Superchips NVIDIA GB10 i GB300 są częścią architektury Blackwell Nvidia, ale służą różnym celom i mają wyraźne specyfikacje.
Pamięć
- GB10 Superchip: Ten układ ma 128 GB jednolitej spójnej pamięci, która jest udostępniona między procesorem i GPU. Ten ujednolicony model pamięci eliminuje potrzebę transferów PCIE między procesorem a GPU, zwiększając wydajność obciążeń AI. Pamięć jest LPDDR5X, która jest odpowiednia dla kompaktowych, wydajnych energii, takich jak Asus Ascent GX10 Mini-PC [1] [4] [7].
- GB300 Superchip: Natomiast GB300 jest przeznaczony do wysokiej klasy aplikacji i funkcji o wiele więcej pamięci. Każdy GPU w konfiguracji GB300 zawiera 288 GB pamięci HBM3E, który jest częścią większego systemu, który może skalować do 40 TB szybkiej pamięci w całym roztworze w skali stojaka. Ta znaczna pojemność pamięci ma kluczowe znaczenie dla obsługi dużych modeli AI i złożonych obciążeń centrum danych [2] [5] [8].
Wydajność
- GB10 Superchip: GB10 jest zoptymalizowany pod kątem wydajności sztucznej inteligencji na komputerze, dostarczając do 1000 szczytów (operacje TERA na sekundę) mocy przetwarzania AI. Zawiera solidny procesor graficzny Blackwell z rdzeniami tensorowymi piątej generacji i procesor opartym na ramieniu, co czyni go odpowiednim do uruchamiania dużych modeli językowych i innych zadań AI w kompaktowym obszarze [1] [7].
- GB300 Superchip: GB300 oferuje znacznie wyższą wydajność, przy czym każdy procesor graficzny zapewnia znacznie większą moc obliczeniową niż GB10. GB300 jest częścią większego systemu, który może łączyć wiele GPU w celu osiągnięcia ogromnej skali, z specyfikacjami wskazującymi poziomy wydajności, które znacznie przekraczają poziomy GB10. Na przykład system GB300 NVL72 może osiągnąć wskaźniki wydajności w zakresie PEAFLOPS, co czyni go idealnym do masywnych obciążeń AI w centrach danych [2] [5] [8].
Architektura i łączność
-GB10 Superchip: GB10 używa NVIDIA NVLINK-C2C dla połączeń między układami układu chip-to-chipie, zapewniając spójny model pamięci CPU-GPU o wysokiej przepustowości. Jest przeznaczony do kompaktowych systemów i koncentruje się na wydajnym przetwarzaniu AI dla programistów i badaczy [1] [4].
-GB300 Superchip: GB300 zawiera piątą generację NVIDIA NVLINK, która jest połączeniem skalnym zaprojektowanym w celu zwiększenia wydajności w dużych systemach. Obejmuje również zaawansowane możliwości sieciowe, takie jak Supernic ConnectX-8, oferujący 800 Gb / s łączności sieciowej na procesor graficzny. Ta konfiguracja jest zoptymalizowana pod kątem szybkiego przesyłania danych i wydajnego przetwarzania AI w środowiskach na dużą skalę [2] [5].
Podsumowując, podczas gdy oba układy są częścią architektury Blackwell NVIDIA, GB10 jest dostosowany do opracowywania AI komputerów stacjonarnych, ze szczególnym uwzględnieniem zwartości i wydajności, podczas gdy GB300 jest zaprojektowany do masowych wdrożeń centrów danych wymagających wysokiej wydajności i skalowalności.
Cytaty:
[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://semianaliza.com/2024/12/25/nvidias-christmas-present-gb300-b300-reasoning-inference-amazon-memory-supply-chain/
[4] https://www.bigdatawire.com/2025/01/10/inside-nvidias-w-desktop-ai-box-project-digits/
[5] https://www.techpowerup.com/330154/nvidia-gb300-blackwell-ultra-will-feature-288-gb-hbm3e-memory-1400-w-tp
[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-gb300backwell-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/