NVIDIA GB10 và GB300 Superchips đều là một phần của kiến trúc Blackwell của Nvidia, nhưng chúng phục vụ các mục đích khác nhau và có thông số kỹ thuật khác nhau.
Ký ức
- GB10 SuperChip: Chip này có 128 GB bộ nhớ kết hợp thống nhất, được chia sẻ giữa CPU và GPU. Mô hình bộ nhớ thống nhất này giúp loại bỏ nhu cầu chuyển PCIE giữa CPU và GPU, tăng cường hiệu quả cho khối lượng công việc AI. Bộ nhớ là LPDDR5X, phù hợp với các hệ thống nhỏ gọn, tiết kiệm năng lượng như ASUS Ascent GX10 mini-PC [1] [4] [7].
- Superchip GB300: Ngược lại, GB300 được thiết kế cho các ứng dụng trung tâm dữ liệu cao cấp và các tính năng bộ nhớ nhiều hơn đáng kể. Mỗi GPU trong thiết lập GB300 bao gồm 288 GB bộ nhớ HBM3E, là một phần của hệ thống lớn hơn có thể mở rộng tới 40 TB bộ nhớ nhanh trên toàn bộ giải pháp quy mô giá đỡ. Công suất bộ nhớ đáng kể này là rất quan trọng để xử lý các mô hình AI lớn và khối lượng công việc của trung tâm dữ liệu phức tạp [2] [5] [8].
Hiệu suất
- GB10 SuperChip: GB10 được tối ưu hóa cho hiệu suất AI trên máy tính để bàn, cung cấp tới 1.000 TOP (hoạt động TERA mỗi giây) của sức mạnh xử lý AI. Nó bao gồm GPU Blackwell mạnh mẽ với lõi tenor thế hệ thứ năm và CPU dựa trên cánh tay, làm cho nó phù hợp để chạy các mô hình ngôn ngữ lớn và các tác vụ AI khác trên một yếu tố hình thức nhỏ gọn [1] [7].
- GB300 SuperChip: GB300 cung cấp hiệu suất cao hơn nhiều, với mỗi GPU cung cấp công suất tính toán nhiều hơn đáng kể so với GB10. GB300 là một phần của hệ thống lớn hơn có thể kết hợp nhiều GPU để đạt được quy mô rất lớn, với các thông số kỹ thuật cho thấy mức hiệu suất vượt xa các GB10. Chẳng hạn, hệ thống GB300 NVL72 có thể đạt được các số liệu hiệu suất trong phạm vi petaflops, làm cho nó trở nên lý tưởng cho khối lượng công việc AI lớn trong các trung tâm dữ liệu [2] [5] [8].
Kiến trúc và kết nối
-GB10 SuperChip: GB10 sử dụng NVIDIA NVLINK-C2C cho các kết nối với chip-to-chip, cung cấp mô hình bộ nhớ CPU-GPU gắn kết với băng thông cao. Nó được thiết kế cho các hệ thống nhỏ gọn và tập trung vào xử lý AI hiệu quả cho các nhà phát triển và nhà nghiên cứu [1] [4].
-GB300 Superchip: GB300 kết hợp thế hệ thứ năm của NVIDIA NVLink, đây là một kết nối mở rộng được thiết kế để tăng cường hiệu suất trên các hệ thống lớn. Nó cũng bao gồm các khả năng mạng nâng cao như SuperNic ConnectX-8, cung cấp 800 Gbps kết nối mạng trên mỗi GPU. Thiết lập này được tối ưu hóa để truyền dữ liệu tốc độ cao và xử lý AI hiệu quả trong môi trường quy mô lớn [2] [5].
Tóm lại, trong khi cả hai chip là một phần của kiến trúc Blackwell của NVIDIA, GB10 được điều chỉnh để phát triển AI máy tính để bàn tập trung vào tính nhỏ gọn và hiệu quả, trong khi GB300 được thiết kế để triển khai trung tâm dữ liệu lớn đòi hỏi hiệu suất và khả năng mở rộng cao.
Trích dẫn:
[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/
.
.
[5] https://www.techpowerup.com/330154/nvidia-gb300-blackwell-ultra-will-feature-288-gb-hbm3e-memory-1400-w-tdp
.
[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/