Τα Superchips Nvidia GB10 και GB300 αποτελούν μέρος της αρχιτεκτονικής Blackwell της Nvidia, αλλά εξυπηρετούν διαφορετικούς σκοπούς και έχουν ξεχωριστές προδιαγραφές.
μνήμη
- GB10 SuperChip: Αυτό το τσιπ διαθέτει 128 GB ενοποιημένης συνεκτικής μνήμης, η οποία μοιράζεται μεταξύ της CPU και της GPU. Αυτό το ενοποιημένο μοντέλο μνήμης εξαλείφει την ανάγκη για μεταφορές PCIE μεταξύ CPU και GPU, ενισχύοντας την αποτελεσματικότητα για το φόρτο εργασίας AI. Η μνήμη είναι LPDDR5X, η οποία είναι κατάλληλη για συμπαγή, αποδοτικά συστήματα όπως η ASUS ASCENT GX10 MINI-PC [1] [4] [7].
- GB300 SuperChip: Αντίθετα, το GB300 έχει σχεδιαστεί για εφαρμογές κεντρικού κέντρου δεδομένων υψηλής ποιότητας και διαθέτει σημαντικά περισσότερη μνήμη. Κάθε GPU στη ρύθμιση GB300 περιλαμβάνει 288 GB μνήμης HBM3E, η οποία αποτελεί μέρος ενός μεγαλύτερου συστήματος που μπορεί να κλιμακωθεί έως και 40 TB γρήγορης μνήμης σε ολόκληρη τη λύση κλίμακας rack. Αυτή η ουσιαστική χωρητικότητα μνήμης είναι ζωτικής σημασίας για τον χειρισμό μεγάλων μοντέλων AI και σύνθετων φόρτων εργασίας του κέντρου δεδομένων [2] [5] [8].
απόδοση
- GB10 SuperChip: Το GB10 είναι βελτιστοποιημένο για την απόδοση AI στην επιφάνεια εργασίας, παρέχοντας έως και 1.000 κορυφές (λειτουργίες TERA ανά δευτερόλεπτο) της ισχύος επεξεργασίας AI. Περιλαμβάνει μια ισχυρή GPU Blackwell με πυρήνες Tensor πέμπτης γενιάς και CPU με βάση το ARM, καθιστώντας την κατάλληλη για τη λειτουργία μεγάλων γλωσσικών μοντέλων και άλλων εργασιών AI σε έναν συμπαγή μορφή παράγοντα [1] [7].
- Το GB300 SuperChip: Το GB300 προσφέρει πολύ υψηλότερη απόδοση, με κάθε GPU να παρέχει σημαντικά περισσότερη υπολογιστική ισχύ από το GB10. Το GB300 είναι μέρος ενός μεγαλύτερου συστήματος που μπορεί να συνδυάσει πολλαπλές GPUs για να επιτύχει τεράστια κλίμακα, με προδιαγραφές που υποδεικνύουν επίπεδα απόδοσης που υπερβαίνουν κατά πολύ εκείνες του GB10. Για παράδειγμα, το σύστημα GB300 NVL72 μπορεί να επιτύχει μετρήσεις απόδοσης στην περιοχή Petaflops, καθιστώντας το ιδανικό για μαζικούς φόρτους εργασίας AI στα κέντρα δεδομένων [2] [5] [8].
Αρχιτεκτονική και συνδεσιμότητα
-GB10 SuperChip: Το GB10 χρησιμοποιεί NVIDIA NVLink-C2C για διασυνδέσεις chip-to-chip, παρέχοντας ένα συνεκτικό μοντέλο μνήμης CPU-GPU με υψηλό εύρος ζώνης. Έχει σχεδιαστεί για συμπαγή συστήματα και επικεντρώνεται στην αποτελεσματική επεξεργασία AI για τους προγραμματιστές και τους ερευνητές [1] [4].
-Το GB300 SuperChip: Το GB300 ενσωματώνει την πέμπτη γενιά του NVIDIA NVLink, η οποία είναι μια διασύνδεση κλιμάκωσης που έχει σχεδιαστεί για να ενισχύει την απόδοση σε μεγάλα συστήματα. Περιλαμβάνει επίσης προηγμένες δυνατότητες δικτύωσης όπως το Supernic ConnectX-8, προσφέροντας 800 GBPs συνδεσιμότητας δικτύου ανά GPU. Αυτή η ρύθμιση είναι βελτιστοποιημένη για μεταφορά δεδομένων υψηλής ταχύτητας και αποτελεσματική επεξεργασία AI σε περιβάλλοντα μεγάλης κλίμακας [2] [5].
Συνοπτικά, ενώ και τα δύο τσιπ αποτελούν μέρος της αρχιτεκτονικής Blackwell της NVIDIA, το GB10 είναι προσαρμοσμένο στην ανάπτυξη του Desktop AI με έμφαση στη συμπαγής και την αποτελεσματικότητα, ενώ το GB300 έχει σχεδιαστεί για τεράστιες εφαρμογές κέντρου δεδομένων που απαιτούν υψηλή απόδοση και επεκτασιμότητα.
Αναφορές:
[1] https://www.techpowerup.com/334249/asus-unveils-new-ascent-gx10-mini-pc-power-nvidia-gb10-grace-blackwell-superchip
[2] https://www.nvidia.com/en-us/data-center/gb300-nvl72/
[3] https://semianalysis.com/2024/12/25/nvidias-christmas-present-gb300-b300-reasoning-inference-amazon-memory-chain-chain/
[4] https://www.bigdatawire.com/2025/01/10/inside-nvidias-new-desktop-ai-box-project-digits/
[5] https://www.techpowerup.com/330154/nvidia-gb300-blackwell-ultra-will-feature-288-gb-hbm3e-memory-1400 w-tdp
[6] https://www.theregister.com/amp/2025/03/18/gtc_frame_nvidias_budget_blackwell/
[7] https://meta-quantum.today/?p=3460
[8] https://www.tweaktown.com/news/103991/nvidia-gb300-blackwell-ultra-ai-gpu-288gb-hbm3e-1-4kw-power-50-50-faster-than-gb200/index.html
[9] https://www.theregister.com/2025/01/07/nvidia_project_digits_mini_pc/