NVIDIA-এর B200 এবং B300-এর দৃষ্টিভঙ্গি ব্যাখ্যা [GPU]



এই কয়েক বছরে AI-এর ক্ষমতা বৃদ্ধিতে চোখে পড়ার মতো কিছু রয়েছে। অনেক লোক পিসি বা স্মার্টফোন রেখে জেনারেটিভ AI-এর ক্ষমতা বিনামূল্যে অভিজ্ঞতা করছেন। AI-এর ক্ষমতা বৃদ্ধিতে প্রচুর পরিমাণে উচ্চ-পারফরম্যান্স GPU নিশ্চিত করা প্রয়োজন।





বিশাল বিনিয়োগ খরচ প্রয়োজনীয় হওয়া স্বাভাবিক, কিন্তু সমস্যা না হলে প্রতি বছর প্রসেসিং ক্ষমতা বাড়ানো নতুন মডেলের GPU আসার তথ্য। এবং প্রচুর পরিমাণে GPU নিশ্চিত করে বিশ্বের শীর্ষ স্তরে AI ব্যবসা চালাচ্ছে আমেরিকা হওয়ার তথ্য।
এই কারণে, ম্যানিয়াক GPU মডেল সম্পর্কে লিখে দেখলাম।




1. NVIDIA-এর B200-এর বিশ্বব্যাপী তংগতা বা চাহিদার কারণ




NVIDIA-এর B200 চিপ হলো, Blackwell আর্কিটেকচার ভিত্তিক AI-এর জন্য GPU, বিশ্বব্যাপী সরবরাহ তংগ।

এই কারণ সহজে ব্যাখ্যা করি।

প্রথমে, চাহিদা পক্ষে, AI বুম দ্রুত অগ্রসর হচ্ছে, Meta, Microsoft, Google, Amazon-এর মতো বড় হাইপারস্কেলাররা বড় স্কেলের অর্ডার কেন্দ্রীভূত করছে।

এই কোম্পানিগুলো জেনারেটিভ AI বা বড় ভাষা মডেল (LLM)-এর ট্রেনিং·ইনফারেন্সে B200 ব্যবহার করে,
H100-এর তুলনায় ৪ গুণের পারফরম্যান্স (২০PFLOPS) চায়।

২০২৫ সালের শেষ পর্যন্ত সম্পূর্ণ বিক্রি অবস্থা, নতুন অর্ডার ১২ মাস অপেক্ষা হয়ে যায়। মাঝারি উদ্যোগ পাওয়া কঠিন, প্রতিযোগিতা ক্ষমতা কমার চিন্তা রয়েছে।



NVIDIA-এর B200-এর সরবরাহ অভাব, তংগতা সম্পর্কে




সরবরাহ পক্ষে, TSMC-এর CoWoS-L প্যাকেজিং টেকনোলজিতে স্থানান্তর বিলম্ব বড় কারণ।

২০২৪ সালের শেষ থেকে ২০২৫ সালের প্রথমার্ধ পর্যন্ত উৎপাদন কম, ভূমিকম্প বা পার্টস অভাব (HBM3e মেমরি) প্রভাবিত করছে।

এছাড়া, NVIDIA GB200 (B200 একাধিক লাগানো সুপারচিপ) কে অগ্রাধিকার উৎপাদন করছে, তাই B200 একক PCIe সংস্করণের সরবরাহ সীমাবদ্ধ।

ভূ-রাজনৈতিক ঝুঁকি, উদাহরণস্বরূপ আমেরিকা-চীন বাণিজ্য ঘর্ষণ থেকে রপ্তানি নিয়ন্ত্রণ, গ্লোবাল সাপ্লাই চেইনকে বিশৃঙ্খল করে।

ফলাফল, AI ডেটাসেন্টার বিনিয়োগ ২০২৫ সালেও ত্বরান্বিত হবে কিন্তু সরবরাহ না পৌঁছবে, কয়েক ত্রৈমাসিক ধরে তংগতা অব্যাহত থাকবে। এই অবস্থা AI শিল্পের বৃদ্ধিকে প্রতীক করে এবং শিল্পের সামগ্রিক চ্যালেঞ্জকে স্পষ্ট করে।






