Los superchips NVIDIA GB10 y GB300 son parte de la arquitectura Blackwell de NVIDIA, pero tienen diferentes propósitos y tienen especificaciones distintas.
Memoria
- GB10 Superchip: este chip presenta 128 GB de memoria coherente unificada, que se comparte entre la CPU y la GPU. Este modelo de memoria unificado elimina la necesidad de transferencias PCIe entre CPU y GPU, mejorando la eficiencia para las cargas de trabajo de IA. La memoria es LPDDR5X, que es adecuada para sistemas compactos y eficientes en energía como el Asus Ascent GX10 Mini-PC [1] [4] [7].
- GB300 Superchip: en contraste, el GB300 está diseñado para aplicaciones de centros de datos de alta gama y presenta una memoria significativamente más. Cada GPU en la configuración de GB300 incluye 288 GB de memoria HBM3E, que es parte de un sistema más grande que puede escalar hasta 40 TB de memoria rápida en toda la solución a escala de rack. Esta capacidad de memoria sustancial es crucial para manejar grandes modelos de IA y cargas de trabajo de centros de datos complejos [2] [5] [8].
Actuación
- GB10 Superchip: el GB10 está optimizado para el rendimiento de IA en el escritorio, entregando hasta 1,000 tops (operaciones TERA por segundo) de potencia de procesamiento de IA. Incluye una robusta GPU de Blackwell con núcleos de tensor de quinta generación y una CPU basada en el brazo, lo que lo hace adecuado para ejecutar modelos de idiomas grandes y otras tareas de IA en un factor de forma compacta [1] [7].
- GB300 Superchip: el GB300 ofrece un rendimiento mucho mayor, y cada GPU proporciona una potencia de cómputo significativamente más que la GB10. El GB300 es parte de un sistema más grande que puede combinar múltiples GPU para lograr una escala enorme, con especificaciones que indican niveles de rendimiento que exceden con creces los del GB10. Por ejemplo, el sistema GB300 NVL72 puede lograr métricas de rendimiento en el rango de Petaflops, lo que lo hace ideal para cargas de trabajo masivas de IA en centros de datos [2] [5] [8].
Arquitectura y conectividad
-GB10 Superchip: el GB10 utiliza NVIDIA NVLINK-C2C para interconexiones de chip a chip, proporcionando un modelo de memoria CPU-GPU cohesivo con alto ancho de banda. Está diseñado para sistemas compactos y se centra en el procesamiento eficiente de IA para desarrolladores e investigadores [1] [4].
-GB300 Superchip: el GB300 incorpora la quinta generación de nvidia nvlink, que es una interconexión ampliada diseñada para mejorar el rendimiento en los sistemas grandes. También incluye capacidades avanzadas de redes como el ConnectX-8 Supernic, que ofrece 800 Gbps de conectividad de red por GPU. Esta configuración está optimizada para la transferencia de datos de alta velocidad y el procesamiento eficiente de IA en entornos a gran escala [2] [5].
En resumen, si bien ambos chips forman parte de la arquitectura Blackwell de Nvidia, el GB10 está diseñado para el desarrollo de IA de escritorio con un enfoque en la compacidad y la eficiencia, mientras que el GB300 está diseñado para implementaciones de centros de datos masivos que requieren un alto rendimiento y escalabilidad.
Citas:
[1] https://www.techpowerup.com/334249/asus-unveils-new-verscent-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-razoning-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-parnwellwell-ultra-will-fature-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/