# B200 vs B300: стоит ли переходить на Blackwell Ultra?

> Сравнение B200 и B300: 180 против 288 ГБ HBM3e, прирост в FP4 и сеть 400G против 800G. Что помещается в память, цена гигабайта и когда достаточно B200.

Источник: https://fullgpu.com/ru/compare/b200-vs-b300  
Обновлено: 2026-10-23  
Издатель: FullGPU (https://fullgpu.com/)

**Коротко:** Для задач в FP8 и BF16, которые помещаются в 180 ГБ, B200 делает ту же работу дешевле и есть в наличии; B300 оправдывает доплату в 13% за счёт 288 ГБ, более быстрого FP4 и сети 800G — если вы можете планировать с учётом того, что его мало в наличии.

## Характеристики B200 и B300

| Характеристика | NVIDIA B200 | NVIDIA B300 |
| --- | --- | --- |
| Архитектура | Blackwell | Blackwell Ultra |
| Видеопамять | 180 ГБ HBM3e | 288 ГБ HBM3e |
| Пропускная способность памяти | 8 ТБ/с | 8 ТБ/с |
| FP4 | 9 000 TFLOPS | 13 500 TFLOPS |
| FP8 | 4 500 TFLOPS | 4 500 TFLOPS |
| BF16 / FP16 | 2 250 TFLOPS | 2 250 TFLOPS |
| Интерконнект GPU | NVLink 5 · 1,8 ТБ/с | NVLink 5 · 1,8 ТБ/с |
| Форм-фактор | Модуль SXM · HGX B200 | Модуль SXM · HGX B300 |
| Макс. энергопотребление | 1 000 Вт | 1 100 Вт |

## Помесячные цены в FullGPU

| Конфигурация | Тип | Видеопамять | Процессор | ОЗУ | Накопители | Сеть | Цена в месяц (USD) | За GPU-час | Наличие |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| [NVIDIA B200](https://fullgpu.com/ru/gpus/nvidia-b200) | Один GPU | 180 ГБ HBM3e | 26 vCPU | 256 ГБ | 2,75 ТБ NVMe | 25 Гбит/с | 4 590 $ | 6,29 $ | В наличии, выдача менее чем за 10 минут после оплаты |
| [8× NVIDIA HGX B200](https://fullgpu.com/ru/gpus/nvidia-b200) | 8-GPU-сервер | 8 × 180 ГБ HBM3e | 2× Xeon 8570 · 112 ядер | 2 ТБ DDR5 | 8× 3,84 ТБ NVMe | 8× 400G ConnectX-7 | 34 900 $ | 5,98 $ | В наличии, выдача менее чем за 10 минут после оплаты |
| [NVIDIA B300](https://fullgpu.com/ru/gpus/nvidia-b300) | Один GPU | 288 ГБ HBM3e | 28 vCPU | 384 ГБ | 3,5 ТБ NVMe | 25 Гбит/с | 5 190 $ | 7,11 $ | Мало в наличии, выдача менее чем за 10 минут после оплаты |
| [8× NVIDIA HGX B300](https://fullgpu.com/ru/gpus/nvidia-b300) | 8-GPU-сервер | 8 × 288 ГБ HBM3e | 2× Xeon 6776P · 128 ядер | 4 ТБ DDR5 | 8× 3,84 ТБ NVMe | 8× 800G ConnectX-8 | 39 900 $ | 6,83 $ | Мало в наличии, выдача менее чем за 10 минут после оплаты |

За GPU-час = цена в месяц ÷ число GPU ÷ 730 часов. Это значение приводится только для сравнения с почасовыми предложениями: каждый тариф оплачивается по фиксированной цене в месяц.

## Выбирайте B200, если…

- Ваша модель и KV-кэш помещаются в 180 ГБ на GPU, и вам нужны мощности, которые есть в наличии прямо сейчас.
- Вы запускаете задачи в FP8 или BF16, где NVIDIA указывает для обоих GPU одинаковую вычислительную мощность.
- Ваши задачи не выходят за пределы одного сервера, где сеть 800G не даёт преимуществ.

## Выбирайте B300, если…

- Вам нужно больше 180 ГБ на GPU для больших моделей, длинных контекстов или больших батчей.
- Вы обслуживаете модели в FP4, и вам нужна на 50% более высокая заявленная производителем производительность в FP4 без разреженности.
- Вы обучаете модели на нескольких серверах, и вам нужны 800G на каждый GPU для связи между узлами.
- Вам нужно больше видеопамяти на каждый доллар: около 18 $ за гигабайт в месяц против 25,50 $ у B200.

