DGX Spark'taki GB10 Superchip ve DGX istasyonundaki GB300 Superchip'in CPU mimarisi, AI hesaplamasındaki ilgili uygulamalar için tasarlanmış önemli farklılıklar sergilemektedir.
GB10 Superchip DGX Spark
GB10 Superchip, öncelikle kompakt, yüksek performanslı masaüstü ortamları için tasarlanmıştır. Özellikler:
-Mimari: GB10, ARMV9 mimarisi üzerine inşa edilmiştir ve on Cortex-X925 çekirdek ve on Cortex-A725 çekirdek içeren 20 çekirdekli bir işlemci yapılandırması içerir. Bu tasarım, yüksek performanslı ve güç verimliliği arasında bir dengeyi vurgular ve bunu masaüstü kullanımı için uygun hale getirir.
-Performans: GB10, beşinci nesil tensör çekirdekleri ve dördüncü nesil RT çekirdeklerini içeren entegre Blackwell GPU ile saniyede 1.000 trilyon operasyon (üstler) sunar. Bu yetenek özellikle AI çıkarım ve ince ayar görevleri için faydalıdır.
-Bellek ve Bağlantı: NVIDIA'nın NVLink-C2C ara bağlantı teknolojisini kullanır ve PCIE 5.0'ın beş katı bant genişliğine sahip bir CPU+GPU-cherent bellek modeli sağlar. Sistem 128 GB LPDDR5X belleğini destekleyerek bellek yoğun iş yüklerinin verimli bir şekilde işlenmesini sağlıyor.
- Hedef kullanım durumu: GB10 tarafından desteklenen DGX Spark, AI modeli geliştirme ve test için güçlü ancak kompakt bir çözüm gerektiren bireysel geliştiriciler ve araştırmacılar için optimize edilmiştir.
GB300 Superchip DGX istasyonunda
Buna karşılık, GB300 Superchip daha kapsamlı, veri merkezi düzeyinde uygulamalar için tasarlanmıştır:
- Mimari: GB300 ayrıca bir Grace CPU'yu Blackwell Ultra GPU ile birleştirir, ancak daha büyük ölçekli operasyonlar için optimize edilmiştir. Belirli çekirdek konfigürasyonları ayrıntılı olmasa da, GB10 ile benzer mimari ilkelerden yararlanması beklenmektedir, ancak daha yüksek verim ve verimlilik geliştirmeleri ile.
- Performans: GB300, GB10'un yeteneklerini önemli ölçüde aşarak 20 adet Petaflop'a kadar AI performansı elde edebilir. Bu, büyük ölçekli eğitim ve önemli hesaplama gücü gerektiren iş yüklerini çıkarma için uygun hale getirir.
- Bellek ve Bağlantı: Sistem, CPU'dan LPDDR5X'i ve GPU'dan HBM3E'yi entegre eden 784 GB tutarlı bir belleğe sahiptir. Bu geniş bellek kapasitesi, büyük veri kümelerini ve karmaşık modelleri daha verimli bir şekilde ele almayı kolaylaştırır. CONNINGECT teknolojisi, CPU ve GPU bileşenleri arasında yüksek hızlı iletişim sağlayarak NVLink-C2C olarak kalır.
- Hedef Kullanım Örneği: DGX istasyonu, kapsamlı model eğitimi ve dağıtım için sağlam AI bilgi işlem yeteneklerine ihtiyaç duyan kuruluşlara yöneliktir, bu da araştırmacı, veri bilimcisi ve büyük ölçekli AI projeleri üzerinde çalışan yazılım geliştiricileri için idealdir.
Farklılıkların özeti
Özetle, her iki süperchip de NVIDIA'nın ileri mimarilerini ve ara bağlantı teknolojilerini kullanırken, farklı ortamlar için optimize edilmiştir: GB10, bireysel kullanıcılar için uygun kompakt performansa odaklanırken, GB300, işletme ortamlarında tipik olan daha büyük ölçekli operasyonların taleplerini karşılamak için tasarlanmıştır.
Alıntılar:
[1] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-ansunces-dgx-spark-dgx
[2] https://www.tomshardware.com/tech-industry/arfial-intigence/nvidia-unveils-dgx
[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--desktop-a-supercomputer-powered-by-by-powered-by-soc-with-1000-tops-of-of-of-o-of-i--a--a-Power
[5] https://www.investing.com/news/company-news/nvidia-laches-personal-ai-a--wercomputers-for-desktops-93ch-3934971
[6] https://www.youtube.com/watch?v=krbh0von-2a
[7] https://www.engineering.com/nvidia-unveils-dgx-personal-ai-supercomputers-grace-blackwell/
[8] https://www.theverge.com/news/631957/nvidia-dgx-spark-grace-blackwell-ai-supercomputers-gtc
[9] https://www.theverge.com/2024/2/1/24058186/ai-ptips-meta-microsoft-google-nvidia
[10] https://www.ainvest.com/news/nvidia-unveils-dgx-spark-dgx-tation-revolutioning-personal-a-computing-2503/
[11] https://www.theverge.com/news/631835/nvidia-blackwell-ultra-i-chip-gb300
[12] https://www.pcmag.com/news/what-is-nvidias-dgx-tation-a-new-spained-desktop-for-ai-work