تعد كلاهما Superchips NVIDIA GB10 و GB300 جزءًا من بنية Blackwell في NVIDIA ، لكنها تخدم أغراض مختلفة ولها مواصفات مميزة.
الذاكرة
- GB10 SuperChip: تتميز هذه الشريحة 128 جيجابايت من ذاكرة متماسكة موحدة ، والتي يتم مشاركتها بين وحدة المعالجة المركزية و GPU. يزيل نموذج الذاكرة الموحد هذا الحاجة إلى نقل PCIe بين وحدة المعالجة المركزية و GPU ، مما يعزز الكفاءة لأعباء عمل الذكاء الاصطناعي. الذاكرة هي LPDDR5x ، وهي مناسبة للأنظمة المضغوطة والفعالة للطاقة مثل ASUS ASCET GX10 MINI-PC [1] [4] [7].
- GB300 SuperCHIP: على النقيض من ذلك ، تم تصميم GB300 لتطبيقات مركز البيانات المتطورة والميزات أكثر بكثير الذاكرة. يتضمن كل GPU في إعداد GB300 288 جيجابايت من ذاكرة HBM3E ، وهو جزء من نظام أكبر يمكن أن يصل إلى 40 تيرابايت من الذاكرة السريعة عبر المحلول على نطاق الرف بأكمله. تعتبر سعة الذاكرة الكبيرة هذه أمرًا بالغ الأهمية للتعامل مع نماذج الذكاء الاصطناعى الكبيرة وأعباء عمل مركز البيانات المعقدة [2] [5] [8].
أداء
- GB10 SuperChip: تم تحسين GB10 لأداء الذكاء الاصطناعي على سطح المكتب ، مما يوفر ما يصل إلى 1000 قمم (عمليات TERA في الثانية) من قوة معالجة الذكاء الاصطناعي. ويتضمن وحدة معالجة الرسومات القوية Blackwell مع النوى الموتر من الجيل الخامس ووحدة المعالجة المركزية القائمة على الذراع ، مما يجعلها مناسبة لتشغيل نماذج اللغة الكبيرة وغيرها من مهام الذكاء الاصطناعي على عامل شكل مضغوط [1] [7].
- GB300 SuperChip: يوفر GB300 أداءً أعلى بكثير ، حيث يوفر كل وحدة معالجة الرسومات طاقة حسابية أكثر بكثير من GB10. يعد GB300 جزءًا من نظام أكبر يمكن أن يجمع بين وحدات معالجة الرسومات المتعددة لتحقيق مقياس هائل ، مع مواصفات تشير إلى مستويات الأداء التي تتجاوز بكثير مستويات GB10. على سبيل المثال ، يمكن لنظام GB300 NVL72 تحقيق مقاييس الأداء في نطاق PETAFLOPS ، مما يجعله مثاليًا لأعباء عمل AI الضخمة في مراكز البيانات [2] [5] [8].
العمارة والاتصال
-GB10 SuperCHIP: يستخدم GB10 NVIDIA NVLINK-C2C للترابط بين الرقائق إلى الرقاقة ، مما يوفر نموذج ذاكرة CPU-GPU متماسك مع نطاق ترددي عالي. وهو مصمم للأنظمة المدمجة ويركز على معالجة الذكاء الاصطناعى الفعالة للمطورين والباحثين [1] [4].
-GB300 SuperChip: يشتمل GB300 على الجيل الخامس من NVIDIA NVLINK ، وهو توصيل متداخل مصمم لتعزيز الأداء عبر الأنظمة الكبيرة. ويشمل أيضًا إمكانيات الشبكات المتقدمة مثل ConnectX-8 Supernic ، مما يوفر 800 جيجابت في الثانية من اتصال الشبكة لكل وحدة معالجة الرسومات. تم تحسين هذا الإعداد لنقل البيانات عالي السرعة ومعالجة الذكاء الاصطناعي الفعال في بيئات واسعة النطاق [2] [5].
باختصار ، على الرغم من أن كلا الرقفين جزء من بنية Blackwell في NVIDIA ، فإن GB10 مصمم لتطوير سطح المكتب AI مع التركيز على الاكتئاب والكفاءة ، في حين تم تصميم GB300 لنشرات مركز البيانات الضخمة التي تتطلب أداءً عالياً وقابلية التوسع.
الاستشهادات:
[1] https://www.techpowerup.com/334249/asus-unveils-new-ascent-gx10-mini-powed-nvidia-gb10-grace-blackwell-superchip
[2] https://www.nvidia.com/en-us/data-center/gb300-nvl72/
[3]
[4]
[5] https://www.techpowerup.com/330154/nvidia-gb300-blackwell-ultra-will-feature-288-gb-hbm3e-memory-1400-w-tdp
[6]
[7] https://meta-quantum.today/؟p=3460
[8] https://www.tweaktown.com/news/103991/nvidia-gb300-lackwell-ultra-ai-mpu-288gb-hbm3e-1-4kw-power-50-faster-than-gb200/index.html
[9]