2. NVIDIA-এর B200 প্রয়োগের তাৎপর্য AI-এর ক্ষমতা বৃদ্ধিতে অবদান




NVIDIA-এর B200 চিপ ব্যবহার করে, AI উন্নয়নে বিশাল সুবিধা জন্মায়।


B200-এর পারফরম্যান্স দিক সম্পর্কে


H100-এর তুলনায় ট্রেনিং পারফরম্যান্স ৩ গুণ、ইনফারেন্স পারফরম্যান্স ১৫ গুণ উন্নতি, ২০৮০ কোটি ট্রানজিস্টর এবং ১৯২GB HBM3e মেমরি দিয়ে, ট্রিলিয়ন প্যারামিটার স্তরের LLM কে দক্ষতার সাথে হ্যান্ডেল করা যায়।

এর ফলে, ওষুধ আবিষ্কার বা জলবায়ু পরিবর্তন সিমুলেশন, কোয়ান্টাম কম্পিউটিং-এর মতো বিজ্ঞান ক্ষেত্রে, ব্রেকথ্রু ত্বরান্বিত হয়। উদাহরণস্বরূপ, জটিল মলিকিউল স্ট্রাকচারের বিশ্লেষণ সময় অনেক কমে, নতুন ওষুধ উন্নয়নের গতি বাড়ে।


সুবিধা হিসেবে, ইনফারেন্স খরচ এবং বিদ্যুৎ খরচ ২৫% কমানো যায়।

এনার্জি এফিসিয়েন্সির উন্নতি দিয়ে, ডেটাসেন্টারের অপারেশন খরচ দমন করা যায়, টেকসই AI অপারেশন সম্ভব হয়। এছাড়া, সম্ভাবনা হিসেবে, রিয়েলটাইম জেনারেটিভ AI-এর গণতান্ত্রীকরণ অগ্রসর হয়।

চ্যাটবট বা রেকমেন্ডেশন সিস্টেম কম খরচে নির্মাণ করা যায়, মাঝারি উদ্যোগেও AI ফ্যাক্টরি শুরু করা সহজ হয়। AI ক্ষমতা বৃদ্ধির প্রভাব স্পষ্ট, FP4 প্রিসিশনের প্রবর্তন দিয়ে ব্যান্ডউইথ ২ গুণ হয়, মাল্টিমোডাল লার্নিং (টেক্সট·ইমেজ·অডিওর একীকরণ) এর সঠিকতা উন্নত হয়।

NVLink ৫ম প্রজন্ম দিয়ে স্কেলেবিলিটি শক্তিশালী করে, একাধিক GPU-এর সমন্বয় সুমস্থ হয়, AGI（সাধারণ কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা）স্তরের মডেল ট্রেনিং বাস্তবিক হয়। ফলে, শিল্প রূপান্তরকে প্রচার করে, শিক্ষা বা চিকিৎসা, বিনোদন ক্ষেত্রে উদ্ভাবনী অ্যাপ্লিকেশন জন্ম নেয়। B200 শিল্প রূপান্তরকে প্রচার করে, AI-এর ভবিষ্যৎকে বিস্তার দেয়।





3. 2026 সালে NVIDIA-এর B300-এর বিশ্বব্যাপী সরবরাহ তংগতার সম্ভাবনা



2026 সালেরNVIDIA B300（Blackwell Ultra） চিপের সরবরাহ তংগতার সম্ভাবনা উচ্চ।

শিপিং ২০২৫ সালের শেষ থেকে পুরোদমে শুরু হয় কিন্তু TSMC-এর উৎপাদন র‍্যাম্প আপ বিলম্ব (CoWoS-L স্থানান্তরের চলমান সমস্যা বা ভূমিকম্পের অবশিষ্ট) প্রভাবিত করে, HBM3e মেমরির চাহিদা দ্বিগুণ হওয়ায় পার্টস অভাব গুরুতর।

