L'architecture CPU du Superchip GB10 dans le DGX Spark et le GB300 Superchip dans la station DGX présente des différences significatives adaptées à leurs applications respectives dans l'informatique en IA.
GB10 Superchip dans DGX Spark
Le GB10 Superchip est conçu principalement pour les environnements de bureau compacts et hautes performances. Il s'agit de fonctionnalités:
- Architecture: Le GB10 est construit sur l'architecture ARMV9 et comprend une configuration de processeur à 20 cœurs, comprenant dix cœurs Cortex-X925 et dix cœurs Cortex-A725. Cette conception met l'accent sur un équilibre entre les hautes performances et l'efficacité énergétique, ce qui le rend adapté à l'utilisation de bureau.
- Performance: Le GB10 offre jusqu'à 1 000 billions d'opérations par seconde (TOPS) avec son GPU Blackwell intégré, qui comprend des noyaux de tenseur de cinquième génération et des noyaux RT de quatrième génération. Cette capacité est particulièrement bénéfique pour l'inférence de l'IA et les tâches de réglage fin.
- Mémoire et interconnexion: il utilise la technologie d'interconnexion NVIKINK-C2C de NVIDIA, fournissant un modèle de mémoire cohérent GPU CPU + avec une bande passante cinq fois celle de PCIe 5.0. Le système prend en charge 128 Go de mémoire LPDDR5x, permettant une gestion efficace des charges de travail à forte intensité de mémoire.
- Cas d'utilisation cible: l'étincelle DGX, alimentée par le GB10, est optimisée pour les développeurs et les chercheurs individuels qui ont besoin d'une solution puissante mais compacte pour le développement et les tests de modèle d'IA.
GB300 Superchip dans la station DGX
En revanche, la Superchip GB300 est conçue pour des applications de niveau de centre de données plus étendues:
- Architecture: Le GB300 combine également un processeur Grace avec un GPU Blackwell Ultra mais est optimisé pour les opérations à plus grande échelle. Bien que les configurations de base spécifiques ne soient pas détaillées, il devrait tirer parti des principes architecturaux similaires à ceux du GB10 mais avec des améliorations pour un débit et une efficacité plus élevés.
- Performance: Le GB300 peut atteindre jusqu'à 20 Petaflops de performance AI, dépassant considérablement les capacités du GB10. Cela le rend adapté à la formation à grande échelle et à la déduction des charges de travail qui nécessitent une puissance de calcul substantielle.
- Mémoire et interconnexion: le système possède un énorme 784 Go de mémoire cohérente, intégrant LPDDR5X du CPU et HBM3E du GPU. Cette grande capacité de mémoire facilite la gestion de grands ensembles de données et des modèles complexes plus efficacement. La technologie d'interconnexion reste NVLink-C2C, garantissant une communication à grande vitesse entre les composants CPU et GPU.
- COITE D'utilisation: La station DGX vise les organisations ayant besoin de capacités informatiques robustes de l'IA pour une formation et un déploiement étendues, ce qui le rend idéal pour des équipes de chercheurs, de scientifiques des données et de développeurs de logiciels travaillant sur des projets d'IA à grande échelle.
Résumé des différences
En résumé, alors que les deux superchips utilisent les architectures avancées et les technologies d'interconnexion de Nvidia, ils sont optimisés pour différents environnements: le GB10 se concentre sur les performances compactes adaptées aux utilisateurs individuels, tandis que le GB300 est conçu pour répondre aux exigences des opérations à plus grande échelle typiques dans les environnements d'entreprise.
Citations:
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[5] https://www.investing.com/news/company-news/nvidia-lonches-personal-ai-supercomputers-for-desktops-93ch-3934971
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[9] https://www.theverge.com/2024/2/1/24058186/ai-chips-meta-microsoft-google-nvidia
[10] https://www.ainvest.com/news/nvidia-unveils-dgx-spark-dgx-station-revolutioning-fersonal-ai-computing-2503/
[11] https://www.theverge.com/news/631835/nvidia-blackwell-ultra-ai-chip-gb300
[12] https://www.pcmag.com/news/what-is-nvidias-dgx-station-a-new-specialized-desktop-line-for-maywork