Server NVIDIA DGX B300

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Specification
Produttore
NVIDIA
CPU supportata
2x Intel Xeon Platinum 6776P
RAM supportata
32x 64GB DDR5-6400 (4TB)
Bay HDD
2x 1.92TB NVMe SSD / 8x 3.84TB NVMe SSD
GPU
8 x NVIDIA Blackwell Ultra SXM
Full Specs
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NVIDIA DGX B300 — Specifiche tecniche

Condizione
New
Produttore
NVIDIA
CPU supportata
2x Intel Xeon Platinum 6776P
RAM supportata
32x 64GB DDR5-6400 (4TB)
Alimentatore
12x 3000W
Bay HDD
2x 1.92TB NVMe SSD / 8x 3.84TB NVMe SSD
GPU
8 x NVIDIA Blackwell Ultra SXM
Accelerator manufacturer
NVIDIA
Accelerator model
NVIDIA B300 Blackwell Ultra
Installed GPU/APU count
8
Maximum GPU/APU count
8
Memory per accelerator
288GB
Total accelerator memory
2304GB
GPU memory type
HBM3e
Accelerator memory bandwidth
Up to 8TB/s per GPU
Accelerator form factor
SXM
Accelerator interconnect
Fifth-generation NVIDIA NVLink with two NVLink switches
Accelerator-to-CPU interface
PCIe 5.0
Supported compute data types
FP64, FP32, TF32, BF16, FP16, FP8, FP6, FP4 and INT8
Accelerator virtualization
MIG-backed NVIDIA vGPU, SR-IOV and GPU passthrough
MIG support
Up to 7 isolated GPU instances per GPU
Software ecosystem
NVIDIA CUDA, NVIDIA AI Enterprise, NVIDIA DGX OS, NVIDIA NGC, NVIDIA Mission Control, NVIDIA Dynamo and NVIDIA Transformer Engine
Maximum system power
15kW
Cooling
Air cooling with front-to-back chassis airflow and redundant hot-swap fan modules
Recommended workloads
AI reasoning, agentic AI, generative AI and large-language-model training, fine-tuning and inference, multimodal AI, accelerated analytics, scientific computing and HPC
Dimensions
442 x 482.6 x 904.2 mm (H x W x D)
Weight
168 kg for the AC PSU configuration

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NVIDIA DGX B300 è un sistema integrato di calcolo accelerato progettato per carichi di lavoro enterprise di intelligenza artificiale, machine learning, IA generativa, ragionamento AI, analytics e high-performance computing (HPC). Basata su otto GPU NVIDIA B300 Blackwell Ultra Tensor Core, la piattaforma offre un’architettura unificata per training AI, inferenza e trattamento dei dati su larga scala nei moderni data center.

A differenza di un server GPU tradizionale assemblato con componenti separati, NVIDIA DGX B300 combina accelerazione GPU, interconnessioni ad alta velocità, storage, networking e uno stack software NVIDIA validato in un’unica piattaforma pronta per l’azienda. Può operare come nodo di calcolo AI autonomo o come elemento di base per cluster DGX scalabili.

Architettura GPU per training e inferenza AI

NVIDIA DGX B300 è dotato di otto GPU NVIDIA B300 Blackwell Ultra Tensor Core. Il sistema offre 8 x 288 GB di memoria GPU, per circa 2,3 TB totali, fornendo alle aziende la capacità richiesta per modelli di ragionamento, grandi modelli linguistici, applicazioni di IA generativa, analytics accelerati e carichi HPC.

La GPU NVIDIA B300 Blackwell Ultra è progettata per carichi di lavoro AI impegnativi, inclusi training di grandi modelli linguistici, fine-tuning, inferenza, AI agentica, sistemi di raccomandazione, computer vision, analytics e calcolo scientifico. I Tensor Core con supporto al calcolo a precisione mista contribuiscono ad accelerare le operazioni delle reti neurali mantenendo l’accuratezza richiesta dai workload di produzione.

Le otto GPU sono collegate tramite NVIDIA NVLink di quinta generazione e due sistemi di switch NVIDIA NVLink di quinta generazione, creando una fabric di comunicazione GPU ad alta larghezza di banda. Questa architettura offre 14,4 TB/s di larghezza di banda NVLink aggregata e consente a più acceleratori di operare in modo efficiente come un unico dominio di calcolo per carichi distribuiti impegnativi.

Il sistema è alimentato da due processori Intel Xeon Platinum 6776P con 64 core ciascuno, per un totale di 128 core CPU. La configurazione di fabbrica include 2 TB di memoria di sistema ed è espandibile fino a 4 TB, consentendo un’efficiente preparazione dei dati, workload containerizzati ed elaborazioni lato CPU richieste dalle pipeline AI.

Principali casi d’uso

  • Training e fine-tuning di modelli AI. DGX B300 accelera lo sviluppo e l’ottimizzazione di modelli AI su larga scala, inclusi modelli di ragionamento, IA generativa, elaborazione del linguaggio naturale, computer vision, sistemi di raccomandazione e applicazioni AI enterprise.
  • Carichi di inferenza su larga scala. La piattaforma è progettata per distribuire servizi AI in produzione, applicazioni intelligenti, agenti AI, sistemi decisionali automatizzati, chatbot ed esecuzione di modelli in tempo reale.
  • Data analytics e calcolo accelerato. DGX B300 supporta analytics accelerati da GPU, calcolo scientifico, simulazioni e workload che combinano metodi HPC tradizionali con il machine learning.
  • Ambienti AI multiutente. La tecnologia NVIDIA Multi-Instance GPU (MIG) consente la partizione GPU supportata in istanze isolate con risorse dedicate di calcolo e memoria, migliorando l’utilizzo delle risorse per più team e applicazioni.
  • Infrastruttura AI enterprise. DGX B300 fornisce una base standardizzata per organizzazioni che realizzano piattaforme AI interne, ambienti di ricerca, operazioni di machine learning scalabili e infrastrutture private per AI factory.

NVIDIA DGX B300 nell’infrastruttura aziendale

NVIDIA DGX B300 è progettato per organizzazioni che richiedono risorse di calcolo AI dedicate per sviluppo continuo, test e distribuzione in produzione. La piattaforma consente a team di data science, ingegneri AI e sviluppatori enterprise di lavorare in un ambiente hardware e software coerente invece di gestire server accelerati e livelli di integrazione separati.

Il sistema può essere implementato come singolo nodo AI o integrato in ambienti NVIDIA più ampi. Nella pianificazione di un deployment enterprise, le organizzazioni dovrebbero valutare non solo le prestazioni GPU, ma anche architettura di rete, requisiti di storage esterno, distribuzione dei workload, disponibilità di alimentazione, capacità di raffreddamento e predisposizione del data center.

Grazie al design hardware integrato, all’ecosistema software NVIDIA e al supporto per deployment AI scalabili, DGX B300 aiuta le aziende a ridurre il percorso dalla sperimentazione AI all’uso in produzione. La piattaforma offre una base affidabile per servizi di ragionamento AI, piattaforme di IA generativa, soluzioni analytics e applicazioni HPC che richiedono prestazioni prevedibili e gestione semplificata dell’infrastruttura.

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