NVIDIA DGX B300 kaufen — die AI-Factory für Reasoning
Das leistungsstärkste DGX-System von NVIDIA: 8× Blackwell-Ultra-GPUs, 2,3 TB HBM3e und bis zu 144 PFLOPS FP4. Nelpx GmbH liefert, plant und integriert Ihren DGX B300 im DACH-Raum — inklusive Strom-, Kühlungs- und Netzwerkkonzept.
Was ist die NVIDIA DGX B300?
Die NVIDIA DGX B300 ist ein schlüsselfertiges KI-Komplettsystem („AI Factory") auf Basis von acht NVIDIA Blackwell Ultra GPUs. Sie ist dafür gebaut, große KI-Modelle zu trainieren und – vor allem – im produktiven Betrieb auszuführen.
Anders als eine einzelne Grafikkarte oder ein selbst zusammengestellter Server ist die DGX B300 ein von NVIDIA vorintegriertes, validiertes Gesamtsystem: GPUs, CPUs, Hochgeschwindigkeitsnetzwerk, Speicher, Kühlung und der komplette Software-Stack sind aufeinander abgestimmt und werkseitig getestet. Das Ziel ist, dass ein Unternehmen KI-Infrastruktur „wie ein Hyperscaler" betreiben kann, ohne sie selbst aus Einzelteilen entwickeln zu müssen.
Im Inneren arbeiten acht Blackwell-Ultra-GPUs mit je 288 GB HBM3e-Speicher – zusammen rund 2,3 TB GPU-Speicher. Sie sind über NVIDIAs NVLink-Switch-Fabric so eng gekoppelt, dass sie sich für viele Workloads wie ein einziger, sehr großer Beschleuniger verhalten. Zwei Intel® Xeon® 6776P Prozessoren, acht ConnectX-8-Netzwerkkarten mit je 800 Gbit/s und der vorinstallierte NVIDIA-DGX-Software-Stack (DGX OS, CUDA, NVIDIA AI Enterprise) vervollständigen das System.
Die DGX B300 ist der direkte Nachfolger der DGX B200 und gehört zur Blackwell-Ultra-Generation. Sie ist 10 Höheneinheiten (10U) groß, lässt sich erstmals in NVIDIA-MGX-Racks und in klassische Enterprise-Racks integrieren und ist als luft- oder flüssigkühlbare Variante mit AC- oder DC-Stromversorgung verfügbar.
Blackwell Ultra in Zahlen
Verifizierte Eckdaten des DGX B300 — die Basis für jede seriöse Infrastruktur-Planung.
DGX B300 vs. DGX B200
Wo genau Blackwell Ultra den Unterschied macht — und warum der Sprung Infrastruktur-Planung erfordert.
| Merkmal | DGX B300 (Blackwell Ultra) | DGX B200 (Blackwell) |
|---|---|---|
| HBM3e pro GPU | 288 GB (12-High) | 192 GB (8-High) |
| GPU-Speicher gesamt | 2,3 TB | 1,44 TB |
| FP4 dense | 15 PFLOPS / GPU | 9 PFLOPS / GPU |
| TDP pro GPU | 1.400 W | 1.000 W |
| Netzwerk | ConnectX-8 · 800 Gbit/s | ConnectX-7 · 400 Gbit/s |
| Kühlung | Luft / Flüssigkühlung (je nach Dichte) | Luftkühlung |
| Stärke | Reasoning, lange Kontexte, KV-Cache | Allround-Training & -Inference |
Quellen: NVIDIA DGX B300 Datasheet & User Guide. Werte können je nach finaler Konfiguration und Bauform variieren. Nelpx verifiziert die Zielspezifikation vor jedem Angebot.
Warum die B300 besonders ist
Der Sprung von Blackwell zu Blackwell Ultra ist kein reines Taktplus. Drei Dinge machen die B300 für moderne KI-Workloads – besonders für Reasoning und Inference im großen Maßstab – außergewöhnlich.
