NVIDIA GB10 Grace Blackwell SuperChip是一种强大的片上系统(SOC)，旨在有效地处理AI模型的培训和推断。它是NVIDIA项目数字和ASES ASCENT GX10 AI超级计算机等系统的核心，该系统旨在民主化获得高性能AI计算的访问。
###密钥组件和体系结构
-GPU和张量核心：GB10 SuperChip具有NVIDIA Blackwell GPU，带有第五代张量核心。这些张量核是针对矩阵乘法的优化，这对于深度学习任务至关重要。它们通过提供复杂AI计算的高速处理来显着提高训练和推理过程的性能。
-CPU：超级芯片包括一个高性能的20核ARM CPU，该ARM CPU由10个Cortex X925 CPU核心和10个A725 CPU核心组成。此CPU增强了数据预处理和编排，加速了模型的调整和实时推断。 ARM架构有助于有效的功率管理和性能，使其适合Edge AI应用程序。
- 内存和互连：GB10 SuperChip提供128GB的统一相干内存，这对于处理大型AI模型至关重要。它使用NVIDIA NVLINK-C2C，提供的CPU+GPU存储器模型的带宽明显高于传统的PCIE接口。该体系结构可确保CPU和GPU之间的无缝数据传输，从而优化培训和推理任务。
###培训和推理功能
- 训练：虽然GB10 SuperChip并未主要设计为Nvidia的Tesla GPU等专用培训芯片，但它可以处理AI模型的原型和微调。其高性能的GPU和CPU组合使开发人员可以直接在台式机上直接在中型到中型型号上工作。对于较大的模型，它可以与云服务结合使用，以进行更广泛的培训任务。
- 推理：GB10 SuperChip在推理任务中表现出色，有效执行预训练的模型以根据新数据做出实时决策。它对FP4精度和第五代张量核心的支持可以快速准确地处理AI模型，使其非常适合需要快速推断的应用程序，例如Edge AI，机器人和智能物联网设备。
###可扩展性和部署
项目数字和Asus Ascent GX10都可以使用NVIDIA AI软件将AI模型从本地桌面环境无缝部署到云或数据中心基础架构。这意味着开发人员可以在本地原型模型进行原型模型，然后在云中扩大规模，而无需大量的代码调整，促进有效的迭代和部署过程。
总而言之，GB10 SuperChip旨在为AI开发人员提供一个紧凑而强大的工具，用于培训和推理任务。尽管它更适合推断和原型制作，但可以通过与云服务集成以达到更广泛的培训需求来扩展其功能。
引用：
[1] https://www.hyperstack.cloud/blog/thought-leadership/nvidia-project-digits-all-you-need-to-need-to-know-about-the-bout-the-blackwell-ai-supercomputer
[2] https://www.nvidia.com/en-us/project-digits/
[3] https://www.marketscreener.com/quote/stock/asustek-computer-inc-inc-6492304/news/news/asus-inasus-introduces-astroduces-ascent-scent-gx10-ai-supercomputer-------ai-supercomputer-powered-bby-nvidia-nvidia-nvidia-nvidia gb10-gb10-gb10-gb10-GRACE-BLACKWELL-SUPERWELL-SUPERPELWEIP-SUPERCHIP-49333393393393939/
[4] https://press.asus.com/news/press-releases/asus-introduces-ascent-gx-10-ai-supercomputer-by-nvidia-nvidia-gb-10-grace-gb-10-grace-blackwell-blackwell-superchip/
[5] https://www.mediatek.com/press-room/mediatek-collaborates-with-nvidia-on-the-new-new-new-new-new-new-new-nvidia-gb10-grace-blace-blackwell-superchip-power---------------------
[6] https://www.friendsofthemetaverse.com/blog/ai-chips-explain-training-training-vs-inference-processors-unveiled
[7] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-puts----------------------- an-every-every-every-desk-and-at-at-evervepender-ai-ai-ai-ai-ai-developers-fingertips
[8] https://www.reddit.com/r/deeplearning/comments/1hywfah/nvidia_project_digits_vs_rtx_5090_dilemma/
[9] https://meta-quantum.today/?p=3460
[10] https://newsroom.arm.com/blog/arm-nvidia-project-digits-high-performance-ai