## Обзор

Выбор между **B200 и B300** зависит от меньшего числа факторов, чем может показаться. Оба GPU относятся к поколению Blackwell: у обоих пропускная способность памяти около 8 ТБ/с, NVLink 5 со скоростью 1,8 ТБ/с на каждый GPU и, согласно опубликованным спецификациям NVIDIA, одинаковая производительность без разреженности в FP8 (4,5 PFLOPS) и BF16 (2,25 PFLOPS). B300, он же Blackwell Ultra от NVIDIA, меняет три вещи: 288 ГБ HBM3e вместо 180 ГБ, 13,5 PFLOPS в FP4 без разреженности вместо 9 и, на наших серверах HGX, сеть 800G на каждый GPU вместо 400G. Всё, о чём говорится на этой странице, вытекает из этих трёх различий.

## B200 или B300: краткий ответ

Если ваши задачи работают в FP8 или BF16 и помещаются в 180 ГБ на GPU, [B200](https://fullgpu.com/ru/gpus/nvidia-b200) делает ту же работу, стоит на 600 $ меньше в расчёте на GPU и на 5 000 $ меньше за 8-GPU-сервер и есть в наличии. [B300](https://fullgpu.com/ru/gpus/nvidia-b300) оправдывает доплату, когда вам не хватает памяти, когда вы обслуживаете модели в FP4 или когда обучаете модели на нескольких серверах и вам нужны более быстрые каналы между ними.

> B300 мало в наличии. Каждый заказ выдаётся менее чем за 10 минут после оплаты.

## 288 ГБ против 180 ГБ: что меняет дополнительная память

Главное преимущество B300 — на 108 ГБ больше памяти на каждом GPU. В таблице примерная потребность в памяти сопоставлена с объёмом без учёта накладных расходов среды выполнения, под которые стоит оставить запас 10–30%:

| Задача | Нужно памяти (примерно) | B200 | B300 |
| --- | --- | --- | --- |
| Модель 70B в BF16, 1 GPU | 140 ГБ весов | Свободно около 40 ГБ | Свободно около 148 ГБ |
| Модель 405B в FP4, 1 GPU | Около 200 ГБ весов | Не помещается | Свободно около 85 ГБ |
| MoE-модель (mixture of experts) 671B в BF16, 8 GPU | Около 1 340 ГБ весов | Свободно около 100 из 1 440 ГБ: так работать не получится | Свободно около 960 из 2 304 ГБ |
| Полное дообучение (fine-tuning) модели 70B с Adam, 8 GPU | Около 1 120–1 400 ГБ без учёта активаций | На пределе или сверх него | Помещается, с запасом под активации |

Дополнительная память позволяет и обслуживать больше запросов одновременно. При инференсе модели 70B в FP8 на одном GPU у B200 под KV-кэш остаётся около 110 ГБ, а у B300 — около 218 ГБ, то есть в обработке одновременно может находиться примерно вдвое больше токенов. Для инференса с длинным контекстом и с большими батчами это может значить больше любых показателей вычислительной мощности. Память может изменить и число GPU, которое нужно модели: модель, которую приходится делить между двумя B200, может поместиться на один B300, и тогда обмен данными между ними исчезает полностью.

## Вычислительная мощность: прирост в FP4 и что остаётся прежним

NVIDIA указывает для B300 13,5 PFLOPS в FP4 без разреженности против 9 PFLOPS у B200 — на 50% больше. С разреженностью в FP4 у обоих по 18 PFLOPS, а показатели без разреженности в FP8 и BF16 одинаковы. На практике:

- **Инференс в FP4:** фазы, упирающиеся в вычислительную мощность, например prefill длинных промптов и декодирование (decode) с большими батчами, могут выиграть от более высокого пикового показателя в FP4 без разреженности.
- **Обучение и дообучение в BF16 или FP8:** разницы в вычислительной мощности нет. B300 помогает только за счёт памяти: более крупные микробатчи, более длинные последовательности, меньше GPU на одну реплику модели.
- **Декодирование, упирающееся в пропускную способность:** у обоих около 8 ТБ/с, поэтому веса и KV-кэш считываются на любом из двух GPU с одинаковой скоростью.

