Kebanyakan orang membaca jajaran GPU NVIDIA sebagai garis lurus: H100 pantas, H200 lebih pantas, B200 paling pantas. Beli perkakas terbaru yang mampu anda beli. Itu salah satu kesilapan paling mahal dalam infrastruktur AI. Ketiga cip ini tidak mengatasi halangan yang sama dengan lebih keras. Mereka mengatasi tiga halangan yang berbeza: H100 ialah pekerja utama. 80GB, komputasi kuat. Hadnya bukan matematik, ia adalah kapasiti. 80GB. H200 BUKAN cip baharu. Die komputasi yang sama seperti H100. FLOPS yang sama. NVIDIA hanya mengubah memori: 141GB dan 43% lebih banyak bandwidth. Mengapa? Kerana inferens dihalang oleh bandwidth memori, bukan komputasi. Hasilnya: perkhidmatan kira-kira 40% lebih pantas tanpa tambahan watt. B200 ialah lompatan sebenar. Arkitektur baharu, dual-die, 192GB, 2.4x bandwidth, FP4 asli, 1,000W. Kira-kira 2 hingga 2.5x H100. Tetapi kelas mesin yang berbeza: papan asas baharu, penyejukan baharu, tempahan tertunda hingga pertengahan 2026. Peraturan yang menjimatkan duit: pilih berdasarkan halangan, bukan generasi. Adakah model muat (kapasiti)? Adakah dekod kekurangan bandwidth? Adakah anda benar-benar memerlukan lebih banyak komputasi? Beli cip yang mengatasi dinding pertama yang anda temui. Kebanyakan penyesalan GPU ialah membayar untuk komputasi puncak apabila beban kerja sebenarnya dihalang oleh memori sepanjang masa. #AI #GPU #AIModels