NVIDIA · Blackwell Ultra

GB300 NVL72 租用,每 GPU·月 US$7,990 起

72 张 Blackwell Ultra GPU 和 36 颗 Grace CPU,集成于同一个液冷机架、同一个 NVLink 域;租期 12 至 36 个月,价格和交付时间窗口均在付款前确认。

显存
288 GB HBM3e
带宽
8 TB/s 每 GPU
互联
NVLink 5
支持精度
FP4 · FP8 · BF16
  • 整卡独享,绝不共享
  • 条款与日期书面确认
  • 加密货币支付
  • 工程师 7×24 小时支持

配置与价格

  • GB300 NVL72 按申请供货

    机架级 · 单一 NVLink 域

    36× NVIDIA Grace · 17 TB LPDDR5X · 每个托盘配备 NVMe,容量按订单配置 · NVLink 5 · 72× 800G

    起价US$7,990/GPU·月

    72 张 GPU · 12–36 个月期限

付款后 10 分钟内交付。

规格

GB300 NVL72 规格与服务器配置

先列出厂商公布的 GPU 规格,再列出我们出租的每种服务器的确切配置。以下所有信息都会在结账时、您付款前再次显示。

NVIDIA GB300 NVL72 · 每 GPU

架构
Blackwell UltraNVIDIA
显存
288 GB HBM3eNVIDIA 标称每个机架 20 TB GPU 显存(每 GPU ≈277 GB),另有 Grace CPU 上的 17 TB LPDDR5X。
显存带宽
8 TB/s
FP4
15,000 TFLOPS稀疏算力 20,000 TFLOPS
FP8
5,000 TFLOPS稀疏算力 10,000 TFLOPS
BF16 / FP16
2,500 TFLOPS稀疏算力 5,000 TFLOPS
GPU 互联
NVLink 5 · 1.8 TB/s72 卡 NVLink 域,每机架 130 TB/s
外形规格
Grace Blackwell 机架 · 液冷
最大功耗
按机架计

服务器配置

规格项GB300 NVL72
GPU72 × 288 GB HBM3e
服务器类型机架级
CPU36× NVIDIA Grace
内存17 TB LPDDR5X
存储每个托盘配备 NVMe,容量按订单配置
网络NVLink 5 · 72× 800G
流量按合同约定
价格US$7,990/GPU·月起
  • 通过 SSH 获取 root 权限
  • 预装驱动、CUDA 和 Docker 的 Ubuntu
  • IPv4 + IPv6 /64
  • DDoS 防护

算力数据为厂商公布的稠密算力规格;如厂商公布了结构化稀疏算力,也一并列出。实际吞吐量取决于您的模型、精度和软件。 NVIDIA 标称每个机架 20 TB GPU 显存(每 GPU ≈277 GB),另有 Grace CPU 上的 17 TB LPDDR5X。

适用场景

GB300 NVL72 最擅长什么

这款 GPU 在哪些场景物有所值,以及何时选择另一款更明智。

  • 前沿规模训练

    接近万亿参数的模型,其分片训练状态可以完全留在同一个 NVLink 域内。

  • 大规模专家并行

    混合专家模型可以分布到数十张 GPU 上,而无需在每一层都经过网络。

  • 一套 72 卡系统

    72 张 Blackwell Ultra GPU 和 36 颗 Grace CPU,作为单个液冷机架统一运行。

  • 大规模推理

    约 20 TB HBM3e,可承载万亿参数级模型和超大 KV 缓存。

显存估算

GB300 NVL72 能装下哪些模型?

在中等上下文长度下提供模型推理服务所需的 GPU 数量:权重另加约 20% 的 KV 缓存和运行时余量,并通过张量并行拆分到多张 GPU 上。 如需针对您的具体模型、上下文和批次大小进行估算,请使用显存计算器。

不同模型规模和精度所需的 GB300 NVL72 GPU 数量
模型规模BF16 2 字节/参数FP8 1 字节/参数4 位 0.5 字节/参数
8B Llama 3.1 8B 级 1 张 GPU 1 张 GPU 1 张 GPU
14B Qwen3 14B 级 1 张 GPU 1 张 GPU 1 张 GPU
32B Qwen3 32B 级 1 张 GPU 1 张 GPU 1 张 GPU
70B Llama 3.3 70B 级 1 张 GPU 1 张 GPU 1 张 GPU
120B 大型稠密或 MoE 模型 1 张 GPU勉强 1 张 GPU 1 张 GPU
235B Qwen3 235B MoE 级 2 张 GPU勉强 1 张 GPU勉强 1 张 GPU
405B Llama 3.1 405B 级 4 张 GPU 2 张 GPU 1 张 GPU
671B DeepSeek-V3 / R1 MoE 模型 8 张 GPU 4 张 GPU 2 张 GPU

如何解读

  • 1 张 GPU单张 Blackwell Ultra GPU 即可装下
  • 2 张 GPU在单个机架内通过张量并行拆分
  • 勉强仅在短上下文下装得下
  • —单个机架装不下