অ্যানালিস্ট অনুমানে, FY26 ডেটাসেন্টার বিক্রয় ১৫৪৭ বিলিয়ন ডলারের ৮০% Blackwell সম্পর্কিত, GB300 র‍্যাক শিপিং প্রাথমিক ৫-৮ মিলিয়ন থেকে ১.৫-২ মিলিয়নে ডাউন রিভাইজ, কয়েক ত্রৈমাসিকের ইনভেন্টরি কাটা নিশ্চিত।

চাহিদা কারণ, AI বিনিয়োগের চলমান ত্বরণ। LLM ট্রেনিংয়ের স্কেল বৃদ্ধি বা, Meta-র ASIC/AMD শিফটেও NVIDIA নির্ভরতা চলছে, ভূ-রাজনৈতিক শিথিলতায় চীনের বাজার পুনরুজ্জীবনের সম্ভাবনা।



NVIDIA　B200-এর তুলনায় B300 উচ্চ চাহিদা




B300 মেমরি ২৮৮GB　（B200-এর ১৯২GB-এর ১.৫ গুণ） এবং ব্যান্ডউইথ ৮TB/s-এর বেশি, বড় স্কেল মডেল প্রসেসিংয়ে উৎকৃষ্ট, FP4 পারফরম্যান্স ১৪PFLOPS（B200-এর ৯PFLOPS-এর ৫৫% উন্নতি）।


TDP1100W-এর উচ্চ ঘনত্ব ডিজাইন করে, পরবর্তী প্রজন্ম AGI বা বিশেষজ্ঞ স্তর AI-এর ভিত্তি হয়, হাইপারস্কেলারের বড় অর্ডার একচেটিয়া করে।

B200 যা ইনফারেন্স·বিজ্ঞান গণনা দিকে, তার বিপরীতে B300 ট্রেনিং স্পেশালাইজড স্কেল ২ গুণ, NVLink শক্তিশালী করে ROI（বিনিয়োগ লাভ হার）শ্রেষ্ঠ।
দাম ৪০ লক্ষ ডলারের বেশি উচ্চ, কিন্তু SXM Puck মডিউল করে নমনীয়তা বাড়ে, সরবরাহ চেইন পুনর্ডিজাইন প্রিমিয়াম চাহিদা জাগায়। ফলাফল, B200-এর ২০২৫ সম্পূর্ণ বিক্রিকে অতিক্রম করে তংগতা জন্মায়, AI ইকোসিস্টেমের বৃদ্ধিকে আরও পিছিয়ে দেয়।




4. NVIDIA-এর B300-এর সম্ভাবনা এবং AI-এর ক্ষমতা বৃদ্ধি সম্পর্কে





NVIDIA-এর B300 চিপ (Blackwell Ultra) AI উন্নয়নে উদ্ভাবনী সুবিধা নিয়ে আসে।

B200-এর তুলনায় FP4 পারফরম্যান্স ১.৫ গুণ (১৫PFLOPS-এর বেশি), অ্যাটেনশন পারফরম্যান্স ২ গুণ উন্নতি, ২৮৮GB HBM3e মেমরি দিয়ে অতি বড় স্কেল মডেল (ট্রিলিয়ন প্যারামিটারের বেশি) প্রসেসিং সম্ভব।

এর ফলে, AI ইনফারেন্স ১১ গুণ দ্রুতীকরণ (Hopper-এর তুলনায়), ট্রেনিং ৪ গুণ দ্রুত হয়, রিয়েলটাইম AI রিজনিং (উদাহরণ: ভিডিও জেনারেশন ৩০ গুণ দ্রুত) বাস্তবায়িত হয়।
সুবিধা হিসেবে, এনার্জি এফিসিয়েন্সি উন্নতি, TPS (টোকেন/সেকেন্ড) প্রতি বিদ্যুৎ খরচ ৫ গুণ উন্নতি, ডেটাসেন্টারের অপারেশন খরচ অনেক কমায়।


সম্ভাবনা AI ফ্যাক্টরির নির্মাণে বিস্তৃত। চিকিৎসার জিন বিশ্লেষণ বা অর্থের পূর্বাভাস বিশ্লেষণ, eকমার্সের ইন্টেলিজেন্ট এজেন্ট তাৎক্ষণিক সাড়া সম্ভব হয়, শিল্পের সামগ্রিক উৎপাদনশীলতা বাড়ায়।


