1 april 2026
De NVIDIA B300 is de nieuwste generatie datacenter-GPU van NVIDIA, gebouwd op de Blackwell Ultra-architectuur. Hij biedt aanzienlijk hogere rekenprestaties dan zijn voorganger, de B200, met name voor AI-inferentie en grootschalige modeltraining. De B300 ondersteunt meer HBM3e-geheugen en een hogere geheugenbandbreedte, waardoor hij geschikt is voor de zwaarste AI- en HPC-workloads. De beschikbaarheid is beperkt en de prijzen fluctueren sterk door de enorme marktvraag.
De NVIDIA B300 is een datacenter-GPU gebaseerd op de Blackwell Ultra-architectuur, de opvolger van de oorspronkelijke Blackwell-generatie (B200). Hij is speciaal ontworpen voor grootschalige AI-training, inferentie en high-performance computing. Wat hem bijzonder maakt, is de combinatie van een grotere HBM3e-geheugencapaciteit en een hogere geheugenbandbreedte dan de B200, waardoor hij grotere AI-modellen sneller kan verwerken.
NVIDIA positioneert de B300 als de GPU voor organisaties die werken met de meest veeleisende workloads: denk aan het trainen van grote taalmodellen (LLM’s), real-time inferentie op schaal en wetenschappelijke simulaties. De Blackwell Ultra-generatie vertegenwoordigt een gerichte verbetering ten opzichte van de eerste Blackwell-chips, met name op het gebied van geheugen en energiebeheer. Voor organisaties die nu investeren in AI-infrastructuur is de B300 de meest toekomstgerichte keuze binnen de huidige NVIDIA-productlijn.
De NVIDIA B300 is gebaseerd op de GB300-chip en biedt 288 GB HBM3e-geheugen per GPU, met een geheugenbandbreedte van circa 8 TB/s. De FP8-rekenprestaties liggen rond de 1,5 petaflops per GPU. Hij wordt geleverd als SXM-variant en is ontworpen voor gebruik in multi-GPU-systemen via NVLink.
Met 288 GB HBM3e biedt de B300 aanzienlijk meer geheugen dan de B200 (192 GB). Dit is geen kleine stap: meer GPU-geheugen betekent dat je grotere AI-modellen in één keer in de GPU kunt laden, zonder dat je ze hoeft te splitsen over meerdere chips. Dat scheelt rekentijd en vermindert de complexiteit van de infrastructuur.
De B300 levert hogere FP4- en FP8-prestaties dan de B200, wat hem bijzonder geschikt maakt voor AI-inferentie waarbij snelheid en lage latentie belangrijk zijn. Voor FP16 en BF16, de formaten die veel worden gebruikt bij modeltraining, zijn de prestaties eveneens verbeterd. De exacte cijfers kunnen per systeemconfiguratie variëren, maar de verbetering ten opzichte van de B200 is substantieel.
De B300 maakt gebruik van NVLink 5.0 voor snelle communicatie tussen GPU’s binnen een systeem. Hij is beschikbaar als SXM5-variant en is ontworpen voor integratie in systemen zoals de NVIDIA GB300 NVL72, een rack-scale oplossing met 72 GPU’s. De TDP ligt hoger dan die van de B200, wat specifieke koelingsoplossingen vereist, zoals directe vloeistofkoeling.
Het belangrijkste verschil zit in geheugen en bandbreedte: de B300 heeft 288 GB HBM3e tegenover 192 GB bij de B200, en een hogere geheugenbandbreedte van circa 8 TB/s versus 4,8 TB/s bij de B200. De B300 is de “Ultra”-variant van de Blackwell-generatie en biedt betere prestaties bij geheugenintensieve AI-workloads.
Beide GPU’s delen dezelfde Blackwell-architectuur en zijn compatibel met vergelijkbare serverplatformen. Het verschil zit niet in een volledig nieuwe architectuur, maar in een gerichte verbetering van de geheugensubsystemen. Voor organisaties die werken met modellen groter dan 100 miljard parameters is de B300 een duidelijke stap vooruit. Voor minder geheugenintensieve taken is het prestatieverschil kleiner, al biedt de B300 ook op het gebied van rekenprestaties een voordeel.
