يقدم Nvidia GB10 Superchip ، وهو جزء من بنية Grace Blackwell ، العديد من الاختلافات الرئيسية مقارنةً برقائق Nvidia السابقة ، وخاصة من حيث التصميم والأداء وتركيز التطبيق.
1. الهندسة المعمارية والتصميم:
- Grace Blackwell Architecture: تم بناء GB10 Superchep على بنية Grace Blackwell ، والتي تم تصميمها خصيصًا لأعباء عمل الذكاء الاصطناعي. فهو يجمع بين وحدة معالجة الرسومات Blackwell مع وحدة المعالجة المركزية Grace عالية الأداء ، والتي تضم 20 نوى ذراع موفرة للطاقة. تم تحسين هذه الهندسة المعمارية لعوامل الشكل المدمجة ، مما يجعلها مناسبة لأجهزة الكمبيوتر الخارقة لسطح المكتب مثل أرقام المشروع و ASUS ASCET GX10 [1] [3] [4].
-تصميم النظام على الرقاقة (SOC): GB10 هو نظام على الرقاقة ، ودمج كل من وحدة المعالجة المركزية و GPU في شريحة واحدة. يعزز هذا التصميم كفاءة الطاقة والاتصال ، مما يسمح بنموذج ذاكرة وحدة المعالجة المركزية+وحدة المعالجة المركزية عبر وحدة المعالجة المركزية عبر NVLink-C2C ، والذي يوفر خمسة أضعاف عرض النطاق الترددي لـ PCIe 5.0 [3] [5].
2. الأداء والكفاءة:
- هذا ملحوظ بشكل خاص لتشغيل نماذج الذكاء الاصطناعى الكبيرة مباشرة على أنظمة سطح المكتب [1] [3].
- كفاءة الطاقة: تم تصميم GB10 لتكون فعالة للطاقة ، مما يسمح لها بالعمل باستخدام منفذ كهربائي قياسي. هذا يتناقض مع رقائق أكثر قوة على مستوى الخادم تتطلب إمدادات طاقة أعلى [3] [5].
3. الذاكرة والتوصيل:
- الذاكرة الموحدة: تتميز GB10 بذاكرة 128 جيجابايت من الذاكرة الموحدة المتماسكة بين وحدة المعالجة المركزية و GPU ، مما يلغي الحاجة إلى نقل PCIe وتعزيز الأداء لنماذج الذكاء الاصطناعي [5] [6].
-NVLINK-C2C interconnect: توفر هذه التقنية عرضًا عالي النطاق ، وترابط منخفض للتكنولوجيا بين وحدة المعالجة المركزية و GPU ، مما يؤدي إلى تحسين كفاءة نقل البيانات بشكل كبير مقارنة بواجهات PCIE التقليدية [2] [6].
4. تركيز التطبيق:
- Desktop AI Development: على عكس رقائق Nvidia السابقة التي تستخدم غالبًا في مراكز البيانات أو الخوادم الراقية ، تم تصميم GB10 خصيصًا لتطوير سطح المكتب AI. إنه يمكّن المطورين من النموذج الأولي ، وضبطه ، وتشغيل نماذج منظمة العفو الدولية الكبيرة محليًا ، والتي يمكن بعد ذلك نشرها بسلاسة على بيئات السحابة أو مركز البيانات [1] [4].
5. مقارنة بالرقائق السابقة:
- GB10 ليس بنفس قوة رقائق NVIDIA على مستوى الخادم ، مثل GB200 ، والتي تتميز بمحاسبة وحدات معالجة رسمية أكثر قوة وبنية وحدة المعالجة المركزية المختلفة. ومع ذلك ، تم تحسين GB10 لاستخدام سطح المكتب ، مما يوفر توازنًا بين الأداء وكفاءة الطاقة [7] [8].
باختصار ، تم تصميم SuperChip GB10 لجلب إمكانات AI عالية الأداء إلى بيئات سطح المكتب ، مع التركيز على كفاءة الطاقة ، والتصميم المدمج ، والتكامل السلس مع البنية التحتية السحابية. إنه يمثل تحولًا كبيرًا نحو إضفاء الطابع الديمقراطي على الوصول إلى موارد حوسبة الذكاء الاصطناعى للمطورين والباحثين.
الاستشهادات:
[1] https://press.asus.com/news/press-releases/asus-introduces-ascent-gx-10-ai-supercomputer-powered-by-nvidia-gb-10-grace-lackwell-superchip/
[2] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-dgx-spark-and-dgx-tation-personal-ai-copters
[3]
[4] https://www.techradar.com/pro/nvidia-unveils-a-blackwell-powered-mini-pc
[5]
[6] https://www.asus.com/news/9ccgzbgiuaqcjvuj/
[7]
[8]
[9] https://www.nasdaq.com/press-release/nvidia-announces-dgx-spark-and-dgx-tation-personal-ai-computers-2025-03-18
[10 "