অধিকাংশ মানুষ নভিডিয়ার GPU লাইনআপকে একটি সরল রেখা হিসেবে পড়ে: H100 দ্রুত, H200 আরও দ্রুত, B200 সবচেয়ে দ্রুত। যা কিছু আপনি কিনতে পারবেন, তাই কিনুন। এটি AI ইনফ্রাস্ট্রাকচারের সবচেয়ে ব্যয়বহুল ভুলগুলির মধ্যে একটি। এই তিনটি চিপ একই বাধা কঠিনভাবে দূর করে না। তারা তিনটি ভিন্ন বাধা দূর করে: H100 হল কাজের ঘোড়া। 80GB, শক্তিশালী কম্পিউট। এর সীমা গণনা নয়, এটি ক্ষমতা। 80GB। H200 একটি নতুন চিপ নয়। H100-এর সমান কম্পিউট ডাই। সমান FLOPS। NVIDIA শুধুমাত্র মেমোরি পরিবর্তন করেছে: 141GB এবং 43% বেশি ব্যান্ডউইথ। কেন? কারণ ইনফারেন্সের বাধা হলো কম্পিউট, নয় মেমোরি ব্যান্ডউইথ। ফলাফল: 0% অতিরিক্তওয়াটের জন্য 40% দ্রুততর সার্ভিং। B200 হলো সত্যিকারের লাফ। নতুন আর্কিটেকচার, ডুয়াল-ডাই, 192GB, 2.4x ব্যান্ডউইথ, native FP4, 1,000W। H100-এর 2-2.5x। কিন্তু একটি ভিন্ন শ্রেণির মেশিন: নতুন বেসবোর্ড, নতুন কুলিং, 2026-এর মধ্যভাগের মধ্যেই backlogged। অর্থসংক্ষেপের নিয়ম: জেনারেশনের পরিবর্তে, বাধারভিত্তিতেই বাছুন। মডেলটি fit (ক্ষমতা) হয়? decode-এর लিএ ब्यांडविड्थ कम है? आपको वास्तव में अधिक कम्प्यूट की आवश्यकता है? उस चिप को खरीदें जो आपके द्वारा टकराए गए पहले दीवार को साफ करता है। GPU-এর সবচেয়ে bade regret-এর कारण है: जब workload पूरी तरह से memory-bound था, तब peak compute के लिए पैसा खर्च करना। #AI #GPU #AIModels