A arquitetura da CPU do GB10 Superchip no DGX Spark e o Superchip GB300 na estação DGX mostra diferenças significativas adaptadas para suas respectivas aplicações na computação de IA.
GB10 SUPERCHIP em DGX Spark
O GB10 SuperChip foi projetado principalmente para ambientes compactos de desktop de alto desempenho. Apresenta:
-Arquitetura: O GB10 é construído na arquitetura ARMV9 e inclui uma configuração de processador de 20 núcleos, compreendendo dez núcleos Cortex-X925 e dez núcleos Cortex-A725. Esse design enfatiza um equilíbrio entre alto desempenho e eficiência de energia, tornando-o adequado para o uso da área de trabalho.
-Desempenho: o GB10 oferece até 1.000 trilhões de operações por segundo (tops) com sua GPU Blackwell integrado, que inclui núcleos tensores de quinta geração e núcleos RT de quarta geração. Essa capacidade é particularmente benéfica para as tarefas de inferência de IA e ajuste fino.
-Memória e interconexão: utiliza a tecnologia de interconexão NVLINK-C2C da NVIDIA, fornecendo um modelo de memória CPU+GPU-coerente com uma largura de banda cinco vezes a do PCIE 5.0. O sistema suporta 128 GB de memória LPDDR5X, permitindo um manuseio eficiente de cargas de trabalho intensivas em memória.
- Caso de uso de destino: o DGX Spark, alimentado pelo GB10, é otimizado para desenvolvedores e pesquisadores individuais que exigem uma solução poderosa, porém compacta, para o desenvolvimento e teste do modelo de IA.
GB300 Superchip na estação DGX
Por outro lado, o GB300 Superchip é projetado para aplicativos mais extensos e de nível de dados de dados:
- Arquitetura: o GB300 também combina uma CPU GRACE com uma GPU Blackwell Ultra, mas é otimizada para operações de maior escala. Embora as configurações principais específicas não sejam detalhadas, espera -se que aproveite princípios arquitetônicos semelhantes aos do GB10, mas com aprimoramentos para maior taxa de transferência e eficiência.
- Desempenho: o GB300 pode atingir até 20 petaflops do desempenho da IA, superando significativamente os recursos do GB10. Isso o torna adequado para treinamento em larga escala e cargas de trabalho que requerem poder computacional substancial.
- Memória e interconexão: o sistema possui uma enorme 784 GB de memória coerente, integrando LPDDR5X da CPU e HBM3E da GPU. Essa extensa capacidade de memória facilita o manuseio de grandes conjuntos de dados e modelos complexos com mais eficiência. A tecnologia de interconexão permanece NVLink-C2C, garantindo a comunicação de alta velocidade entre os componentes da CPU e da GPU.
- Caso de uso de destino: a estação DGX visa organizações que precisam de recursos robustos de computação de IA para treinamento e implantação de modelos extensos, tornando-o ideal para equipes de pesquisadores, cientistas de dados e desenvolvedores de software que trabalham em projetos de IA em larga escala.
Resumo das diferenças
Em resumo, enquanto ambos os superchips utilizam arquiteturas avançadas e tecnologias de interconexão da Nvidia, elas são otimizadas para diferentes ambientes: o GB10 se concentra no desempenho compacto adequado para usuários individuais, enquanto o GB300 foi projetado para atender às demandas de operações de maior escala típicas em ambientes empresariais.
Citações:
[1] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-dgx-spark-and-dgx-station-personal-ai-computers
[2] https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/nvidia-unveils-dgx-station-workstation-pcs-gb300-lackwell-ultra-inside
[3] https://www.theregister.com/2025/03/18/gtc_frame_nvidias_budget_blackwell/
[4)
[5] https://www.investing.com/news/company-news/nvidia-launches-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-by-grace-blackwell/
[8] https://www.theverge.com/news/631957/nvidia-dgx-stark-station-grace-blackwell-ai-supercomputers-gtc
[9] https://www.theverge.com/2024/2/1/24058186/ai-chips-meta-microsoft-google-nvidia
[10] https://www.ainvest.com/news/nvidia-unveils-dgx-s-s--dgx-station-revolutioning-personal-ai-computing-2503/
[11] https://www.theverge.com/news/631835/nvidia-blackwell-ultra-ai-i-chip-gb300
[12] https://www.pcmag.com/news/what-is-nvidias-dgx-station--new-especializado-de-desktop-line-e-ai-work