AI ক্ষমতা বৃদ্ধির প্রভাব স্পষ্ট, টেস্ট টাইম স্কেলিং দিয়ে মডেল সঠিকতা উন্নতি, NVLink শক্তিশালী করে স্কেলেবিলিটি ২ গুণের বেশি। ফলে, AGI স্তরের উন্নত ইনফারেন্স AI কাছে আসে, সমাজ রূপান্তর ত্বরান্বিত করে। এই চিপ, AI-এর ভবিষ্যৎকে আরও উজ্জ্বল আলোকিত করে।






　B200-এর বিশ্বব্যাপী তংগতা·চাহিদার কারণ
・হাইপারস্কেলার（Meta, MS, Google, Amazon）বিশাল অর্ডারে একচেটিয়া<br>
・H100-এর ৪ গুণ পারফরম্যান্সে AI ট্রেনিং·ইনফারেন্স বিস্ফোরক দ্রুত
・TSMC-এর CoWoS-L স্থানান্তর বিলম্ব＋ভূমিকম্প＋HBM অভাব
・NVIDIA GB200 কে অগ্রাধিকার উৎপাদন → B200 একক কম
・আমেরিকা-চীন ঘর্ষণে সাপ্লাই চেইন বিশৃঙ্খলা
পয়েন্ট
「সবাই খুব চায় কিন্তু তৈরি করা যাচ্ছে না」অবস্থা ২০২৫ সালের শেষ পর্যন্ত চলবে
　B200 ব্যবহার করে কী সুবিধা·সম্ভাবনা রয়েছে
・ট্রেনিং ৩ গুণ, ইনফারেন্স ১৫ গুণ দ্রুত
・১৯২GB বড় ক্যাপাসিটি মেমরিতে ট্রিলিয়ন প্যারামিটার স্তর LLMও যথেষ্ট
・নতুন ওষুধ আবিষ্কার·জলবায়ু সিমুলেশন নাটকীয়ভাবে দ্রুত হয়
・ইনফারেন্স খরচ＆বিদ্যুৎ ২৫% কাট → ডেটাসেন্টার লাভজনক
・রিয়েলটাইম জেনারেটিভ AI মাঝারি উদ্যোগেও ব্যবহারযোগ্য হয়
・মাল্টিমোডাল（ইমেজ＋অডিও＋টেক্সট）এর সঠিকতা বিস্ফোরক বৃদ্ধি
・AGI（মানুষের সমান AI）উন্নয়ন বাস্তবিকভাবে কাছে
পয়েন্ট
「AI দ্রুত·সস্তা·বুদ্ধিমান」তিন তাল মিলিয়ে স্বপ্নের চিপ
　2026 সালের B300-এর চাহিদা অনুমান
・২০২৫ সালের শেষে শিপিং শুরু কিন্তু উৎপাদন র‍্যাম্প বিলম্বে তৎক্ষণাৎ সম্পূর্ণ বিক্রি অনুমান
・মেমরি ২৮৮GB（B200-এর ১.৫ গুণ）, ব্যান্ডউইথ ৮TB/s-এর বেশি
・ট্রেনিং স্পেশালাইজড করে পরবর্তী প্রজন্ম AGI তৈরির জন্য সর্বোত্তম
・হাইপারস্কেলার 「B300 না হলে না」বলে বিশাল অর্ডার
・দাম ৪০ লক্ষ ডলারের বেশি হলেও ROI অসাধারণ ভালো
・চীনের বাজার পুনরুজ্জীবনের সম্ভাবনায় চাহিদা বিস্ফোরণ
পয়েন্ট
「B200-এ সন্তুষ্ট লোকেরাও, B300 দেখলে অবশ্যই চাইবে」স্তর
　B300-এর সুবিধা এবং সম্ভাবনা (ভবিষ্যতের উন্নয়ন)
・এনার্জি এফিসিয়েন্সি ৫ গুণ উন্নতি (TPS/MW) খরচ কমায়
・ভিডিও জেনারেশন ইত্যাদি রিয়েলটাইম প্রসেসিং ৩০ গুণ দ্রুত
・চিকিৎসা (জিন বিশ্লেষণ)
・অর্থ (পূর্বাভাস)
・eকমার্স (AI এজেন্ট)-এর উদ্ভাবন
・AI ফ্যাক্টরিতে একাধিক ইউজার একসাথে সাপোর্ট, কম লেটেন্সি সার্ভিস
পয়েন্ট
「দৈনন্দিনের প্রতিটি স্থানে AI সক্রিয় বিশ্বের দিকে」