De NVIDIA B300 is twee generaties nieuwer dan de H100 en biedt meerdere malen hogere rekenprestaties. Waar de H100 80 GB HBM3-geheugen biedt met een bandbreedte van 3,35 TB/s, levert de B300 288 GB HBM3e met circa 8 TB/s bandbreedte. Voor AI-training en inferentie is het prestatieverschil enorm.
De H100 is nog altijd een krachtige GPU en wordt breed ingezet in productieomgevingen. Maar voor nieuwe infrastructuurinvesteringen waarbij AI-workloads centraal staan, is de kloof met de B300 te groot om te negeren. Denk aan de schaalvoordelen: met de B300 kun je grotere modellen draaien op minder hardware, wat zowel de energiekosten als de beheerscomplexiteit verlaagt. Organisaties die nu nog H100-systemen overwegen voor AI-toepassingen doen er goed aan de B300 serieus in de vergelijking mee te nemen.
De NVIDIA B300 is het meest geschikt voor grootschalige AI-inferentie, LLM-training, wetenschappelijke simulaties en high-performance computing (HPC). De grote HBM3e-geheugencapaciteit maakt hem bij uitstek geschikt voor workloads waarbij grote modellen volledig in het GPU-geheugen moeten passen.
Concreet gaat het om toepassingen zoals:
Voor meer traditionele GPU-workloads zoals rendering of gameservers is de B300 technisch gezien overgekwalificeerd. De toegevoegde waarde zit specifiek in de combinatie van veel geheugen en hoge bandbreedte, eigenschappen die tellen bij de zwaarste AI- en HPC-taken.
De NVIDIA B300 wordt ondersteund door specifieke serverplatformen die zijn ontworpen voor de Blackwell Ultra-architectuur, waaronder systemen van Supermicro. Supermicro behoort tot de eerste fabrikanten die serverplatformen uitbrengen met ondersteuning voor de B300, ruim voordat merken als HPE en Dell vergelijkbare systemen beschikbaar hebben.
Supermicro biedt meerdere systemen die de B300 ondersteunen, waaronder high-density GPU-servers in 4U- en 8U-formfactoren, evenals rack-scale oplossingen. Deze systemen zijn ontworpen voor directe vloeistofkoeling, wat noodzakelijk is gezien het hogere stroomverbruik van de B300. Supermicro’s brede portfolio aan moederborden en behuizingen maakt het mogelijk om systemen volledig af te stemmen op de specifieke eisen van de klant, of het nu gaat om een enkele GPU-server of een multi-rackdatacenteroplossing.
De NVIDIA B300 komt in de loop van 2025 beschikbaar, waarbij de eerste systemen naar verwachting in de tweede helft van het jaar worden geleverd. De beschikbaarheid is beperkt door de enorme vraag vanuit hyperscalers en grote AI-bedrijven, wat ook de prijsontwikkeling sterk beïnvloedt.
De markt voor de nieuwste NVIDIA-GPU’s wordt gekenmerkt door schaarste en sterke prijsfluctuaties. Grote inkopers leggen productielijnen vast, waardoor de beschikbaarheid voor andere afnemers beperkt is en prijzen snel kunnen stijgen. Het is dan ook verstandig om vroeg te reserveren als je weet dat je B300-capaciteit nodig hebt.
Wil je zeker weten dat je tijdig toegang hebt tot de NVIDIA B300 in een Supermicro-server die precies past bij jouw workload? Bij ons, NCS International, zijn we de grootste, eerste en oudste Supermicro-distributeur van Nederland. We leveren als eerste in de Benelux de nieuwste Supermicro-systemen met de nieuwste NVIDIA-GPU-generaties, inclusief de B300, en we configureren elk systeem volledig op maat. Neem contact met ons op om te bespreken wat wij voor jouw infrastructuur kunnen betekenen.
