NVIDIA B200
Die NVIDIA B200 (Blackwell-Architektur) stellt einen Generationssprung in der KI-Rechenleistung dar. 192GB HBM3e-Speicher, 8TB/s Bandbreite und Transformer Engine der 2. Generation liefern 2,5× schnelleres LLM-Training als H100. Wichtige Innovationen: FP4-Präzision für noch schnellere Inferenz, NVLink der 5. Generation für die Skalierung auf 10.000 GPUs und verbesserte Energieeffizienz. Erwartete Verfügbarkeit Ende 2024/Anfang 2025 auf großen Clouds. Entwickelt für: Training von GPT-5-skalierten Modellen (Billionen von Parametern), Echtzeit-Inferenz in beispiellosem Maßstab, multimodale KI der nächsten Generation. Frühe Anwender: OpenAI, Microsoft, Meta kündigten Deployments an.
Überblick
B200 setzt neuen Standard für KI-Leistung. Trainieren Sie Billionen-Parameter-Modelle, finetunen Sie 70B-Modelle in 1 Stunde (vs 3 Stunden H100), servieren Sie Inferenz mit 2,5× Durchsatz. 192GB Speicher ermöglicht Training noch größerer Modelle auf einer einzigen GPU. FP4-Präzision verdoppelt den Inferenz-Durchsatz erneut (4× vs H100). Wird voraussichtlich GPT-5, Claude 4 und andere KI-Systeme der nächsten Generation antreiben. Preis voraussichtlich 35.000-50.000 USD pro Einheit, Cloud-Miete 4-6 USD/Std. (geschätzt).
Wichtige Spezifikationen
- **Speicher**: 192GB HBM3e, 8TB/s Bandbreite
- **Rechenleistung**: 2,5× H100 für LLM-Training (geschätzt)
- **FP4-Präzision**: 4-Bit-Gleitkomma für Inferenz
- **NVLink**: 5. Gen, 1,8TB/s für Multi-GPU
- **Leistung**: ~700-1000W (geschätzt)
- **Verfügbarkeit**: Ende 2024/Q1 2025
Geschäftsauswirkung
B200 ermöglicht KI-Fähigkeiten, die heute unmöglich sind. Trainieren Sie benutzerdefinierte Foundation-Modelle (100B+ Parameter) im Startup-Maßstab. Servieren Sie Echtzeit-multimodale KI (Vision + Sprache + Audio) mit einstelliger Millisekunden-Latenz. Reduzieren Sie Inferenz-Kosten um 50-70% durch FP4-Präzision. Für Unternehmen, die ab 2025+ in KI-Infrastruktur investieren, stellt B200 eine 3-5-jährige Zukunftssicherung vs H100/H200 dar.