Большинство людей воспринимают линейку GPU NVIDIA как прямую линию: H100 — быстро, H200 — быстрее, B200 — самое быстрое. Купите самое новое, что можете себе позволить. Это одна из самых дорогих ошибок в инфраструктуре ИИ. Эти три чипа не устраняют одну и ту же узкую точку сильнее — они устраняют три разные: H100 — это рабочая лошадка. 80 ГБ, мощные вычисления. Его предел — не математика, а емкость: 80 ГБ. H200 — это НЕ новый чип. Тот же вычислительный кристалл, что и у H100. Идентичные FLOPS. NVIDIA изменила только память: 141 ГБ и на 43% больше пропускной способности. Почему? Потому что инференс ограничивается пропускной способностью памяти, а не вычислениями. Результат: примерно на 40% быстрее обслуживание при нулевой дополнительной мощности. B200 — настоящий скачок. Новая архитектура, двухкристальная, 192 ГБ, в 2,4 раза больше пропускной способности, нативный FP4, 1000 Вт. Примерно в 2–2,5 раза быстрее H100. Но это другой класс машин: новые материнские платы, новое охлаждение, заказы отложены до середины 2026 года. Правило, которое экономит деньги: выбирайте по узкой точке, а не по поколению. Умещается ли модель (емкость)? Страдает ли декодирование от нехватки пропускной способности? Вам действительно нужна большая вычислительная мощность? Купите чип, который устранит первую стенку, с которой вы столкнулись. Большинство сожалений о GPU связано с тем, что платят за пиковую вычислительную мощность, когда нагрузка всё время была ограничена памятью. #AI #GPU #AIModels