Arhitectura CPU a superchipului GB10 în DGX Spark și GB300 Superchip în stația DGX prezintă diferențe semnificative adaptate pentru aplicațiile respective în calculul AI.
GB10 Superchip în DGX Spark
GB10 Superchip este conceput în principal pentru medii desktop compacte, de înaltă performanță. Prezintă:
-Arhitectură: GB10 este construit pe arhitectura ARMV9 și include o configurație a procesorului cu 20 de nuclee, cuprinzând zece nuclee Cortex-X925 și zece nuclee Cortex-A725. Acest design subliniază un echilibru între eficiența de înaltă performanță și eficiența energiei electrice, ceea ce îl face potrivit pentru utilizarea desktopului.
-Performanță: GB10 oferă până la 1.000 de trilioane de operații pe secundă (topuri) cu GPU Blackwell integrat, care include nuclee de tensiune de generație a cincea și nuclee RT de a patra generație. Această capacitate este deosebit de benefică pentru inferența AI și sarcinile de reglare fină.
-Memorie și interconectare: utilizează tehnologia de interconectare NVLink-C2C a NVIDIA, oferind un model de memorie coerentă CPU+GPU cu o lățime de bandă de cinci ori mai mare decât cea a PCIE 5.0. Sistemul acceptă 128 GB de memorie LPDDR5X, permițând o gestionare eficientă a sarcinilor de muncă intensificate în memorie.
- Cazul de utilizare a țintei: Spark DGX, alimentat de GB10, este optimizat pentru dezvoltatorii individuali și cercetătorii care necesită o soluție puternică, dar compactă pentru dezvoltarea și testarea modelului AI.
GB300 Superchip în stația DGX
În schimb, GB300 Superchip este conceput pentru aplicații mai extinse, la nivel de centru de date:
- Arhitectură: GB300 combină, de asemenea, un procesor GRACE cu un GPU Blackwell Ultra, dar este optimizat pentru operațiuni la scară mai mare. Deși configurațiile de bază specifice nu sunt detaliate, este de așteptat să utilizeze principii arhitecturale similare ca GB10, dar cu îmbunătățiri pentru un randament și eficiență mai mare.
- Performanță: GB300 poate realiza până la 20 de petaflops de performanță AI, depășind semnificativ capacitățile GB10. Acest lucru îl face potrivit pentru formarea la scară largă și sarcinile de lucru care necesită o putere de calcul substanțială.
- Memorie și interconectare: Sistemul are un masiv de 784 GB de memorie coerentă, integrând LPDDR5X de la CPU și HBM3E de la GPU. Această capacitate extinsă de memorie facilitează mai eficient manipularea unor seturi de date mari și modele complexe. Tehnologia de interconectare rămâne NVLink-C2C, asigurând o comunicare de mare viteză între componentele CPU și GPU.
- Cazul de utilizare a țintei: stația DGX se adresează organizațiilor care au nevoie de capacități de calcul AI robuste pentru o pregătire și implementare extinsă a modelului, ceea ce o face ideală pentru echipe de cercetători, oameni de știință de date și dezvoltatori de software care lucrează la proiecte AI la scară largă.
Rezumatul diferențelor
În rezumat, în timp ce ambele suprapuse utilizează arhitecturile avansate ale NVIDIA și tehnologiile de interconectare, acestea sunt optimizate pentru diferite medii: GB10 se concentrează pe performanțe compacte potrivite pentru utilizatorii individuali, în timp ce GB300 este conceput pentru a răspunde cerințelor operațiunilor la scară mai mare tipică în setări întreprinderi.
Citări:
[1] https://nvidianeews.nvidia.com/news/nvidia-announces-dgx-spark-and-dgx-station-personal-A-computers
[2] https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/nvidia-unveils-dgx-tatation-workstation-pcs-gb300-blackwell-ltra-innside
[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-tops-Fo-AI-Performance/
[5] https://www.investing.com/news/company-news/nvidia-launches-personal-AI-supercomputers-for-Sktops-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-spark-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-spark-dgx-station-revolutioning-personal-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-pecialized-sktop-sine-for-ai-work