真实模型的显存估算

打开显存计算器

按推理场景估算,权重量化为所示精度;长上下文和大批次需要更多显存来容纳 KV 缓存。 “勉强”表示仅在短上下文下装得下。 — 表示单个 72 卡机架装不下。

简而言之: FullGPU 按 12–36 个月期限出租 NVIDIA GB300 NVL72:单个机架含 72 张 GPU,每张配备 288 GB HBM3e,每 GPU 每月 US$7,990 起(约合每 GPU 小时 US$10.95)。预订在线提交,在 FullGPU 确认价格和交付时间窗口之前不收取任何费用。 价格截至 。

租用 GB300 NVL72,您将获得一个液冷机架中的 72 张 NVIDIA Blackwell Ultra GPU 和 36 颗 Grace CPU,全部位于同一个 NVLink 域内。我们的租期为 12 至 36 个月,每 GPU 每月 US$7,990 起。本页介绍这套系统是什么、哪些人真正需要它,以及在什么情况下,租用多台 HGX B300 服务器更划算。

GB300 NVL72 是什么

GB300 NVL72 是 NVIDIA 的机架级 Blackwell Ultra 系统。它不再是每台服务器 8 张 GPU,而是通过 NVLink 交换机把 72 张 GPU 连成一个域;根据 NVIDIA 公布的数据,NVLink 总带宽为 130 TB/s。NVIDIA 标称每个机架配备 20 TB HBM3e,即每张 GPU 约 277 GB(B300 模组最高 288 GB),每张 GPU 的显存带宽为 8 TB/s。36 颗 Grace CPU 各与两张 GPU 配对,合计另提供 17 TB LPDDR5X 内存。

按单张 GPU 计,NVIDIA 为 GB300 NVL72 标称的算力为:FP4 稠密算力 15 PFLOPS、FP8 稠密算力 5 PFLOPS、BF16 稠密算力 2.5 PFLOPS,略高于它为 HGX 服务器中的 B300 标称的数据(13.5、4.5 和 2.25 PFLOPS)。机架采用液冷,由我们托管,因此您无需为它专门建设机房,即可获得这些算力。

谁需要整机架,而不是 HGX B300 服务器

72 张 GPU 也可以是 9 台 HGX B300 服务器。这些 GPU 同属 Blackwell Ultra 家族,单卡显存也相近;区别在于它们之间如何通信。

带宽差距

在 HGX B300 服务器内部,每张 GPU 拥有 1.8 TB/s 的 NVLink 带宽,但只连向另外 7 张 GPU。服务器之间的流量要经过网络:每台服务器 8 块 800G 网卡,即每张 GPU 800 Gb/s(100 GB/s)。在 GB300 NVL72 中,每张 GPU 与其余全部 71 张 GPU 之间都保有 1.8 TB/s 的 NVLink 带宽,约为 HGX 服务器上每张 GPU 跨网络带宽的 18 倍。

需要整机架的工作负载

  • 大规模专家并行:大型混合专家(MoE)模型的专家分布在数十张 GPU 上,每个 MoE 层都要以 all-to-all 方式交换 token。在 72 卡 NVLink 域中,这些流量完全不经过网络。
  • 前沿规模训练:使用 Adam 进行完整训练时,不计激活值,每个参数大约需要 16–20 字节,因此一万亿参数的模型约需 16–20 TB,差不多就是整个机架的全部 HBM3e。若使用 HGX B300 服务器,同样的状态需要分布在通过网络互联的 7 到 9 台服务器上。
  • 超过 8 张 GPU 的张量并行或流水线并行,其中每一步需要同步的 GPU 都多于一台 HGX 服务器所能容纳的数量。

何时 HGX B300 服务器是更好的选择

如果每个任务都能在 8 张 GPU 内完成,机架的 NVLink 域就派不上用场。这涵盖了大多数微调,以及数千亿参数以内模型的推理:FP8 精度的 671B 模型可以装入一台 HGX B300 服务器。数据并行训练中,每个副本都能装进一台服务器,只有梯度需要跨网络传输,因此对这一差距的敏感度要低得多。在这些情况下,HGX B300 服务器按 GPU 计成本更低(按每台 US$39,900 计,每 GPU 每月 US$4,987.50),一个月起租,并可视库存情况逐台增加。

机架规模下的显存估算

对推理而言,单凭容量很少成为选择整机架的理由。FP8 精度的一万亿参数模型约需 1 TB 权重,这在一台配备 2.3 TB 显存的 HGX B300 服务器上就已经装得下。机架带来的,是以超大 KV 缓存和高并发为这类模型提供推理服务的空间,以及把它们分布到众多 GPU 上所需的带宽。约 20 TB 的 HBM3e 装下 FP8 精度的 1T 模型后,还剩约 19 TB 可用于 KV 缓存和激活值;您也可以在同一个域中并行运行多个大模型。Grace CPU 所连接的 17 TB LPDDR5X,则为您从 GPU 卸载的数据提供了额外空间。