Ja, de NVIDIA B300 vereist vanwege zijn hogere TDP vrijwel altijd directe vloeistofkoeling (Direct Liquid Cooling). Traditionele luchtkoeling is in de meeste configuraties onvoldoende om de warmteafvoer te garanderen. Als je een bestaand datacenter hebt met alleen luchtkoeling, is het verstandig om de koelingsinfrastructuur mee te nemen in je planningsproces, nog voordat je hardware bestelt. Leveranciers zoals Supermicro bieden systemen aan die specifiek zijn ontworpen voor vloeistofkoeling en daarmee volledig compatibel zijn met de B300.
Ja, de B300 kan naast bestaande B200- of H100-systemen worden ingezet, maar het is belangrijk om te weten dat de architecturen niet volledig onderling uitwisselbaar zijn binnen één trainingscluster. Voor inferentie-workloads is gemengd gebruik makkelijker te realiseren dan voor gedistribueerde training, waarbij alle GPU's idealiter van hetzelfde type zijn. Een hybride aanpak waarbij de B300 nieuwe, zwaardere workloads afhandelt en bestaande hardware lichtere taken blijft uitvoeren, is voor veel organisaties een praktische transitiestrategie.
Een losse B300 GPU is de grafische processor zelf, zonder de bijbehorende serverinfrastructuur. Een kant-en-klaar serversysteem — zoals de Supermicro-platforms die de B300 ondersteunen — omvat ook het moederbord, de voedingen, koelingsoplossingen, NVLink-switching en de behuizing, allemaal afgestemd op de specifieke eisen van de B300. Voor de meeste organisaties is een volledig geconfigureerd serversysteem de meest praktische keuze, omdat het installatietijd bespaart en compatibiliteitsproblemen voorkomt. Een gespecialiseerde distributeur zoals NCS International kan elk systeem bovendien volledig op maat configureren voor jouw specifieke workload.
Het benodigde aantal GPU's hangt af van drie factoren: de omvang van het model dat je wilt draaien (uitgedrukt in aantal parameters), de gewenste doorvoersnelheid of latentie, en de precisie waarmee je werkt (FP8, FP16, BF16). Als vuistregel geldt dat je het model volledig in het gecombineerde GPU-geheugen moet kunnen laden; een model van 500 miljard parameters heeft bijvoorbeeld al meerdere B300's nodig. Het is aan te raden om samen met een technische specialist een workload-analyse te doen voordat je een definitieve hardwarekeuze maakt.
Op dit moment richten de eerste B300-systemen zich primair op organisaties die eigen hardware aanschaffen of colocatie-oplossingen gebruiken, mede doordat hyperscalers de vroege productiecapaciteit grotendeels opkopen. Grote cloudproviders zoals AWS, Google Cloud en Microsoft Azure zullen naar verwachting in de loop van 2025 en 2026 ook B300-instanties beschikbaar stellen, maar concrete aankondigingen zijn nog beperkt. Voor organisaties met intensieve en voorspelbare AI-workloads is het aanschaffen van eigen hardware op de lange termijn vaak kostenefficiënter dan cloudgebruik.
Een veelgemaakte fout is het onderschatten van de totale infrastructuurkosten: naast de GPU's zelf zijn er aanzienlijke investeringen nodig in koeling, stroomvoorziening en netwerkinfrastructuur. Een tweede valkuil is te laat reserveren; door de schaarste op de markt lopen levertijden snel op. Tot slot zien organisaties soms over het hoofd dat software en frameworks zoals CUDA, PyTorch of TensorFlow specifieke versies vereisen voor optimale compatibiliteit met de Blackwell Ultra-architectuur — zorg dus dat je softwarestack klaar is voordat de hardware arriveert.
Als jouw workloads kleinere modellen betreffen (onder de 7 miljard parameters), weinig GPU-geheugen vereisen, of primair gericht zijn op rendering, visualisatie of gameservers, dan is de B300 technisch overgekwalificeerd en financieel niet de meest efficiënte keuze. In dat geval kunnen GPU's zoals de NVIDIA L40S of zelfs een H100 een betere prijs-prestatieratio bieden. De B300 levert zijn maximale meerwaarde specifiek bij geheugenintensieve AI-workloads op grote schaal; voor alles daaronder betaal je voor capaciteit die je niet benut.
Den Sliem 89
7141 JG Groenlo
The Netherlands
+31 544 470 000
info@ncs.nl