Segundo a SemiAnalysis, os novos processadores continuarão a usar o processo 4NP de 4nm da TSMC, mas com um consumo energético que sobe para os 1400 W TDP — mais 200 W que os B200. Apesar dos desafios de produção e relatos de aquecimento excessivo com a série anterior, os B300 deverão chegar ao mercado seis meses após os B200.
Uma das melhorias mais destacadas nos B300 é a inclusão de memórias HBM3E de 12 camadas, oferecendo 288 GB de memória e 8 TB/s de largura de banda. Estas alterações irão acelerar significativamente o processamento AI, permitindo o processo de treino e inferência mais rápido e com custos reduzidos. Os novos GPUs conseguem lidar com sequências mais longas e reduzir latência, sendo ideais para aplicações AI exigentes como as que se têm tornado cada vez mais comuns.
A Nvidia também vai usar a placa de rede 800G ConnectX-8 na série B300. Este componente duplica a largura de banda da versão anterior e adiciona mais lanes PCIe, aumentando significativamente as taxas de transferência de dados. Além disso, a Nvidia está a reformular a sua cadeia de fornecimento, optando por vender os B300 como módulos independentes (SXM Puck), juntamente com o CPU Grace e um controlador de gestão da Axiado. Esta mudança permite que mais fabricantes e fornecedores de serviços personalizem facilmente os seus sistemas, potencialmente reduzindo os custos face às soluções completas fornecidas pela Nvidia.
Uma coisa é certa, com o apetite pelas tecnologias AI a não parar de aumentar, a Nvidia parece ter um ano de 2025 bastante risonho pela frente, enquanto os concorrentes se apressam a tentar criar chips capazes de lhe fazer frente.
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