B200-এর দেশ অনুযায়ী র‍্যাঙ্কিং




　পজিশন　১ম　　আমেরিকা

আনুমানিক ইনস্টল সংখ্যা（B200 GPU）　প্রায় ২,৫০০,০০০ - ৩,০০০,০০০ ইউনিট　　৭০-৮০%

- AWS: Project Ceiba-এ ২০,০০০+ ইউনিট（৪০০ exaflops AI ক্লাস্টার, ২০২৫ Q4 উন্নয়ন）
- Microsoft Azure: ১০০ মিলিয়ন ইউনিটের বেশি（DGX B200/GB200 ভিত্তিক, AI ট্রেনিংয়ের জন্য）
- Google Cloud: ৮০ মিলিয়ন ইউনিট（TPU ইন্টিগ্রেশন）
- ANL（Argonne National Lab）: Solstice-এ ১০০,০০০ ইউনিট（১,০০০ exaflops, DOE বিজ্ঞান প্রোজেক্ট）
- CoreWeave/Lambda: কয়েক লক্ষ ইউনিট（CSP বिस्तार）।

- ড্রাইভার: হাইপারস্কেলার নেতৃত্বাধীন AI বিনিয়োগ（OpenAI/Meta/Google）。

চ্যালেঞ্জ: এনার্জি খরচ（১,০০০W/GPU）, লিকুইড কুলিং ডেটাসেন্টার অভাব।






　পজিশন　২য়　　তাইওয়ান

আনুমানিক ইনস্টল সংখ্যা（B200 GPU）　প্রায় ১০,০০০ ইউনিট（কার্যরত）　　০.৩%

- Foxconn (Hon Hai): ১০,০০০ ইউনিট（AI ফ্যাক্টরি সুপারকম্পিউটার, গবেষণা/স্টার্টআপের জন্য, ২০২৫ Q3 সম্পূর্ণ）
- NYCU（জাতীয় য়াং মিং চিয়াও তুং বিশ্ববিদ্যালয়）: DGX B200 প্রারম্ভিক প্রবর্তন（কয়েকশো ইউনিট, AI গবেষণা প্ল্যাটফর্ম）。

- ড্রাইভার: TSMC/NVIDIA উৎপাদন সহযোগিতা, সেমিকন্ডাক্টর ইকোসিস্টেম।

চ্যালেঞ্জ: ভূমিকম্প ঝুঁকির জন্য টেকসই ডিজাইন।



　পজিশন　৩য়　　কোরিয়া

আনুমানিক ইনস্টল সংখ্যা（B200 GPU）　প্রায় ৫,০০০ - ১০,০০০ ইউনিট（পরিকল্পনা/আংশিক কার্যরত）　　০.২-০.৩%

- সরকার নেতৃত্ব: ৫০,০০০ ইউনিটের বেশি পরিকল্পনা（মূলত H100 মিশ্রিত, B200 অংশে ৫,০০০-১০,০০০ ইউনিট অনুমান, সোভারেন ক্লাউড/AI ফ্যাক্টরি）
- Samsung/SK Group/Hyundai: কয়েক হাজার ইউনিট（AI ম্যানুফ্যাকচারিং/গবেষণা ফ্যাক্টরি, ২০২৫ Q2 ডেবিউ）。 - PYLER (AdTech): কয়েকশো ইউনিট（রিয়েলটাইম ভিডিও বিশ্লেষণ, ৩০x পারফরম্যান্স উন্নতি）
- Seoul National University: ৪,০০০ ইউনিট নেটওয়ার্ক অ্যাক্সেস（H200 মিশ্রিত, B200 স্থানান্তরে）。

