DGX -kipinän GB10 -superkortin CPU -arkkitehtuuri ja DGX -aseman GB300 SuperChip esittelee merkittäviä eroja, jotka on räätälöity niiden vastaaviin sovelluksiin AI -tietojenkäsittelyssä.
GB10 SuperChip in DGX Spark
GB10-superChip on suunniteltu ensisijaisesti pienikokoisiin, korkean suorituskyvyn työpöytäympäristöihin. IT -ominaisuudet:
-Arkkitehtuuri: GB10 on rakennettu ARMV9-arkkitehtuuriin ja sisältää 20-ytimen prosessorin kokoonpanon, joka sisältää kymmenen Cortex-X925-ytimen ja kymmenen Cortex-A725-ytimen. Tämä malli korostaa tasapainoa korkean suorituskyvyn ja tehon tehokkuuden välillä, mikä tekee siitä sopivan työpöydän käyttöön.
-Suorituskyky: GB10 tarjoaa jopa 1000 biljoonaa toimintaa sekunnissa (yläosat) integroidulla Blackwell GPU: lla, joka sisältää viidennen sukupolven tensorin ytimet ja neljännen sukupolven RT-ytimet. Tämä kyky on erityisen hyödyllinen AI-päätelmille ja hienosäätötehtäville.
-Muisti ja toisiinsa: se käyttää NVIDIA: n NVLink-C2C-yhdysteknologiaa, tarjoamalla CPU+GPU-coherentin muistimallin kaistanleveydellä viisi kertaa PCIE 5.0: n. Järjestelmä tukee 128 Gt LPDDR5X-muistia, mikä mahdollistaa muistiintensiivisten työmäärien tehokkaan käsittelyn.
- Kohdekäyttötapaus: GB10: n virtaava DGX -kipinä on optimoitu yksittäisille kehittäjille ja tutkijoille, jotka vaativat tehokkaan mutta kompaktin ratkaisun AI -mallin kehittämiseen ja testaamiseen.
GB300 SuperChip DGX -asemalla
Sitä vastoin GB300 SuperChip on suunniteltu laajemmille, tietokeskuksen tason sovelluksille:
- Arkkitehtuuri: GB300 yhdistää myös Grace CPU: n Blackwell Ultra GPU: n kanssa, mutta se on optimoitu suurempiin toimintoihin. Vaikka erityisiä ydinkokoonpanoja ei ole yksityiskohtaisia, sen odotetaan hyödyntävän samanlaisia arkkitehtonisia periaatteita kuin GB10, mutta parannuksilla suuremman läpimenon ja tehokkuuden saavuttamiseksi.
- Suorituskyky: GB300 voi saavuttaa jopa 20 AI -suorituskyvyn petafloppia, ylittäen merkittävästi GB10: n ominaisuudet. Tämä tekee siitä sopivan laajamittaiseen koulutukseen ja päättäväisiin työmääriin, jotka vaativat huomattavaa laskennallista voimaa.
- Muisti ja toisiinsa: Järjestelmässä on massiivinen 784 Gt koherenttia muistia, integroimalla LPDDR5X CPU: sta ja HBM3E: stä GPU: sta. Tämä laaja muistikapasiteetti helpottaa suurten tietojoukkojen ja monimutkaisten mallien käsittelyä tehokkaammin. Yhdistämistekniikka pysyy NVLINK-C2C: n varmistaen nopean viestintä CPU- ja GPU-komponenttien välillä.
- Kohdekäyttötapaus: DGX-asema on tarkoitettu organisaatioille, jotka tarvitsevat vankkaa AI-tietojenkäsittelymahdollisuutta laajalle mallikoulutukselle ja käyttöönottoon, mikä tekee siitä ihanteellisen tutkijoiden, tietotekijöiden ja ohjelmistokehittäjien ryhmille, jotka työskentelevät laajamittaisissa AI-projekteissa.
Yhteenveto eroista
Yhteenvetona voidaan todeta, että vaikka molemmat superkortit hyödyntävät NVIDIA: n edistyneitä arkkitehtuureja ja toisiinsa liittyviä tekniikoita, ne on optimoitu eri ympäristöihin: GB10 keskittyy pienikokoisille käyttäjille sopiviin kompakteihin suorituskykyyn, kun taas GB300 on suunniteltu vastaamaan yritysasetuksissa tyypillisiä suurempien toimintojen vaatimuksia.
Viittaukset:
.
[2] https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/nvidia-unveils-dgx-station-workStation-pcs-gb300-blackwell-ultra-sideide
[3] https://www.theregister.com/2025/03/18/gtc_frame_nvidias_budget_blackwell/
.
.
[6] https://www.youtube.com/watch?v=krbh0von-2a
[7] https://www.engineering.com/nvidia-unveils-dgx-personal-ai-supercomputers-by-grace-blackwell/
.
[9.
[10.
[11] https://www.theverge.com/news/631835/nvidia-blackwell-ultra-aai-chip-gb300
.