Home Arrow Icon Knowledge base Arrow Icon Global Arrow Icon Hur jämför GB10 Superchip med NVIDIA GB300 när det gäller minne och prestanda


Hur jämför GB10 Superchip med NVIDIA GB300 när det gäller minne och prestanda


NVIDIA GB10 och GB300 Superchips är båda en del av Nvidias Blackwell -arkitektur, men de tjänar olika syften och har distinkta specifikationer.

Minne

- GB10 Superchip: Detta chip har 128 GB enhetligt sammanhängande minne, som delas mellan CPU och GPU. Denna enhetliga minnesmodell eliminerar behovet av PCIe -överföringar mellan CPU och GPU, vilket förbättrar effektiviteten för AI -arbetsbelastningar. Minnet är LPDDR5X, som är lämpligt för kompakta, effekteffektiva system som ASUS Ascent GX10 Mini-PC [1] [4] [7].

- GB300 SuperChip: Däremot är GB300 utformad för avancerade datacenterapplikationer och har betydligt mer minne. Varje GPU i GB300-installationen innehåller 288 GB HBM3E-minne, som är en del av ett större system som kan skala upp till 40 TB snabbminne över hela rackskalig lösning. Denna betydande minneskapacitet är avgörande för att hantera stora AI -modeller och komplexa datacenterarbetsbelastningar [2] [5] [8].

Prestanda

- GB10 SuperChip: GB10 är optimerad för AI -prestanda på skrivbordet och levererar upp till 1 000 toppar (TERA -operationer per sekund) av AI -bearbetningskraft. Det inkluderar en robust Blackwell GPU med femte generationens tensorkärnor och en ARM-baserad CPU, vilket gör den lämplig för att köra stora språkmodeller och andra AI-uppgifter på en kompakt formfaktor [1] [7].

- GB300 SuperChip: GB300 erbjuder mycket högre prestanda, där varje GPU ger betydligt mer datorkraft än GB10. GB300 är en del av ett större system som kan kombinera flera GPU: er för att uppnå enorm skala, med specifikationer som indikerar prestandanivåer som långt överskrider GB10. Till exempel kan GB300 NVL72 -systemet uppnå prestandametriker inom PETAFLOPS -sortimentet, vilket gör det idealiskt för massiva AI -arbetsbelastningar i datacenter [2] [5] [8].

Arkitektur och anslutning

-GB10 SuperChip: GB10 använder NVIDIA NVLINK-C2C för chip-till-chip-sammankopplingar, vilket ger en sammanhängande CPU-GPU-minnesmodell med hög bandbredd. Det är utformat för kompakta system och fokuserar på effektiv AI -bearbetning för utvecklare och forskare [1] [4].

-GB300 SuperChip: GB300 innehåller femte generationen av NVIDIA NVLINK, som är en uppskalning av sammankoppling som är utformad för att förbättra prestanda över stora system. Det inkluderar också avancerade nätverksfunktioner som ConnectX-8 Supernic, och erbjuder 800 Gbps nätverksanslutning per GPU. Denna installation är optimerad för höghastighetsdataöverföring och effektiv AI-behandling i storskaliga miljöer [2] [5].

Sammanfattningsvis, medan båda chips är en del av Nvidias Blackwell -arkitektur, är GB10 skräddarsydd för Desktop AI -utveckling med fokus på kompakthet och effektivitet, medan GB300 är utformad för massiva datacenter -distributioner som kräver hög prestanda och skalbarhet.

Citeringar:
]
[2] https://www.nvidia.com/en-us/data-center/gb300-nvl72/
]
[4] https://www.bigdatawire.com/2025/01/10/inside-nvidias-new-desktop-ai-box-project-igits/
]
[6] https://www.theregister.com/amp/2025/03/18/GTC_FRAME_NVIDIAS_BUDGET_BLACKWELL/
[7] https://meta-quantum.today/?p=3460
]
[9] https://www.theregister.com/2025/01/07/nvidia_project_digits_mini_pc/