У FP4 есть свои компромиссы — по качеству и по инструментарию: итоговое качество зависит от модели и рецепта квантования, поэтому проверяйте его на собственном наборе данных для оценки. Форматы подробно описаны в нашем [разборе FP8 и FP4](https://fullgpu.com/ru/blog/fp8-fp4-precision-explained).

## Каким задачам B300 даёт больше всего

- **MoE-модели.** На каждый токен они задействуют лишь часть своих параметров, поэтому вычислений на токен немного, а все эксперты должны оставаться в памяти. Сколько GPU им нужно, решает объём памяти, а не вычислительная мощность, — и именно этим B300 и отличается.
- **Инференс с длинным контекстом.** KV-кэш растёт вместе с длиной контекста и числом одновременных запросов; вдвое больше свободной памяти — это примерно вдвое больше токенов в обработке.
- **Несколько моделей на одном GPU.** Основную модель, черновую модель для спекулятивного декодирования, модель эмбеддингов и реранкер легче уместить вместе в 288 ГБ.
- **Крупные задачи дообучения на одном узле.** Полное дообучение модели 70B помещается на один HGX B300, и второй сервер не понадобится.

Пример расчёта: MoE-модели примерно на 670B параметров при инференсе в BF16 только под веса нужно около 1 340 ГБ. Один HGX B300 вмещает её с запасом около 960 ГБ — за 39 900 $ в месяц. На B200 ей нужны два сервера HGX — 69 800 $ в месяц — плюс сеть, чтобы их связать. Если ваши модели помещаются в 180 ГБ на GPU, всё это к вам не относится, и выгоднее выбрать B200.

## 800G против 400G: сеть между серверами

Внутри сервера обе платформы HGX соединяют восемь GPU через NVLink 5 со скоростью 1,8 ТБ/с на каждый GPU, поэтому для задач на одном узле разницы нет. Различаются они в связи между серверами: в нашем HGX B300 восемь адаптеров ConnectX-8 800G, по одному на каждый GPU, а в HGX B200 — восемь адаптеров ConnectX-7 400G. Вдвое большая пропускная способность сети на каждый GPU сокращает время обмена градиентами при обучении с параллелизмом по данным и время передачи данных между узлами при конвейерном параллелизме (pipeline parallelism) и параллелизме экспертов. Хост-система тоже мощнее: два процессора Xeon 6776P, всего 128 ядер, и 4 ТБ DDR5 против двух Xeon 8570 со 112 ядрами и 2 ТБ в сервере с B200.

Если вы планируете связать несколько серверов, при заказе попросите в примечаниях для наших инженеров настроить между ними [частную сеть](https://fullgpu.com/ru/products/private-networking). Если сервер один, сами по себе адаптеры 800G — не повод выбирать B300.

## Цена в месяц, цена гигабайта и наличие

Один B300 стоит 5 190 $ в месяц, а B200 — 4 590 $: доплата в 600 $, или 13%, даёт на 60% больше памяти. 8-GPU-сервер HGX B300 стоит 39 900 $ против 34 900 $ — на 5 000 $ (14%) больше. В пересчёте на гигабайт видеопамяти (VRAM) B300 заметно дешевле: около 18,02 $ против 25,50 $ в месяц в тарифах с одним GPU и 17,32 $ против 24,24 $ на 8-GPU-серверах. В пересчёте на единицу пропускной способности или вычислительной мощности в FP8 и BF16 дешевле B200: эти показатели у них одинаковы, а стоит он меньше.

Тарифы с одним GPU различаются не только самим GPU: с B300 вы получаете 28 vCPU, 384 ГБ оперативной памяти и 3,5 ТБ NVMe, с B200 — 26 vCPU, 256 ГБ и 2,75 ТБ. Для развёртываний больше одного сервера есть стойка [GB300 NVL72](https://fullgpu.com/ru/gpus/nvidia-gb300-nvl72): 72 GPU Blackwell Ultra в одном домене NVLink, срок аренды — 12–36 месяцев.

## Как выбрать

1. Оцените объём памяти: веса в нужной вам точности, плюс KV-кэш для вашей длины контекста и числа одновременных запросов, плюс запас 10–30%. Если получается меньше примерно 160 ГБ на GPU, хватит B200.
2. Проверьте точность: в FP8 и BF16 вычислительная мощность одинакова, поэтому платите за B300, только если вам нужна память.
3. Проверьте топологию: на одном сервере подойдёт любой из двух; если несколько серверов обучают модель вместе, помогут каналы 800G.
4. Проверьте наличие: B200 есть в наличии, B300 мало в наличии, а любой из них, заказанный на [странице развёртывания](https://fullgpu.com/ru/deploy), выдаётся менее чем за 10 минут после оплаты.