288 GB HBM3e pro GPU
Durch 12-High-HBM3e-Stacks bietet jede B300-GPU 50 % mehr Speicher als die Basis-Blackwell-Generation. Mehr Modell, mehr KV-Cache und mehr gleichzeitige Inferenz-Sessions bleiben direkt auf der GPU – ohne aufwändiges Sharding über viele Knoten. Genau das entscheidet bei langen Kontexten und großen Modellen über Latenz, Kosten und Stabilität in der Produktion.
1,5× FP4, 2× Attention
Die zweite Generation der Transformer Engine kombiniert Blackwell-Ultra-Tensor-Cores mit FP4-Präzision. Gegenüber der DGX B200 steigt die dichte FP4-Leistung um das 1,5-fache, die Attention-Leistung sogar um das 2-fache. FP4 ist hier kein Kompromiss, sondern erstklassig unterstützt – moderne Inferenz-Engines wie TensorRT-LLM nutzen das, um den Durchsatz gegenüber FP8 nahezu zu verdoppeln, bei kaum messbarem Qualitätsverlust.
NVLink-Switch + ConnectX-8
Fünfte-Generation-NVLink hält die acht GPUs als ein kohärentes Beschleuniger-Cluster zusammen, mit 14,4 TB/s aggregierter Bandbreite im System. Nach außen verdoppelt ConnectX-8 die Netzwerkbandbreite auf 800 Gbit/s pro Port. Bei verteiltem Training mit häufigen Gradienten-Syncs ist genau das oft der Flaschenhals – die B300 entschärft ihn.
Mehr Output pro Megawatt
Blackwell-Ultra-Systeme liefern laut NVIDIA bis zu 50× höheren KI-Factory-Output und deutlich geringere Kosten pro Token gegenüber der Hopper-Generation. Die höhere Leistungsaufnahme von 1.400 W pro GPU zahlt sich also in Form von Effizienz aus – vorausgesetzt, Strom und Kühlung sind richtig dimensioniert.
1.400 W pro GPU — Infrastruktur wird zum Engpass
Der Leistungssprung des B300 ist nur dann nutzbar, wenn Strom, Kühlung und Netzwerk als ein System geplant werden. Genau hier liegt der Mehrwert von Nelpx als Systemhaus.
Wofür die DGX B300 eingesetzt wird
Die Stärken der B300 – viel GPU-Speicher, hohe FP4-Leistung und enge GPU-Kopplung – machen sie für eine klare Bandbreite an Workloads zur richtigen Wahl.
LLM- & Reasoning-Inference
Das eigentliche Heimspiel der B300: große Sprachmodelle und Reasoning-Modelle wie DeepSeek-R1 im Produktivbetrieb ausführen. Der große HBM3e-Speicher hält lange Kontexte und KV-Caches auf der GPU, FP4 maximiert den Token-Durchsatz – ideal für agentische, latenzkritische Workloads.
Training & Fine-Tuning
Training großer Foundation-Modelle und Fine-Tuning auf eigenen Daten. Die enge NVLink-Kopplung der acht GPUs und 800-Gbit/s-Netzwerk halten verteiltes Training effizient – auch wenn häufige Gradienten-Syncs sonst zum Engpass werden.
Wissenschaft & Forschung
Genomik, Molekulardesign, Klimasimulation, Materialforschung: rechenintensive HPC- und KI-Workloads in Universitäten und Forschungseinrichtungen. NVIDIA nennt u. a. DGX-B300-SuperPODs für Wirkstoffforschung als Referenz.
Private & souveräne KI
On-Premises-KI für Unternehmen und öffentliche Hand, die Daten nicht in fremde Clouds geben dürfen oder wollen. Volle Kontrolle über Modelle, Daten und Standort – DSGVO-konform im eigenen Rechenzentrum betrieben.
Multi-Tenant & MIG
Dank Multi-Instance-GPU (MIG) lässt sich eine GPU sicher in mehrere logische GPUs partitionieren. So teilen sich mehrere Teams oder Workloads das System mit garantierter Leistungsisolierung – effiziente Auslastung statt brachliegender Kapazität.
