Os superchips NVIDIA GB10 e GB300 fazem parte da arquitetura Blackwell da NVIDIA, mas servem a propósitos diferentes e têm especificações distintas.
Memória
- Superchip GB10: Este chip possui 128 GB de memória coerente unificada, que é compartilhada entre a CPU e a GPU. Esse modelo de memória unificado elimina a necessidade de transferências de PCIE entre CPU e GPU, aumentando a eficiência das cargas de trabalho de IA. A memória é LPDDR5X, que é adequada para sistemas compactos e eficientes em termos de potência, como o ASUS ASUNT GX10 MINI-PC [1] [4] [7].
- SuperChip GB300: em contraste, o GB300 foi projetado para aplicativos e recursos de data center de ponta e recursos significativamente mais memória. Cada GPU na configuração GB300 inclui 288 GB de memória HBM3E, que faz parte de um sistema maior que pode escalar até 40 TB de memória rápida em toda a solução em escala de rack. Essa capacidade de memória substancial é crucial para lidar com grandes modelos de IA e cargas de trabalho de data center complexas [2] [5] [8].
Desempenho
- SuperChip GB10: O GB10 é otimizado para o desempenho da IA na área de trabalho, fornecendo até 1.000 tops (operações da TERA por segundo) de poder de processamento de IA. Inclui uma GPU Blackwell robusta com núcleos de tensores de quinta geração e uma CPU baseada em ARM, tornando-o adequado para executar grandes modelos de linguagem e outras tarefas de IA em um fator de forma compacto [1] [7].
- SuperChip GB300: o GB300 oferece desempenho muito maior, com cada GPU fornecendo uma potência significativamente mais computada que o GB10. O GB300 faz parte de um sistema maior que pode combinar várias GPUs para obter uma enorme escala, com especificações indicando níveis de desempenho que excedem em muito os do GB10. Por exemplo, o sistema GB300 NVL72 pode atingir métricas de desempenho na faixa Petaflops, tornando -o ideal para cargas de trabalho de IA maciças em data centers [2] [5] [8].
Arquitetura e conectividade
-Superchip GB10: o GB10 usa o NVIDIA NVLINK-C2C para interconexões de chip-chip, fornecendo um modelo coesivo de memória CPU-GPU com alta largura de banda. Ele foi projetado para sistemas compactos e se concentra no processamento eficiente de IA para desenvolvedores e pesquisadores [1] [4].
-Superchip GB300: O GB300 incorpora a quinta geração do NVIDIA NVLink, que é uma interconexão de expansão projetada para melhorar o desempenho em grandes sistemas. Ele também inclui recursos avançados de rede, como o ConnectX-8 Supernnic, oferecendo 800 Gbps de conectividade de rede por GPU. Essa configuração é otimizada para transferência de dados de alta velocidade e processamento eficiente de IA em ambientes em larga escala [2] [5].
Em resumo, enquanto ambos os chips fazem parte da arquitetura Blackwell da NVIDIA, o GB10 é adaptado para o desenvolvimento da IA da área de trabalho, com foco na compactação e eficiência, enquanto o GB300 foi projetado para implantações maciças de data center que requerem alto desempenho e escalabilidade.
Citações:
[1] https://www.techpowerup.com/334249/asus-unveils-new-ascent-gx10-mini-pc-potewered 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--reonening-inference-amazon-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-i-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/