NVIDIA GB10 Superchip, частина архітектури Грейс Блеквелл, представляє кілька ключових відмінностей порівняно з попередніми мікросхемами NVIDIA, особливо з точки зору проектування, продуктивності та фокусу на застосування.
1. Архітектура та дизайн:
- Архітектура Грейс Блеквелл: Superchip GB10 побудований на архітектурі Грейс Блеквелл, яка спеціально розроблена для навантажень AI. Він поєднує в собі GPU Blackwell з високопродуктивним процесором Grace, що містить 20 енергетичних ядер рук. Ця архітектура оптимізована для компактних форм -факторів, що робить її придатною для суперкомп'ютерів AI настільних AI, таких як Digits Project та ASUS ASCENT GX10 [1] [3] [4].
-Дизайн System-On-Chip (SOC): GB10-це система на мікросхемі, інтегруючи як процесор, так і GPU, в єдиний мікросхема. Ця конструкція підвищує ефективність потужності та підключення, що забезпечує згуртовану модель пам'яті CPU+GPU через NVLINK-C2C, яка забезпечує п'ять разів більше пропускної здатності PCIE 5.0 [3] [5].
2. Продуктивність та ефективність:
- Продуктивність AI: GB10 забезпечує до 1 PETAFLOP продуктивності AI з точністю FP4, що робить його високоефективним для навантажень AI. Це особливо помітно для запуску великих моделей AI безпосередньо на настільних системах [1] [3].
- Ефективність потужності: GB10 призначений для ефективності потужності, що дозволяє йому працювати за допомогою стандартної електричної розетки. Це контрастує з більш потужними чіпами сервера, які потребують більш високих джерел живлення [3] [5].
3. Пам'ять і взаємозв'язок:
- Уніфікована пам'ять: GB10 має 128 ГБ уніфікованої, цілісної пам'яті між процесором та GPU, усуваючи потребу в передачі PCIE та підвищення продуктивності для моделей AI [5] [6].
-NVLINK-C2C Interconnect: Ця технологія забезпечує високу пропускну здатність, низько затримку між процесором та GPU, значно покращуючи ефективність передачі даних порівняно з традиційними інтерфейсами PCIE [2] [6].
4. Фокус програми:
- Настільна розробка AI: На відміну від попередніх мікросхем NVIDIA, які часто використовуються в центрах обробки даних або серверах високого класу, GB10 спеціально розроблений для розробки робочого столу AI. Це дозволяє розробникам прототип, тонко налаштувати та запускати великі моделі AI локально, які потім можуть бути безперешкодно розгорнуті в хмарні або центрі обробки даних [1] [4].
5. Порівняння з попередніми мікросхемами:
- GB10 не такий потужний, як деякі мікросхеми серверів NVIDIA, такі як GB200, який має більш потужні графічні процесори та іншу архітектуру процесора. Однак GB10 оптимізований для використання на робочому столі, пропонуючи баланс продуктивності та енергоефективності [7] [8].
Підводячи підсумок, Superchip GB10 призначений для того, щоб передати високоефективні можливості AI у настільні середовища, зосереджуючись на енергетиці, компактній конструкції та безшовній інтеграції з хмарною інфраструктурою. Він являє собою суттєвий перехід до демократизації доступу до обчислювальних ресурсів AI для розробників та дослідників.
Цитати:
[1] https://press.asus.com/news/press-relases/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-station-personal-ai-computers
[3] https://www.bigdatawire.com/this-just-in/nvidia-unveils-project-digits-personal-ai-supercomputer/
[4] https://www.techradar.com/pro/nvidia-unveils-allackwell-powered-mini-pc
[5] https://www.bigdatawire.com/2025/01/10/inside-nvidias-new-desktop-ai-box-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-dgx-spark-and-dgx-station-personal-ai-computers-2025-03-18
[10] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-puts-grace-blackwell-on-every-desk-and-at-every-ai-developers-fingertips