Suprapunerea Nvidia GB10 și GB300 fac parte din arhitectura Blackwell a Nvidia, dar servesc scopuri diferite și au specificații distincte.
Memorie
- GB10 Superchip: Acest cip are 128 GB de memorie coerentă unificată, care este împărtășită între CPU și GPU. Acest model de memorie unificat elimină necesitatea transferurilor PCIe între CPU și GPU, îmbunătățind eficiența pentru sarcinile de lucru AI. Memoria este LPDDR5X, care este potrivită pentru sisteme compacte, eficiente în putere, precum Asus Ascent GX10 Mini-PC [1] [4] [7].
- GB300 Superchip: În schimb, GB300 este proiectat pentru aplicații de centre de date de înaltă calitate și caracteristici semnificativ mai multă memorie. Fiecare GPU din configurația GB300 include 288 GB de memorie HBM3E, care face parte dintr-un sistem mai mare care poate extinde până la 40 TB de memorie rapidă pe întreaga soluție la scară de raft. Această capacitate substanțială de memorie este crucială pentru gestionarea modelelor mari de AI și a sarcinilor complexe de lucru ale centrelor de date [2] [5] [8].
Performanță
- GB10 Superchip: GB10 este optimizat pentru performanța AI pe desktop, oferind până la 1.000 de topuri (operațiuni Tera pe secundă) de putere de procesare AI. Acesta include un GPU Blackwell robust, cu nuclee de tensiune de generație a cincea și un procesor bazat pe ARM, ceea ce îl face potrivit pentru rularea modelelor de limbaj mare și a altor sarcini AI pe un factor de formă compactă [1] [7].
- GB300 Superchip: GB300 oferă performanțe mult mai mari, fiecare GPU oferind o putere de calcul semnificativ mai mare decât GB10. GB300 face parte dintr -un sistem mai mare care poate combina mai multe GPU -uri pentru a obține o scară enormă, cu specificații care indică niveluri de performanță care depășesc cu mult cele ale GB10. De exemplu, sistemul GB300 NVL72 poate obține valori de performanță în gama Petaflops, ceea ce îl face ideal pentru sarcini de lucru masive AI în centrele de date [2] [5] [8].
Arhitectură și Conectivitate
-GB10 Superchip: GB10 folosește NVIDIA NVLINK-C2C pentru interconectările cip-to-chip, oferind un model de memorie CPU-GPU coeziv cu lățime de bandă ridicată. Este conceput pentru sisteme compacte și se concentrează pe procesarea eficientă a AI pentru dezvoltatori și cercetători [1] [4].
-GB300 Superchip: GB300 încorporează a cincea generație a NVIDIA NVLink, care este o interconectare la scară, concepută pentru a îmbunătăți performanța pe sisteme mari. De asemenea, include capacități avansate de rețea, cum ar fi ConnectX-8 Supernic, oferind 800 GBPS de conectivitate de rețea pe GPU. Această configurație este optimizată pentru transferul de date de mare viteză și procesarea eficientă a AI în medii la scară largă [2] [5].
În rezumat, în timp ce ambele jetoane fac parte din arhitectura Blackwell a NVIDIA, GB10 este adaptat pentru dezvoltarea AI desktop, cu accent pe compactitate și eficiență, în timp ce GB300 este proiectat pentru implementări masive ale centrelor de date care necesită performanțe ridicate și scalabilitate.
Citări:
[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://semianalysis.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-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/