अधिकांश लोग NVIDIA की GPU लाइनअप को एक सीधी रेखा के रूप में पढ़ते हैं: H100 तेज, H200 और तेज, B200 सबसे तेज। जितना आप कर सकें, उतना नवीनतम चीज़ खरीदें। यह AI इंफ्रास्ट्रक्चर में सबसे महंगी गलतियों में से एक है। ये तीनों चिप्स एक ही बॉटलनेक को अधिक कठिनाई से दूर नहीं करते। वे तीन अलग-अलग बॉटलनेक्स को दूर करते हैं: H100 काम का पशु है। 80GB, मजबूत कंप्यूट। इसकी सीमा गणित नहीं, बल्कि क्षमता है। 80GB। H200 एक नया चिप नहीं है। H100 के समान कंप्यूट डाई। समान FLOPS। NVIDIA ने केवल मेमोरी में परिवर्तन किया: 141GB और 43% अधिक बैंडविड्थ। क्यों? क्योंकि इन्फरेंस में कंप्यूट के बजाय मेमोरी बैंडविड्थ बॉटलनेक है। परिणाम: शून्य अतिरिक्त वाट्स के साथ लगभग 40% तेज सेवा। B200 वास्तविक कूद है। नया आर्किटेक्चर, डुअल-डाइ, 192GB, 2.4x बैंडविड्थ, नेटिव FP4, 1,000W। H100 की तुलना में लगभग 2 से 2.5x। लेकिन एक अलग क्लास की मशीन: नए बेसबोर्ड, नया कूलिंग, मध्य-2026 तक प्रतीक्षा सूची में। पैसे बचाने का नियम: पीढ़ी के बजाय बॉटलनेक के आधार पर चुनाव करें। मॉडल सुमेलित है (क्षमता)? क्या decode को बैंडविड्थ की कमी है? क्या आपको वास्तव में अधिक कंप्यूट की आवश्यकता है? उस चिप को खरीदें जो पहली दीवार को साफ़ करता है। अधिकांश GPU के पछतावे में प्रचुर मात्रा में कंप्यूट पर पैसा खर्च करना होता है, जबकि कार्य पूरे समय मेमोरी-बाउंडड होता है। #AI #GPU #AIModels