- ড্রাইভার: সেমিকন্ডাক্টর শিল্প（Samsung HBM সরবরাহ）, সরকার AI কৌশল।

চ্যালেঞ্জ: Huawei বিকল্প নির্ভরতা কমানোর জন্য NVIDIA শিফট।



　পজিশন　৪র্থ　　জাপান

আনুমানিক ইনস্টল সংখ্যা（B200 GPU）　প্রায় ৪,০০০ - ১০,০০০ ইউনিট（কার্যরত/পরিকল্পনা）　　০.১-০.৩%

- Sakura Internet: ১০,০০০ ইউনিট（সরকার সহায়তা 「Koukaryoku」ক্লাউড, HGX B200 সিস্টেম, ২০২৫ মার্চ-২০২৬ উন্নয়ন）
- SoftBank: ৪,০০০+ ইউনিট（DGX B200 SuperPOD, বিশ্বের সবচেয়ে বড় ক্লাস AI ক্লাস্টার）。 - Tokyo University of Technology: <100 ইউনিট（২ exaflops AI সুপারকম্পিউটার）
- AIST (শিল্প প্রযুক্তি সামগ্রিক ইনস্টিটিউট): ABCI-Q বिस्तার（২,০০০ ইউনিট H100 মিশ্রিত, B200 যোগ）。

- ড্রাইভার: AI জাতীয় প্রোজেক্ট（সহায়তা ১.৩ বিলিয়ন ইয়েনের বেশি）, ভূমিকম্প/জলবায়ু গবেষণা।

চ্যালেঞ্জ: বিদ্যুৎ সরবরাহ সীমাবদ্ধতা（পুনর্নবীকরণ এনার্জি নির্ভরতা）。



　পজিশন　৫ম　　জার্মানি

আনুমানিক ইনস্টল সংখ্যা（B200 GPU）　প্রায় ১,০০০ - ৫,০০০ ইউনিট（প্রারম্ভিক/পরিকল্পনা）　　<0.1%

- Deutsche Telekom/NVIDIA: ১০,০০০ ইউনিট পরিকল্পনা（শিল্প AI ক্লাউড, Siemens/Ansys-এর জন্য, ২০২৫ নির্মাণ-২০২৬ সম্পূর্ণ, B200 প্রারম্ভিক অংশ ১,০০০-৫,০০০ ইউনিট）
- EU সোভারেন AI ইনিশিয়েটিভ: পরীক্ষা প্রবর্তন（কয়েকশো ইউনিট, ম্যানুফ্যাকচারিং প্রোজেক্ট）。

- ড্রাইভার: EU ম্যানুফ্যাকচারিং সাপোর্ট（Industry 4.0）, সোভারেন ডেটা প্রোটেকশন।

চ্যালেঞ্জ: GDPR অনুযায়ী ডেটা মাইগ্রেশন বিলম্ব।




　পজিশন　৬ষ্ঠ　　অন্যান্য ইউরোপ（নেদারল্যান্ডস/ফ্রান্স/স্পেন/ইংল্যান্ড）

আনুমানিক ইনস্টল সংখ্যা（B200 GPU）　প্রায় ২,০০০ - ৫,০০০ ইউনিট（বিতরিত/প্রারম্ভিক）　　<0.1%

- নেদারল্যান্ডস (TU/e Eindhoven): DGX B200 প্রারম্ভিক গ্রহণ（কয়েকশো ইউনিট, AI গবেষণা）
- ফ্রান্স (Scaleway): কয়েক হাজার ইউনিট（AI ক্লাউড, ২০২৫ পরবর্তী অর্ধেক）
- স্পেন/ইংল্যান্ড: Oracle EU/UK Government Cloud-এর মাধ্যমে（কয়েকশো ইউনিট, Blackwell সার্ভিস）
- সমগ্র EU: Global Scale ডেটাসেন্টার（US/EU নির্বাচন, পরীক্ষা ক্লাস্টার）。

