Architektura procesora GB10 Superchip w DGX Spark i GB300 Superchip na stacji DGX pokazuje znaczące różnice dostosowane do ich odpowiednich zastosowań w komputerach AI.
GB10 Superchip w DGX Spark
GB10 Superchip jest zaprojektowany przede wszystkim do kompaktowych, wysokowydajnych środowisk stacjonarnych. Posiada:
-Architektura: GB10 jest zbudowany na architekturze ARMV9 i obejmuje 20-rdzeniową konfigurację procesora, obejmującą dziesięć rdzeni Cortex-X925 i dziesięć rdzeni Cortex-A725. Ten projekt podkreśla równowagę między wysokiej wydajności a wydajnością energetyczną, dzięki czemu nadaje się do użycia komputerów stacjonarnych.
-Wydajność: GB10 dostarcza do 1000 bilionów operacji na sekundę (szczyty) ze zintegrowanym GPU Blackwell, który obejmuje rdzenie tensorowe piątej generacji i rdzenie RT czwartej generacji. Ta zdolność jest szczególnie korzystna dla wnioskowania AI i zadań dostrajania.
-Pamięć i połączenie: Wykorzystuje technologię NVLink-C2c NVLink-C2C, zapewniając model pamięci współrzędnej CPU+GPU z pięciokrotnie większą przepustowością PCIE 5.0. System obsługuje 128 GB pamięci LPDDR5X, umożliwiając wydajne obciążenia pracą intensywnie pamięci.
- Przypadek użycia docelowego: Spark DGX, napędzany przez GB10, jest zoptymalizowany dla poszczególnych programistów i badaczy, którzy potrzebują potężnego, ale kompaktowego rozwiązania do opracowywania i testowania modelu AI.
GB300 Superchip na stacji DGX
W przeciwieństwie do tego, GB300 Superchip jest zaprojektowany w celu uzyskania bardziej szeroko zakrojonych aplikacji na poziomie danych:
- Architektura: GB300 łączy również procesor Grace z Blackwell Ultra GPU, ale jest zoptymalizowany do operacji na większą skalę. Chociaż określone konfiguracje podstawowe nie są szczegółowe, oczekuje się, że wykorzystuje podobne zasady architektoniczne jak GB10, ale z ulepszeniami dla wyższej przepustowości i wydajności.
- Wydajność: GB300 może osiągnąć do 20 Petaflopów wydajności AI, znacznie przekraczając możliwości GB10. To sprawia, że nadaje się do szkolenia na dużą skalę i wnioskowania, które wymagają znacznej siły obliczeniowej.
- Pamięć i połączenie: System ma masywną 784 GB spójnej pamięci, integrując LPDDR5X z CPU i HBM3E z GPU. Ta obszerna pojemność pamięci ułatwia bardziej wydajne obsługę dużych zestawów danych i złożonych modeli. Technologia Interconnect pozostaje NVLINK-C2C, zapewniając szybką komunikację między komponentami CPU i GPU.
- Przypadek użycia docelowego: Stacja DGX ma na celu organizacje wymagające solidnych możliwości komputerowych AI do szerokiego szkolenia i wdrażania modeli, co czyni ją idealną dla zespołów badaczy, naukowców danych i programistów pracujących nad dużymi projektami AI.
Podsumowanie różnic
Podsumowując, podczas gdy oba superchips wykorzystują zaawansowane architektury i technologie interkonect NVIDIA, są one zoptymalizowane dla różnych środowisk: GB10 koncentruje się na kompaktowej wydajności odpowiednich dla poszczególnych użytkowników, podczas gdy GB300 jest zaprojektowany w celu zaspokojenia wymagań operacji na większym skali typowym w ustawieniach korporacyjnych.
Cytaty:
[1] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-dgx-spark-anddgx-station-personal-ai-computers
[2] https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/nvidia-unveils-dgx-station-workstation-pcs-gb300-blackwell-ultra-inside
[3] https://www.theregister.com/2025/03/18/gtc_frame_nvidias_budget_blackwell/
[4] https://www.cnx-software.com/2025/03/19/nvidia-dgx-spark-a-desktop-ai-supercomputer-powered-by-nvidia-gb10-20-core-armv9-soc-with-1000-tops-of-ai-performance/
[5] https://www.investing.com/news/company-news/nvidia-lounches-personal-ai-supercomputers-for-desktops-93ch-3934971
[6] https://www.youtube.com/watch?v=KRBH0VON-2A
[7] https://www.engineering.com/nvidia-unveils-dgx-personal-ai-supercomputers-bi-grace-blackwell/
[8] https://www.thheverge.com/news/631957/nvidia-dgx-spark-station-grace-blackwell-ai-supercomputers-gtc
[9] https://www.thheverge.com/2024/2/1/24058186/ai-chips-meta-microsoft-google-nvidia
[10] https://www.ainvest.com/news/nvidia-unveils-dgx-spark-dgx-station-revolutioning-personal-ai-computing-2503/
[11] https://www.thheverge.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-ai-work