NVIDIA GB10およびGB300スーパーチップはどちらもNvidiaのBlackwell Architectureの一部ですが、さまざまな目的を果たし、明確な仕様を持っています。
＃＃＃ メモリ
-GB10 SuperChip：このチップには、CPUとGPUの間で共有される128 GBの統一されたコヒーレントメモリがあります。この統一されたメモリモデルは、CPUとGPU間のPCIE転送の必要性を排除し、AIワークロードの効率を高めます。メモリはLPDDR5Xで、ASUS Ascent GX10 Mini-PC [1] [4] [7]のようなコンパクトで電力効率の高いシステムに適しています。
-GB300 SuperChip：対照的に、GB300はハイエンドのデータセンターアプリケーション用に設計されており、メモリが大幅に増加しています。 GB300セットアップの各GPUには、288 GBのHBM3Eメモリが含まれています。これは、ラックスケールソリューション全体で最大40 TBの高速メモリをスケーリングできる大きなシステムの一部です。この実質的なメモリ容量は、大規模なAIモデルと複雑なデータセンターワークロードを処理するために重要です[2] [5] [8]。
＃＃＃ パフォーマンス
-GB10 SuperChip：GB10は、デスクトップ上のAIパフォーマンスに最適化されており、AI処理能力の最大1,000トップ(1秒あたりのTERA操作)を提供します。これには、第5世代のテンソルコアとアームベースのCPUを備えた堅牢なBlackwell GPUが含まれており、コンパクトなフォームファクター[1] [7]で大規模な言語モデルやその他のAIタスクを実行するのに適しています。
-GB300 SuperChip：GB300ははるかに高いパフォーマンスを提供し、各GPUはGB10よりも大幅に多くの計算能力を提供します。 GB300は、複数のGPUを組み合わせて巨大なスケールを達成できる大きなシステムの一部であり、GB10のパフォーマンスレベルをはるかに超えるパフォーマンスレベルを示す仕様があります。たとえば、GB300 NVL72システムは、PetaFlopsの範囲でパフォーマンスメトリックを実現でき、データセンターの大規模なAIワークロード[2] [5] [8]に最適です。
###アーキテクチャと接続
-GB10 SuperChip：GB10は、チップからチップへの相互接続にNVIDIA NVLINK-C2Cを使用し、高い帯域幅を持つ凝集性CPU-GPUメモリモデルを提供します。コンパクトシステム用に設計されており、開発者と研究者向けの効率的なAI処理に焦点を当てています[1] [4]。
-GB300 SuperChip：GB300には、大規模なシステム全体でパフォーマンスを向上させるように設計されたスケールアップの相互接続であるNvidia nvlinkの第5世代が組み込まれています。また、ConnectX-8 SuperNicなどの高度なネットワーク機能も含まれており、GPUあたり800 Gbpsのネットワーク接続を提供します。このセットアップは、高速データ転送と大規模環境での効率的なAI処理のために最適化されています[2] [5]。
要約すると、両方のチップはNvidiaのブラックウェルアーキテクチャの一部ですが、GB10はコンパクトさと効率に焦点を当てたデスクトップAI開発に合わせて調整されていますが、GB300は高性能とスケーラビリティを必要とする大規模なデータセンターの展開用に設計されています。
引用：
[1] https://www.techpowerup.com/334249/asus-unveils-new-ascent-gx10-mini-pc-powered-nvidia-gb10-grace-blackwell-superchip
[2] https://www.nvidia.com/en-us/data-center/gb300-nvl72/
[3] https://semianaliss.com/2024/12/25/nvidias-christmas-present-gb300-b300-raincenting-infering-inging-inguning-ingon-memory-supply-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-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-faster-than-gb200/index.html
[9] https://www.theregister.com/2025/01/07/nvidia_project_digits_mini_pc/