KI-Plattform & MLOps
Fundament für eine unternehmensweite KI-Plattform: mit NVIDIA AI Enterprise, Mission Control und Run:ai werden Workloads orchestriert, überwacht und skaliert – von der Entwicklung bis zum produktiven Inferenz-Dienst.
In vier Schritten zum laufenden DGX B300
Bedarf & Workload
Wir klären Modellgrößen, Training vs. Inference und den realen GPU-Bedarf — ohne Überdimensionierung.
Infrastruktur-Check
Standortbewertung für Strom, Kühlung (Luft/DLC) und Netzwerk. Ehrliche Empfehlung, was Ihr Rechenzentrum trägt.
Angebot & Lieferung
Konfiguration, Festpreis-Angebot, Beschaffung über unser Partnernetzwerk und Lieferung im DACH-Raum.
Integration & Betrieb
Inbetriebnahme, Netzwerk-Integration und Übergabe — auf Wunsch mit Monitoring und Support.
Bis zu 15 % für Forschung & öffentliche Hand
Universitäten, Forschungseinrichtungen, Startups und öffentliche Einrichtungen erhalten bei Nelpx besondere Konditionen auf NVIDIA-DGX-Systeme. Sprechen Sie uns auf Ihr Projekt an — wir kennen die Anforderungen von Tendern und Förderprojekten.
DGX B300 kaufen — gut zu wissen
Was kostet ein NVIDIA DGX B300?
Braucht der DGX B300 Flüssigkühlung?
Was unterscheidet den DGX B300 vom DGX B200?
Liefert Nelpx den DGX B300 im DACH-Raum?
Lohnt sich der B300 oder reicht ein B200 / H200?
Fordern Sie Ihr DGX B300 Angebot an
Ein kurzer Draht statt langem Formular: Schreiben Sie uns Ihren Bedarf — wir melden uns mit Konfiguration, Infrastruktur-Empfehlung und Festpreis.
NVIDIA DGX B300 kaufen — die AI-Factory für Reasoning
Das leistungsstärkste DGX-System von NVIDIA: 8× Blackwell-Ultra-GPUs, 2,3 TB HBM3e und bis zu 144 PFLOPS FP4. Nelpx GmbH liefert, plant und integriert Ihren DGX B300 im DACH-Raum — inklusive Strom-, Kühlungs- und Netzwerkkonzept.
Was ist die NVIDIA DGX B300?
Die NVIDIA DGX B300 ist ein schlüsselfertiges KI-Komplettsystem („AI Factory") auf Basis von acht NVIDIA Blackwell Ultra GPUs. Sie ist dafür gebaut, große KI-Modelle zu trainieren und – vor allem – im produktiven Betrieb auszuführen.
Anders als eine einzelne Grafikkarte oder ein selbst zusammengestellter Server ist die DGX B300 ein von NVIDIA vorintegriertes, validiertes Gesamtsystem: GPUs, CPUs, Hochgeschwindigkeitsnetzwerk, Speicher, Kühlung und der komplette Software-Stack sind aufeinander abgestimmt und werkseitig getestet. Das Ziel ist, dass ein Unternehmen KI-Infrastruktur „wie ein Hyperscaler" betreiben kann, ohne sie selbst aus Einzelteilen entwickeln zu müssen.
Im Inneren arbeiten acht Blackwell-Ultra-GPUs mit je 288 GB HBM3e-Speicher – zusammen rund 2,3 TB GPU-Speicher. Sie sind über NVIDIAs NVLink-Switch-Fabric so eng gekoppelt, dass sie sich für viele Workloads wie ein einziger, sehr großer Beschleuniger verhalten. Zwei Intel® Xeon® 6776P Prozessoren, acht ConnectX-8-Netzwerkkarten mit je 800 Gbit/s und der vorinstallierte NVIDIA-DGX-Software-Stack (DGX OS, CUDA, NVIDIA AI Enterprise) vervollständigen das System.
