La arquitectura de la CPU del superchip GB10 en el DGX Spark y el GB300 Superchip en la estación DGX muestra diferencias significativas adaptadas para sus respectivas aplicaciones en la computación AI.
GB10 Superchip en DGX Spark
El GB10 Superchip está diseñado principalmente para entornos de escritorio compactos de alto rendimiento. Cuenta:
-Arquitectura: el GB10 se basa en la arquitectura ARMV9 e incluye una configuración de procesador de 20 núcleos, que comprende diez núcleos Cortex-X925 y diez núcleos Cortex-A725. Este diseño enfatiza un equilibrio entre el alto rendimiento y la eficiencia energética, lo que lo hace adecuado para el uso de escritorio.
-Rendimiento: el GB10 ofrece hasta 1,000 billones de operaciones por segundo (TOPS) con su GPU de Blackwell integrada, que incluye núcleos de tensor de quinta generación y núcleos RT de cuarta generación. Esta capacidad es particularmente beneficiosa para la inferencia de IA y las tareas de ajuste fino.
-Memoria e interconexión: utiliza la tecnología de interconexión NVLINK-C2C de NVIDIA, proporcionando un modelo de memoria coherente CPU+GPU con un ancho de banda cinco veces mayor que el de PCIE 5.0. El sistema admite 128 GB de memoria LPDDR5X, lo que permite un manejo eficiente de las cargas de trabajo intensivas en memoria.
- Caso de uso objetivo: el DGX Spark, impulsado por el GB10, está optimizado para desarrolladores e investigadores individuales que requieren una solución poderosa pero compacta para el desarrollo y las pruebas del modelo de IA.
GB300 Superchip en la estación DGX
En contraste, el GB300 Superchip está diseñado para aplicaciones más extensas de nivel de centro de datos:
- Arquitectura: el GB300 también combina una CPU de Grace con una GPU Blackwell Ultra, pero está optimizado para operaciones a mayor escala. Si bien las configuraciones básicas específicas no son detalladas, se espera que aproveche principios arquitectónicos similares como el GB10 pero con mejoras para un mayor rendimiento y eficiencia.
- Rendimiento: el GB300 puede lograr hasta 20 petaflops de rendimiento de IA, superando significativamente las capacidades del GB10. Esto lo hace adecuado para capacitación a gran escala e inferencia de cargas de trabajo que requieren una potencia computacional sustancial.
- Memoria e interconexión: el sistema cuenta con un masivo 784 GB de memoria coherente, integrando LPDDR5X de la CPU y HBM3E de la GPU. Esta extensa capacidad de memoria facilita el manejo de grandes conjuntos de datos y modelos complejos de manera más eficiente. La tecnología de interconexión sigue siendo NVLINK-C2C, asegurando la comunicación de alta velocidad entre la CPU y los componentes de GPU.
- Caso de uso objetivo: la estación DGX está dirigida a organizaciones que necesitan capacidades robustas de computación de IA para una amplia capacitación e implementación de modelos, lo que lo hace ideal para equipos de investigadores, científicos de datos y desarrolladores de software que trabajan en proyectos de IA a gran escala.
Resumen de diferencias
En resumen, si bien ambos superchips utilizan las arquitecturas avanzadas y las tecnologías de interconexión de NVIDIA, están optimizados para diferentes entornos: el GB10 se centra en el rendimiento compacto adecuado para usuarios individuales, mientras que el GB300 está diseñado para satisfacer las demandas de operaciones a mayor escala típica en entornos empresariales.
Citas:
[1] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-nounces-dgx-spark-and-dgx-station-personal-ai-computers
[2] https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/nvidia-unveils-dgx-station-workstation-pcs-gb300-partwell-lutra-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-park-a-esktop-ai-supercomputer-powered-by-nvidia-gb10-20-core-armv9-soc-with-1000-tops of-ai-operformance/
[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-parnwell/
[8] https://www.theverege.com/news/631957/nvidia-dgx-park-station-grace-lackwell-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-park-dgx-station-revolutionizing-personal-ai-computing-2503/
[11] https://www.theverege.com/news/631835/nvidia-blackwell-lutra-ai-chip-gb300
[12] https://www.pcmag.com/news/what-is-nvidias-dgx-station-a-new-specialized-desktop-line-for-ai-work