- ড্রাইভার: EU AI Act অনুযায়ী সোভারেন ইনফ্রা বিনিয়োগ।

চ্যালেঞ্জ: সীমান্ত ডেটা ট্রান্সফার নিয়মন।





　পজিশন　৭ম　　অস্ট্রেলিয়া

আনুমানিক ইনস্টল সংখ্যা（B200 GPU）　প্রায় ৫০০ - ১,০০০ ইউনিট（প্রারম্ভিক）　　<0.05%

- Oracle Australian Government Cloud: কয়েকশো ইউনিট（Blackwell সার্ভিস, ২০২৫ পরবর্তী অর্ধেক）
- NEXTDC ডেটাসেন্টার: ছোট স্কেল পরীক্ষা（H200 স্থানান্তরে）。

- ড্রাইভার: সরকার ক্লাউড বৃদ্ধি, জলবায়ু মডেল গবেষণা।

চ্যালেঞ্জ: ভৌগোলিক বিচ্ছিন্নতা থেকে বিলম্ব।




　পজিশন　৮ম　　চীন

আনুমানিক ইনস্টল সংখ্যা（B200 GPU）　প্রায় ১০০ - ৫০০ ইউনিট（সীমাবদ্ধতা/ভ্যারিয়েন্ট）　　<0.01%

- B20/B30A ভ্যারিয়েন্ট（রপ্তানি নিয়ম অনুযায়ী, পারফরম্যান্স সীমিত সংস্করণ B200, Inspur-এর মাধ্যমে Q2 2025 ডেবিউ）
- Huawei বিকল্প স্থানান্তর: অ-NVIDIA নির্ভরতা উচ্চ（Ascend চিপ ৫-২০% ইয়েল্ড）。


- ড্রাইভার: দেশীয় AI স্বাধীনতা।

চ্যালেঞ্জ: US রপ্তানি নিয়ম（TPP উপর সীমা ৬০০ TFLOPS, স্ট্যান্ডার্ড B200-এর ১/৭.৫）。





　পজিশন　৯ম　　UAE/ইন্দোনেশিয়া/সিঙ্গাপুর（অন্যান্য）

আনুমানিক ইনস্টল সংখ্যা（B200 GPU）　প্রায় ৫০০ - ১,০০০ ইউনিট（বিতরিত）　　<0.05%

- UAE (MorphwareAI): কয়েকশো ইউনিট（Abu Dhabi AI বिस्तার）
- ইন্দোনেশিয়া (Indosat): সোভারেন ক্লাউড প্রারম্ভিক（কয়েকশো ইউনিট）
- সিঙ্গাপুর (Singtel): Yotta/Shakti Cloud-এর মাধ্যমে（পরীক্ষা）

- ড্রাইভার: উদীয়মান বাজার AI বিনিয়োগ।

চ্যালেঞ্জ: ইনফ্রা অপরিপক্ব।








NVIDIA-এর B200·B300-এর পারফরম্যান্স এবং চাহিদা এবং সুবিধা সম্পর্কে



xAI দ্বারা আউটপুটকে রেফারেন্স করে তৈরি

　সতর্কতা সম্পর্কে


এই সাইটে রাখা বিষয়বস্তু ভুল না হওয়ার জন্য যত্ন নেয়া হয়েছে কিন্তু সঠিকতার গ্যারান্টি নয়।
দেখছেন ব্যক্তির পিসি·স্মার্টফোনে স্পেক（পারফরম্যান্স）, OS বা ব্রাউজারের ভার্সনের পার্থক্যের কারণেও বড় পার্থক্য জন্মাতে পারে।

javascript ইত্যাদি অকার্যকর করলে, স্বাভাবিকভাবে পেজ দেখানো যায় না।

সঠিকতা বাড়াতে উপযুক্ত তথ্যসূত্রে তথ্য যাচাই করে প্রতিক্রিয়া দিন।

　এছাড়া, এই সাইটের ছবি বা লেখা ইত্যাদির ট্রান্সফার বা পুনর্ব্যবহার, পুনর্বিতরণ করা যায় না।