Die DGX B300 ist der direkte Nachfolger der DGX B200 und gehört zur Blackwell-Ultra-Generation. Sie ist 10 Höheneinheiten (10U) groß, lässt sich erstmals in NVIDIA-MGX-Racks und in klassische Enterprise-Racks integrieren und ist als luft- oder flüssigkühlbare Variante mit AC- oder DC-Stromversorgung verfügbar.
Blackwell Ultra in Zahlen
Verifizierte Eckdaten des DGX B300 — die Basis für jede seriöse Infrastruktur-Planung.
DGX B300 vs. DGX B200
Wo genau Blackwell Ultra den Unterschied macht — und warum der Sprung Infrastruktur-Planung erfordert.
| Merkmal | DGX B300 (Blackwell Ultra) | DGX B200 (Blackwell) |
|---|---|---|
| HBM3e pro GPU | 288 GB (12-High) | 192 GB (8-High) |
| GPU-Speicher gesamt | 2,3 TB | 1,44 TB |
| FP4 dense | 15 PFLOPS / GPU | 9 PFLOPS / GPU |
| TDP pro GPU | 1.400 W | 1.000 W |
| Netzwerk | ConnectX-8 · 800 Gbit/s | ConnectX-7 · 400 Gbit/s |
| Kühlung | Luft / Flüssigkühlung (je nach Dichte) | Luftkühlung |
| Stärke | Reasoning, lange Kontexte, KV-Cache | Allround-Training & -Inference |
Quellen: NVIDIA DGX B300 Datasheet & User Guide. Werte können je nach finaler Konfiguration und Bauform variieren. Nelpx verifiziert die Zielspezifikation vor jedem Angebot.
Warum die B300 besonders ist
Der Sprung von Blackwell zu Blackwell Ultra ist kein reines Taktplus. Drei Dinge machen die B300 für moderne KI-Workloads – besonders für Reasoning und Inference im großen Maßstab – außergewöhnlich.
288 GB HBM3e pro GPU
Durch 12-High-HBM3e-Stacks bietet jede B300-GPU 50 % mehr Speicher als die Basis-Blackwell-Generation. Mehr Modell, mehr KV-Cache und mehr gleichzeitige Inferenz-Sessions bleiben direkt auf der GPU – ohne aufwändiges Sharding über viele Knoten. Genau das entscheidet bei langen Kontexten und großen Modellen über Latenz, Kosten und Stabilität in der Produktion.
1,5× FP4, 2× Attention
Die zweite Generation der Transformer Engine kombiniert Blackwell-Ultra-Tensor-Cores mit FP4-Präzision. Gegenüber der DGX B200 steigt die dichte FP4-Leistung um das 1,5-fache, die Attention-Leistung sogar um das 2-fache. FP4 ist hier kein Kompromiss, sondern erstklassig unterstützt – moderne Inferenz-Engines wie TensorRT-LLM nutzen das, um den Durchsatz gegenüber FP8 nahezu zu verdoppeln, bei kaum messbarem Qualitätsverlust.
NVLink-Switch + ConnectX-8
Fünfte-Generation-NVLink hält die acht GPUs als ein kohärentes Beschleuniger-Cluster zusammen, mit 14,4 TB/s aggregierter Bandbreite im System. Nach außen verdoppelt ConnectX-8 die Netzwerkbandbreite auf 800 Gbit/s pro Port. Bei verteiltem Training mit häufigen Gradienten-Syncs ist genau das oft der Flaschenhals – die B300 entschärft ihn.
Mehr Output pro Megawatt
Blackwell-Ultra-Systeme liefern laut NVIDIA bis zu 50× höheren KI-Factory-Output und deutlich geringere Kosten pro Token gegenüber der Hopper-Generation. Die höhere Leistungsaufnahme von 1.400 W pro GPU zahlt sich also in Form von Effizienz aus – vorausgesetzt, Strom und Kühlung sind richtig dimensioniert.
