英伟达最新推出的GB300和B300 GPU在推理性能方面确实实现了显著提升。这两款GPU采用了台积电4NP工艺节点，浮点运算性能（FLOPS）比前代产品B200提升了50%。此外，B300 GPU的显存容量从192GB增加到288GB，内存带宽保持在8TB/s不变。
这些升级使得GB300和B300在处理大型语言模型（如OpenAI的o1和o3）时，推理性能大幅提升，特别是在KV Cache的优化和批处理大小的增加方面，显著减少了延迟并提高了效率。这种性能提升不仅满足了当前AI推理模型对高算力和大显存的需求，还为大模型公司和存储供应商带来了巨大的市场机会。
然而，B300和GB300的设计也带来了一些挑战。例如，B300 GPU的功耗比B200增加了200W，达到1200W，这对散热和能效管理提出了更高的要求。此外，GB300的设计中不再提供完整的Bianca板，而是采用模块化设计，客户需要自行采购计算板上的其他组件，这可能会影响供应链的稳定性和成本控制。
尽管存在一些设计和技术挑战，GB300和B300 GPU的推出无疑为高性能计算和AI推理领域注入了新的活力，推动了相关技术的快速发展
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