Home Arrow Icon Knowledge base Arrow Icon Global Arrow Icon Hvordan sammenligner GB10 Superchip med NVIDIA GB300 når det gjelder minne og ytelse


Hvordan sammenligner GB10 Superchip med NVIDIA GB300 når det gjelder minne og ytelse


NVIDIA GB10 og GB300 Superchips er begge en del av Nvidias Blackwell -arkitektur, men de tjener forskjellige formål og har distinkte spesifikasjoner.

minne

- GB10 Superchip: Denne brikken har 128 GB av enhetlig sammenhengende minne, som deles mellom CPU og GPU. Denne enhetlige minnemodellen eliminerer behovet for PCIE -overføringer mellom CPU og GPU, noe som forbedrer effektiviteten for AI -arbeidsmengder. Minnet er LPDDR5X, som er egnet for kompakte, strømpeffektive systemer som Asus Ascent GX10 Mini-PC [1] [4] [7].

- GB300 Superchip: I kontrast er GB300 designet for high-end datasenterapplikasjoner og har betydelig mer minne. Hver GPU i GB300-oppsettet inkluderer 288 GB HBM3E-minne, som er en del av et større system som kan skalere opptil 40 TB raskt minne over hele rack-skalaen. Denne betydelige minnekapasiteten er avgjørende for å håndtere store AI -modeller og komplekse arbeidsmengder for datasenter [2] [5] [8].

Performance

- GB10 Superchip: GB10 er optimalisert for AI -ytelse på skrivebordet, og leverer opptil 1000 topper (TERA -operasjoner per sekund) AI -prosessorkraft. Det inkluderer en robust Blackwell GPU med femte generasjons tensorkjerner og en ARM-basert CPU, noe som gjør den egnet for å kjøre store språkmodeller og andre AI-oppgaver på en kompakt formfaktor [1] [7].

- GB300 Superchip: GB300 tilbyr mye høyere ytelse, hvor hver GPU gir betydelig mer beregningskraft enn GB10. GB300 er en del av et større system som kan kombinere flere GPU -er for å oppnå enorm skala, med spesifikasjoner som indikerer ytelsesnivåer som langt overstiger GB10. For eksempel kan GB300 NVL72 -systemet oppnå ytelsesmålinger i Petaflops -serien, noe som gjør det ideelt for massive AI -arbeidsmengder i datasentre [2] [5] [8].

Arkitektur og tilkobling

-GB10 Superchip: GB10 bruker NVIDIA NVLINK-C2C for chip-to-chip sammenkoblinger, og gir en sammenhengende CPU-GPU-minnemodell med høy båndbredde. Den er designet for kompakte systemer og fokuserer på effektiv AI -prosessering for utviklere og forskere [1] [4].

-GB300 SuperChip: GB300 inneholder femte generasjon av NVIDIA NVLINK, som er en oppskalingsforbindelse designet for å forbedre ytelsen på tvers av store systemer. Det inkluderer også avanserte nettverksfunksjoner som Connectx-8 Supernic, og tilbyr 800 Gbps nettverkstilkobling per GPU. Dette oppsettet er optimalisert for høyhastighets dataoverføring og effektiv AI-behandling i store miljøer [2] [5].

Oppsummert, mens begge brikkene er en del av NVIDIAs Blackwell -arkitektur, er GB10 skreddersydd for Desktop AI -utvikling med fokus på kompakthet og effektivitet, mens GB300 er designet for massivt datasenterutplasseringer som krever høy ytelse og skalerbarhet.

Sitasjoner:
[1] https://www.techpowerup.com/334249/asus-unveils-new-cent-gx10-mini-pc-powered-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-inferens-azon-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-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-faster-than-gb200/index.html
[9] https://www.theregister.com/2025/01/07/nvidia_project_digits_mini_pc/