1.400 W pro GPU — Infrastruktur wird zum Engpass
Der Leistungssprung des B300 ist nur dann nutzbar, wenn Strom, Kühlung und Netzwerk als ein System geplant werden. Genau hier liegt der Mehrwert von Nelpx als Systemhaus.
Wofür die DGX B300 eingesetzt wird
Die Stärken der B300 – viel GPU-Speicher, hohe FP4-Leistung und enge GPU-Kopplung – machen sie für eine klare Bandbreite an Workloads zur richtigen Wahl.
LLM- & Reasoning-Inference
Das eigentliche Heimspiel der B300: große Sprachmodelle und Reasoning-Modelle wie DeepSeek-R1 im Produktivbetrieb ausführen. Der große HBM3e-Speicher hält lange Kontexte und KV-Caches auf der GPU, FP4 maximiert den Token-Durchsatz – ideal für agentische, latenzkritische Workloads.
Training & Fine-Tuning
Training großer Foundation-Modelle und Fine-Tuning auf eigenen Daten. Die enge NVLink-Kopplung der acht GPUs und 800-Gbit/s-Netzwerk halten verteiltes Training effizient – auch wenn häufige Gradienten-Syncs sonst zum Engpass werden.
Wissenschaft & Forschung
Genomik, Molekulardesign, Klimasimulation, Materialforschung: rechenintensive HPC- und KI-Workloads in Universitäten und Forschungseinrichtungen. NVIDIA nennt u. a. DGX-B300-SuperPODs für Wirkstoffforschung als Referenz.
Private & souveräne KI
On-Premises-KI für Unternehmen und öffentliche Hand, die Daten nicht in fremde Clouds geben dürfen oder wollen. Volle Kontrolle über Modelle, Daten und Standort – DSGVO-konform im eigenen Rechenzentrum betrieben.
Multi-Tenant & MIG
Dank Multi-Instance-GPU (MIG) lässt sich eine GPU sicher in mehrere logische GPUs partitionieren. So teilen sich mehrere Teams oder Workloads das System mit garantierter Leistungsisolierung – effiziente Auslastung statt brachliegender Kapazität.
KI-Plattform & MLOps
Fundament für eine unternehmensweite KI-Plattform: mit NVIDIA AI Enterprise, Mission Control und Run:ai werden Workloads orchestriert, überwacht und skaliert – von der Entwicklung bis zum produktiven Inferenz-Dienst.
In vier Schritten zum laufenden DGX B300
Bedarf & Workload
Wir klären Modellgrößen, Training vs. Inference und den realen GPU-Bedarf — ohne Überdimensionierung.
Infrastruktur-Check
Standortbewertung für Strom, Kühlung (Luft/DLC) und Netzwerk. Ehrliche Empfehlung, was Ihr Rechenzentrum trägt.
Angebot & Lieferung
Konfiguration, Festpreis-Angebot, Beschaffung über unser Partnernetzwerk und Lieferung im DACH-Raum.
Integration & Betrieb
Inbetriebnahme, Netzwerk-Integration und Übergabe — auf Wunsch mit Monitoring und Support.
Bis zu 15 % für Forschung & öffentliche Hand
Universitäten, Forschungseinrichtungen, Startups und öffentliche Einrichtungen erhalten bei Nelpx besondere Konditionen auf NVIDIA-DGX-Systeme. Sprechen Sie uns auf Ihr Projekt an — wir kennen die Anforderungen von Tendern und Förderprojekten.
DGX B300 kaufen — gut zu wissen
Was kostet ein NVIDIA DGX B300?
Braucht der DGX B300 Flüssigkühlung?
Was unterscheidet den DGX B300 vom DGX B200?
Liefert Nelpx den DGX B300 im DACH-Raum?
Lohnt sich der B300 oder reicht ein B200 / H200?
Fordern Sie Ihr DGX B300 Angebot an
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