NVIDIA GB10 Superchip, birkaç son teknolojiyi entegre ederek DGX kıvılcımındaki AI hesaplama performansını önemli ölçüde artırır. İşte bunu nasıl başardığına dair ayrıntılı bir genel bakış:
1. Mimarlık ve Bileşenler: GB10 Superchip, yüksek performanslı bir NVIDIA Blackwell GPU'yu 20 çekirdekli bir kol CPU ile birleştiren Nvidia Grace Blackwell mimarisine dayanmaktadır. GPU, beşinci nesil tensör çekirdeklerine sahiptir ve verimli AI işleme için çok önemli olan FP4 hassasiyetini destekler. CPU, sağlam veri ön işlem ve orkestrasyon özellikleri sağlayan 10 Cortex-X925 ve 10 Cortex-A725 çekirdek içerir [2] [4] [7].
2. Bellek ve Bağlantı: GB10 Superchip, uyumlu bir CPU+GPU bellek modeli sağlayan NVIDIA NVLink-C2C ara bağlantı teknolojisini kullanır. Bu teknoloji, CPU ve GPU arasındaki veri aktarımını önemli ölçüde artırarak PCIE 5.0'ın bant genişliğinin beş katını sunar. Bu, PCIe transferlerine olan ihtiyacı ortadan kaldırdığı ve sorunsuz veri erişimi sağladığı için bellek yoğun AI iş yükleri için özellikle faydalıdır [1] [3] [6].
3. Birleşik Bellek: GB10 Superchip tarafından desteklenen DGX Spark, 128GB birleşik LPDDR5X bellek içerir. Bu birleşik bellek mimarisi, CPU ve GPU arasında manuel bellek yönetimine gerek kalmadan 200 milyar parametrenin büyük AI modellerinin verimli bir şekilde ele alınmasına izin verir. Bu özellik, prototipleme, ince ayar ve yerel olarak büyük AI modellerini çalıştırmak için çok önemlidir [4] [5] [8].
4. AI Performansı: GB10 Superchip, AI işleme gücü 1000'e kadar (saniyede trilyonlarca işlem) sunar. Bu performans seviyesi, NVIDIA Cosmos Rehri Dünya Vakfı Modeli ve GR00T N1 Robot Vakfı Modeli gibi en son AI akıl yürütme modellerinin ince ayarını ve çıkarımını desteklemektedir [3] [6].
5. Ağ oluşturma ve ölçeklenebilirlik: DGX kıvılcım, NVIDIA Connectx-7 ağ özellikleri içerir ve kullanıcıların daha da büyük AI modellerini işlemek için iki sistem bağlamasına izin verir. Bu ölçeklenebilirlik özelliği, Lama 3.1 [5] [7] gibi parametreleri 405 milyarı aşan modelleri yönetmek için gereklidir.
6. Yazılım Entegrasyonu: DGX Spark, DGX OS olarak bilinen Ubuntu Linux'un özel bir sürümünde çalışarak NVIDIA'nın AI yazılım araçlarıyla birlikte gelir. Bu kurulum, AI modellerinin masaüstünden buluta veya veri merkezi altyapısına minimum kod ayarlamalarıyla sorunsuz bir şekilde dağıtılmasına izin vererek geliştirme sürecini basitleştirir [5] [6].
Özetle, DGX Spark'taki NVIDIA GB10 Superchip, hepsi verimli AI işleme ve dağıtım için optimize edilmiş güçlü bir GPU+CPU kombinasyonu, yüksek bant genişlikli bellek ara bağlantıları, birleşik bellek mimarisi ve ölçeklenebilir ağ özellikleri sunarak AI hesaplama performansını geliştirir.
Alıntılar:
[1] https://press.asus.com/news/press-reelees/asus-introduces-ascent-gx-10-ai-supercomputer-powered-by-nvidia-gb-grace-blackwell-sperchip/
[2] https://www.tomshardware.com/desktops/mini-pcs/asus-mini--spercomputer-taps-nvidia-grace-blackwell-for-1-a-i-tops
[3] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-ansunces-dgx-spark-dgx
[4] https://www.bigdatawire.com/2025/01/10/inside-nvidias-new-desktop-ai-box- project-digits/
[5] https://www.pcmag.com/news/what-is-nvidias-dgx-tation-a-new-spained-desktop-for-ai-work
[6] https://www.engineering.com/nvidia-unveils-dgx-personal-ai-supercomputers-grace-blackwell/
[7] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-puts-grace-blackwell-to-vover-desk-and-at-avery-a-veloperers-fingertpers
[8] https://www.nvidia.com/en-us/products/workstations/dgx-spark/
[9] https://www.investing.com/news/company-news/nvidia-laches-personal-ai-supercomputers-for-desktops-93ch-3934971
[10] https://www.nvidia.com/en-us/project-digiits/
[11] https://www.techpowerup.com/330617/nvidia-puts-grace-blackwell-to-est-desk-and-t-wirver-a-a-velopers-fingerpuptpers