NVIDIA
Cost Efficiency Analysis
应用场景分析与GPU需求量化对比
三大核心应用场景
CAD 3D渲染模块
FP32
性能比较
1张B300 = 2.91张H100
高精度图形渲染应用，需要FP32浮点运算确保渲染质量，B300在保持精度的同时显著提升性能
AIGC推理模块
FP4/FP8
FP8精度
1张B300 = 4.5张H100
FP4精度
1张B300 = 9张H100
生成式AI推理服务，可使用低精度加速推理，B300在推理场景中具有压倒性优势
DAMS训练模块
FP16
性能比较
1张B300 = 2.91张H100
深度学习模型训练，使用FP16混合精度训练，B300提供更高训练效率，支持复用
GPU需求量化对比
| 模块/阶段 | H100需求 | B300需求 | 节省数量 |
|---|---|---|---|
| CAD 3D渲染 | |||
| 第一阶段 | 4,800张 | 1,650张 | 3,150张 |
| 第二阶段 | 7,200张 | 2,474张 | 4,726张 |
| AIGC推理(FP4) | |||
| 第一阶段 | 700张 | 78张 | 622张 |
| 第二阶段 | 1,400张 | 156张 | 1,244张 |
| DAMS训练 | |||
| 训练集群 | 256张 | 88张 | 168张 |
65.6%-88.9%
GPU数量节省
最高9倍
性能提升倍数
3大模块
全面覆盖
B300的推理优化架构为未来AI应用提供显著优势
在所有测试场景中均可实现大幅GPU数量节省
在所有测试场景中均可实现大幅GPU数量节省