软件与运维

Grace CPU 基于 Arm 架构,因此您的容器镜像和编译型依赖需要 arm64 版本。NVIDIA 为其核心软件提供了 arm64 版本,但请尽早检查您自己的镜像和 Python wheel 包。多 GPU 通信与 HGX 服务器一样使用 NCCL,区别在于:跨全部 72 张 GPU 的集合通信都在 NVLink 上完成。您机架的软件基线、访问方式和网络配置,都包含在我们于付款前确认的书面配置中。我们的多 GPU NCCL 文档介绍了通信方面的内容。

GB300 NVL72 租用价格与租期

  • 价格 每 GPU 每月 US$7,990 起,72 张 GPU 每月约 US$575,000
  • 租期 12 至 36 个月
  • 折合每 GPU 小时 约 US$10.95 起,即每 GPU 月价除以 730 小时
  • 供货方式 在部署页面提交预订申请,交付时间窗口在付款前确认

与每 GPU 每月 US$4,987.50 的 HGX B300 服务器相比,机架的单卡成本约高 60%。多付的这部分费用换来的是 72 卡 NVLink 域、Grace CPU 及其内存,以及液冷机架。9 台 HGX B300 服务器在不计任何批量价格的情况下每月合计 US$359,100,因此只有当您的工作负载真正用到这个 NVLink 域时,机架才物有所值。在这一规模下,通常是与其他预留合同比较,而不是与按小时计费比较:2026年,许多服务商在大规模算力上更倾向于签订一年期合同,按需库存也常常售罄。您的预订确认会写明与您的租期、配置和起始日期相对应的确切价格。

如何租用 GB300 NVL72 算力

  1. 在部署页面提交预订申请,可在同一表单中免费创建账户或登录,并在备注中写明:您计划运行的任务、所需 GPU 数量、租期以及目标起始日期。
  2. 我们会在您的控制台中并通过电子邮件确认配置、价格、租期、部署地点和交付时间窗口。在您接受之前,不会收取任何费用。
  3. 对于这种规模的订单,我们可能会要求进行身份验证;我们的身份验证指南说明了我们可能要求提供哪些信息以及原因。
  4. 您接受确认的价格后,用账户余额付款(余额通过加密货币充值;银行卡支付即将推出),访问信息会在确认的交付时间窗口内显示在您的控制台中。

如果我们未能在确认的交付时间窗口内交付,您可以取消订单,全额退款至余额。如果您的时间安排允许,Vera Rubin NVL72 已开放预订;如需现在就能使用的算力,可选择 GB300 NVL72 和 HGX B300。更多信息请参阅我们的机架级系统。

GB300 NVL72:US$7,990/GPU·月起

按申请供货 · 10 分钟内交付。

对比全部 15 种配置

常见问题

GB300 NVL72 租用常见问题

以下为简要说明。详细内容请查阅帮助中心;拥有运行中服务器的客户可通过工单获得 7×24 小时解答。

访问帮助中心
租用 GB300 NVL72 需要多少钱?

每 GPU 每月 US$7,990 起,全部 72 张 GPU 每月约 US$575,000,租期 12 至 36 个月。确切价格会在您付款前以书面形式确认。

GB300 NVL72 的最短租用期限是多久?

GB300 NVL72 系统的租期为 12 至 36 个月。如需更短的租期,HGX B300 服务器最短只需一个月。

我需要 GB300 NVL72,还是几台 HGX B300 服务器?

如果您的任务都能在 8 张 GPU 内完成,HGX B300 服务器更简单,按 GPU 计成本也更低。当单个任务需要超过 8 张 GPU 以 NVLink 速度交换数据时(例如大规模专家并行或前沿规模训练),请选择整机架。

GB300 NVL72 使用 x86 还是 Arm CPU?

它的 Grace CPU 基于 Arm 架构,因此您的容器和编译型依赖需要 arm64 版本。GPU 运行常规的 NVIDIA CUDA 软件栈。

如何订购 GB300 NVL72?

请在部署页面提交预订申请(也可以在该页面免费创建账户),并在备注中写明工作负载、GPU 数量、租期和起始日期。在您付款之前,我们会在控制台中并通过电子邮件确认配置、价格、租期、部署地点和交付时间窗口。

机架级系统可以用加密货币付款吗?

可以。与所有订单一样,您用以美元计价的预付余额付款,余额可通过 BTC、ETH、XMR、TRON 网络上的 USDT(TRC-20)或 SOL 充值;银行卡支付即将推出。机架级系统等大额订单可能需要先完成身份验证。

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提交预订申请,并在备注中写明 GPU 数量、期限和时间安排。在您付款之前,我们会在控制台中确认资源分配、价格、期限和交付时间窗口。

  • 资源分配与条款书面确认
  • 确认前无需付款
  • 加密货币支付,最高加赠 50%

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