То, что B300 мало в наличии, не обязательно должно вас останавливать. Аренда помесячная, без платы за отмену, поэтому можно начать с B200, который есть в наличии уже сегодня, заказать B300, когда он понадобится, с выдачей менее чем за 10 минут после оплаты, и отменить B200 в конце оплаченного месяца.

## Часто задаваемые вопросы

### Быстрее ли B300, чем B200?

Только в некоторых задачах. NVIDIA указывает для обоих одинаковую вычислительную мощность без разреженности в FP8 и BF16 и примерно одинаковую пропускную способность — около 8 ТБ/с; B300 добавляет на 50% более высокую производительность в FP4 без разреженности и на 60% больше памяти, что помогает при инференсе в FP4, длинных контекстах и больших батчах.

### Насколько B300 дороже?

5 190 $ против 4 590 $ в месяц за один GPU и 39 900 $ против 34 900 $ за 8-GPU-сервер HGX — примерно на 13–14% больше. В пересчёте на гигабайт видеопамяти B300 примерно на 29% дешевле.

### Важна ли сеть 800G, если сервер один?

Нет. Внутри одного сервера обе платформы используют NVLink 5 со скоростью 1,8 ТБ/с на каждый GPU; адаптеры ConnectX-8 800G важны, когда над одной задачей работают несколько серверов.

### Почему B300 мало в наличии?

В 2026 году мощностей GPU не хватает по всему рынку, а Blackwell Ultra — самое новое поколение, которое мы предлагаем в 8-GPU-серверах. Даже когда B300 мало в наличии, он выдаётся менее чем за 10 минут после оплаты.

### Можно ли запускать на обоих одно и то же ПО?

Да. Оба — GPU NVIDIA поколения Blackwell, и на них работает один и тот же программный стек CUDA со свежим релизом CUDA и актуальными сборками фреймворков.

## Связанные страницы

- [Аренда серверов NVIDIA B200 и HGX B200 от 4 590 $ в месяц](https://fullgpu.com/ru/gpus/nvidia-b200): Аренда NVIDIA B200: 4 590 $/мес. за выделенный B200 со 180 ГБ (≈ 6,29 $ за GPU-час 24/7) или 34 900 $ за сервер HGX B200. Выдача менее чем за 10 минут.
- [Аренда серверов NVIDIA B300 и HGX B300 от 5 190 $ в месяц](https://fullgpu.com/ru/gpus/nvidia-b300): Помесячная аренда B300: выделенный B300 с 288 ГБ за 5 190 $ (≈ 7,11 $ за GPU-час 24/7) или 8-GPU-сервер HGX B300 за 39 900 $. Оплата криптовалютой.
- [H200 vs B200: Hopper или Blackwell для вашего следующего GPU-сервера?](https://fullgpu.com/ru/compare/h200-vs-b200): Сравнение H200 и B200: 141 против 180 ГБ, 4,8 против 8 ТБ/с, FP4 и NVLink 5. Что помещается, за что вы доплачиваете 1 500 $/мес. и когда выгоднее H200.
- [MI355X vs B200: сравнение памяти, программного стека и стоимости](https://fullgpu.com/ru/compare/mi355x-vs-b200): Сравнение MI355X и B200: 288 против 180 ГБ HBM, ROCm или CUDA, 4-битные форматы и стоимость GPU в месяц. Какой 8-GPU-сервер подойдёт вашим моделям и бюджету.
- [Аренда GB300 NVL72 от 7 990 $ за GPU-месяц](https://fullgpu.com/ru/gpus/nvidia-gb300-nvl72): Аренда GB300 NVL72 от 7 990 $ за GPU-месяц (≈ 10,95 $ за GPU-час) на срок 12–36 месяцев: 72 GPU Blackwell Ultra в одном домене NVLink. Забронируйте сейчас.
- [GPU-серверы для обучения LLM на выделенных 8-GPU-узлах](https://fullgpu.com/ru/solutions/llm-training): GPU-серверы для обучения LLM: bare-metal-узлы HGX B300, B200 и H200 с NVLink и сетью 400–800G, аренда помесячно. Сначала посмотрите расчёт памяти.