NexGPU-算力租赁,GPU服务器,GPU云算力,AI服务器租用-新闻博客 - B300
type: channel
link: https://nexgpu.net/blog/index.php/tag/B300/
items: B300 288GB上线后，B200与H100算力性价比分析是否被改写？单位Token成本重算指南

B300 288GB上线后，B200与H100算力性价比分析是否被改写？单位Token成本重算指南
type: item
date: 2026-08-09T10:47:53+08:00
description: 2026年年中，NVIDIA Blackwell Ultra（B300）上线，面对B200的时租，多付约1.75倍时租能否被拓扑简化赚回？本文用单位Token成本框架给出答案。一、B300上线后，高端卡的价格梯队被拉成了什么样B300（Blackwell Ultra）的公开规格是288GB HBM3e显存（2026年公开规格）和15 PFLOPS密集FP4算力（2026年公开规格），显存容量比B200的192GB提升50%，密集计算性能提升1.5倍。在2026年年中的云算力平台公开数据里，B300的按量租赁中位价格在8.13-8.75美元/GPU-小时（2026年6-7月云算力平台公开报价数据），而B200的单卡租金分布在3.70-5.89美元/小时（2026年6-7月云算力平台公开报价数据）。按中位价估算，B300时租约为B200的1.7-1.8倍，但显存只多了50%。这并非线性关系，如果B300不能带来等比例的吞吐提升或节点数缩减，它可能只是纸面上的性能冠军。原有针对B200与H100的性价比结论，需要拉回真实负载下重新验算。注意，本文所有价格和规格均来自公开可查的2026年资料，不引用任何未经证实的基准测试数据。二、288GB对192GB：50%显存提升真正解决的是哪一类问题显存多出96GB，看起来只是容量变化，但实际上受益场景是阶跃式的。第一类是大参数模型的权重驻留：当模型权重加KV Cache超过192GB时，B200 单卡放不下，通常会先走单节点多卡张量并行；只有当整机显存也不够时才需要跨节点。真正产生成本跃迁的是“跨节点”这一步，而非“跨卡”。B300 可能单节点装下，省去通信开销。第二类是长上下文场景：上下文长度翻倍，KV Cache几乎线性增长，比如一个百B级模型，上下文从32K扩到128K，KV Cache可能多出几十GB，这正是288GB显存的用武之地。但要注意，显存提升的收益不是对所有模型都生效。如果你的模型权重加KV Cache远小于192GB，或者并发很低，那50%显存增量只是冗余，无法转化为成本优势。所以，288GB的价值在于它是否跨过了“模型能否装进单卡或单节点”的门槛。那么，288GB显存大致能装下什么规模的模型？按FP8口径，权重约230GB以内的模型有机会单卡驻留，具体仍取决于KV Cache和框架开销，需按第三节公式估算。三、把显存容量换算成节点数：什么规模的模型会从跨节点回到单节点以下为估算方法示例，参数需用自身负载替换。所需显存 ≈ 参数量（B）× 精度字节数 + KV Cache大小 + 框架与激活开销（通常留20%余量）例如，一个700B参数的模型用FP8（每参数1字节），设KV Cache估算为100GB（假设值，非实测），则总需求 = 700GB + 100GB = 800GB，加上20%余量后为 800GB × 1.2 = 960GB。若每节点4卡（示例设定），B200单卡192GB，需要卡数 = 960 ÷ 192 = 5 卡，按每节点4卡（示例设定）需跨2个节点；B300单卡288GB，需要卡数 = ceil(960/288) = 4卡，单节点即可。节点数从2降至1，省去的不仅是跨节点通信的延迟，还有网络带宽的租用成本。但若参数降到100B规模，权重约100GB（FP8），加上KV Cache是否超过192GB取决于上下文长度与并发，请用上式代入你的上下文长度与并发自算。若未超过，B200单卡即可，B300的显存提升就不改变节点数，这时多付的时租就是纯溢价。四、15 PFLOPS密集FP4与1.5倍算力提升，落到实际吞吐上还剩多少纸面算力提升是上界，而非预期收益。实际吞吐受限于三个环节：访存瓶颈、batch组织、解码阶段的带宽特性。生成式推理中，KV Cache的反复读取常使GPU处于内存带宽受限状态，而不是计算受限。B300的15 PFLOPS密集FP4是峰值，但若模型未用FP4量化（可能带来精度损失），或算子库未充分优化，实际吞吐可能远低于1.5倍提升。资料包未提供B300的实测吞吐数据，因此这里只给出判断框架，要点如下：预填充 vs 解码阶段：预填充阶段通常计算密集，解码阶段通常带宽受限。峰值算力提升更可能体现在预填充阶段；若你的负载长解码占主导，算力提升可能大打折扣。FP4量化精度回归：若采用FP4量化，需对比量化前后模型在验证集上的精度下降是否在可接受范围内；若不能接受，则无法利用FP4峰值。batch与并发影响：峰值利用率往往需要高batch size才能达到，若你的并发分布较稀疏，实际吞吐可能远低于峰值。以上为判断框架而非实测，请根据自身负载验证。五、单价不等于成本：一套可复用的每百万Token成本推算公式核心公式：每百万Token成本 =（卡数 × 时租…