Ang karamihan sa mga tao ay binabasa ang lineup ng GPU ni NVIDIA bilang isang direkta linya: ang H100 ay mabilis, ang H200 ay mas mabilis, ang B200 ay pinakamabilis. Bumili ng pinakabagong bagay na kayang mong abutin. Iyon ay isa sa mga pinakamahal na pagkakamali sa AI infrastructure. Ang tatlong chip na ito ay hindi naglilinang sa iisang bottleneck nang mas malakas. Sila ay naglilinang sa tatlong iba’t ibang bottleneck: Ang H100 ay ang workhorse. 80GB, malakas na compute. Ang kanyang hangganan ay hindi ang math, kundi ang kapasidad: 80GB. Ang H200 ay HINDI bagong chip. Parehong compute die tulad ng H100. Parehong FLOPS. Nagbago lang ang NVIDIA sa memory: 141GB at 43% mas maraming bandwidth. Bakit? Dahil ang inference ay bottlenecked ng memory bandwidth, hindi ng compute. Resulta: humigit-kumulang 40% mas mabilis na pag-serves para sa zero extra watts. Ang B200 ay ang totoong paglalakbay. Bagong arkitektura, dual-die, 192GB, 2.4x ang bandwidth, native FP4, 1,000W. Humigit-kumulang 2 hanggang 2.5x ang H100. Pero iba’t ibang klase ng machine: bagong baseboards, bagong cooling, naka-backlog hanggang mid-2026. Ang patakaran na nagliligtas sa pera: piliin batay sa bottleneck, hindi sa generation. Kasya ba ang model (kapasidad)? Nakakakawala ba ang decode sa bandwidth? Kailangan mo ba talaga ng mas maraming compute? Bumili ng chip na lilinang sa unang pader na iyong hinaharap. Ang pinakamaraming pagkakamali sa GPU ay pagbabayad para sa peak compute habang ang workload ay memory-bound buong panahon. #AI #GPU #AIModels