно изучить все альтернативы и текущие потребности вашей организации.
NVIDIA B200 SXM 192 GB требует подключения через интерфейс PCIe Gen5 и разъем SXM (Single-Module X-Connect). Для обеспечения стабильной работы рекомендуется использовать систему с PCIe Gen5 слотом и поддержкой SXM. В отношении блока питания, требуется система с блоком питания на 1000 Вт и выше, чтобы обеспечить достаточное питание. Корпус должен иметь пространство для установки большой видеокарты и эффективную систему охлаждения, особенно важную для карт с TDP в 1000 Вт.
Recommendations
Эта видеокарта хорошо подходит для вычислительно-интенсивных задач, таких как машинное обучение (ML) и искусственный интеллект (AI), благодаря высокой пропускной способности памяти и большому объему HBM3e. Также она может быть использована для работы с громадными датасетами и сложными вычислениями в науке и исследовании.
Renting is cheaper than buying
H100 80Gb SXM (80GB)
NVIDIA
Флагманская GPU на архитектуре Hopper с 80 ГБ памяти HBM3 в форм-факторе SXM. Создана для обучения и инференса больших языковых моделей, HPC задач. Поддерживает FP64, FP32, TF32, FP16, BF16, FP8 и INT8 вычисления с Tensor Cores 4-го поколения.
from 299.11 RUB/hour
