Home Arrow Icon Knowledge base Arrow Icon Global Arrow Icon GB10 Superchip과 이전 Nvidia 칩의 주요 차이점은 무엇입니까?


GB10 Superchip과 이전 Nvidia 칩의 주요 차이점은 무엇입니까?


Grace Blackwell Architecture의 일부인 Nvidia GB10 Superchip은 이전 NVIDIA 칩, 특히 설계, 성능 및 응용 프로그램 초점 측면에서 몇 가지 주요 차이점을 소개합니다.

1. 건축 및 디자인 :
-Crace Blackwell Architecture : GB10 Superchip은 Grace Blackwell Architecture를 기반으로하며 AI 워크로드를 위해 특별히 설계되었습니다. Blackwell GPU를 고성능 Grace CPU와 결합하여 20 개의 전력 효율적인 팔 코어를 특징으로합니다. 이 아키텍처는 컴팩트 한 형태 요인에 최적화되어 프로젝트 숫자 및 ASUS Ascent GX10과 같은 데스크탑 AI 슈퍼 컴퓨터 [1] [3] [4]에 적합합니다.
-System-on-Chip (SOC) 설계 : GB10은 CPU와 GPU를 단일 칩에 통합하는 시스템 온 칩입니다. 이 설계는 전력 효율과 연결성을 향상시켜 NVLINK-C2C를 통한 응집력있는 CPU+GPU 메모리 모델을 허용하며, 이는 PCIE 5.0의 대역폭을 5 배나 제공합니다 [3] [5].

2. 성능과 효율성 :
-AI 성능 : GB10은 FP4 정밀도에서 최대 1 개의 PETAFLOP의 AI 성능을 제공하여 AI 워크로드에 매우 효율적입니다. 이것은 특히 데스크탑 시스템에서 대형 AI 모델을 직접 실행하는 데 특히 유명합니다 [1] [3].
- 전력 효율성 : GB10은 전력 효율로 설계되어 표준 전기 출구를 사용하여 작동 할 수 있습니다. 이것은 더 높은 전원 공급 장치가 필요한보다 강력한 서버 등급 칩과 대조됩니다 [3] [5].

3. 메모리와 상호 연결 :
- 통합 메모리 : GB10은 CPU와 GPU 사이의 128GB의 통합 된 일관성 메모리를 특징으로하여 PCIE 전송이 필요하지 않고 AI 모델의 성능 향상을 제거합니다 [5] [6].
-NVLINK-C2C 상호 연결 :이 기술은 CPU와 GPU 사이의 대역폭, 낮은 격렬성 연결을 제공하여 전통적인 PCIE 인터페이스에 비해 데이터 전송 효율성을 크게 향상시킵니다 [2] [6].

4. 응용 프로그램 초점 :
- 데스크탑 AI 개발 : 데이터 센터 또는 고급 서버에 자주 사용되는 이전 NVIDIA 칩과 달리 GB10은 데스크탑 AI 개발을 위해 특별히 설계되었습니다. 이를 통해 개발자는 프로토 타입, 미세 조정 및 대형 AI 모델을 로컬로 실행할 수 있으며 클라우드 또는 데이터 센터 환경에 원활하게 배포 될 수 있습니다 [1] [4].

5. 이전 칩과 비교 :
-GB10은 더 강력한 GPU와 다른 CPU 아키텍처를 특징으로하는 GB200과 같은 NVIDIA의 서버 등급 칩만큼 강력하지 않습니다. 그러나 GB10은 데스크탑 사용에 최적화되어 성능 및 전력 효율의 균형을 제공합니다 [7] [8].

요약하면, GB10 Superchip은 데스크톱 환경에 고성능 AI 기능을 제공하여 전력 효율성, 소형 설계 및 클라우드 인프라와의 원활한 통합에 중점을 둔 고성능 AI 기능을 제공하도록 설계되었습니다. 이는 개발자와 연구원을위한 AI 컴퓨팅 리소스에 대한 접근을 민주화하기위한 상당한 전환을 나타냅니다.

인용 :
[1] https://press.asus.com/news/press-releases/asus-introduces-ascent-gx-10-ai-supercomputer-powered-by-nvidia-gb-10-grace-blackwell-superchip/
[2] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-dgx-spark-and-dgx-pistation-pernal-ai-compupers
[3] https://www.bigdatawire.com/this-just-in/nvidia-nveils-project-digits-ersonal-ai-supercomputer/
[4] https://www.techradar.com/pro/nvidia-unveils-a-blackwell-powered-mini-pc
[5] https://www.bigdatawire.com/2025/01/10/inside-nvidias-new-new-desktop-ai-project-digits/
[6] https://www.asus.com/news/9ccgzbgiuaqcjvuj/
[7] https://www.theregister.com/2025/01/07/nvidia_project_digits_mini_pc/
[8] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1hvj1f4/now_this_is_interesting/
[9] https://www.nasdaq.com/press-release/nvidia-announces-nounces-dgx-spark-and-dgx-station-pernal-ai-computers-2025-03-18
[10] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-puts-grace-blackwell-on-every-desk-and-a-ai-ai-developers-----