Die NVIDIA GB10 Superchip und der NVIDIA GB300 sind beide leistungsstarke AI-fokussierte Prozessoren, dienen jedoch unterschiedlichen Zwecken und haben unterschiedliche Funktionen der Speicherbandbreite.
nvidia gb10 Superchip
Der GB10 Superchip, der in Geräten wie dem NVIDIA DGX Spark und ASUS Ascent GX10 verwendet wird, verfügt über ein einheitliches kohärentes Speichersystem mit 128 GB 256-Bit-LPDDR5x-Speicher. Diese Konfiguration bietet eine Speicherbandbreite von 273 GB/s [1] [4]. Der GB10 verwendet die NVIDIA NVLINK-C2C-Interconnect-Technologie, die ein CPU+GPU-Kohärent-Speichermodell mit der fünfmaligen Bandbreite von PCIE 5.0 [1] [7] bietet. Diese Architektur ist für kompakte Hochleistungs-AI-Anwendungen optimiert und unterstützt bis zu 200 Milliarden Parametermodelle mit effizienter Datenverarbeitung und Echtzeitausschluss [4] [7].
Nvidia GB300
Im Gegensatz dazu ist der NVIDIA GB300 für High-End-AI-Computer- und Rechenzentrumsanwendungen ausgelegt. Es verfügt über eine signifikant höhere Speicherkapazität und Bandbreite mit 288 GB HBM3E -Speicher mit einer beeindruckenden Bandbreite von bis zu 8 TB/s [2] [3] [9]. Diese erhebliche Zunahme der Speicherbandbreite ist entscheidend für die Behandlung großer Datensätze und komplexer KI-Modelle, wodurch eine schnellere Verarbeitung und eine verringerte Latenz in Echtzeit-KI-Operationen ermöglicht wird [9]. Der GB300 umfasst auch erweiterte Netzwerkfunktionen wie die Connectx-8 NIC, die die Bandbreite im Vergleich zu seinem Vorgänger verdoppelt und größere Stapelgrößen und erweiterte Sequenzlängen unterstützt [3] [9].
Vergleich
Während der GB10 Superchip eine robuste Speicherbandbreite bietet, die für die lokale KI-Entwicklung und kleinere KI-Modelle geeignet ist, ist der GB300 für viel größere AI-Workloads und Rechenzentrumsumgebungen ausgelegt. Die Speicherbandbreite des GB300 ist erheblich höher, was sie für Anwendungen besser geeignet ist, die eine massive Datenverarbeitung und Hochgeschwindigkeitsdatenübertragung erfordern. Zusammenfassend bietet der GB300 im Vergleich zum GB10 eine viel höhere Speicherbandbreite, was seinen Fokus auf großflächige AI-Computer- und Rechenzentrumsanwendungen widerspiegelt.
Zitate:
[1] https://www.cnx-software.com/2025/03/19/nvidia-dgx-spark-a-desktop-ai-supercomputer-powered-by-nvidia-gb10-20-20-20-core-armv9-soc-with-1000-tops-ancompoform/
[2] https://siliconangle.com/2024/12/26/leaks-reveal-beefed-spicifications-nvidias-next-gen-gb300-ai-Server/
[3] https://longportapp.com/en/news/223389830
[4] https://meta-quantum.today/?p=3460
[5] https://www.nvidia.com/en-us/data-center/gb300-nvl72/
[6] https://www.theregister.com/amp/2025/03/18/gtc_frame_nvidias_budget_blackwell/
[7] https://www.techpowerup.com/334249/asus-unveils-new-ascent-gx10-mini-pc-powered-nvidia-gb10-grace-blackwell-superchip
[8] https://www.techpowerup.com/330154/nvidia-gb300-blackwell-ultra-will-feature-288-gb-hbm3e-memory-1400-w-tdp
[9] https://drrobertcastellano.substack.com/p/nvidia-gb300-redefining-ai-computing
[10] https://semianalysis.com/2024/12/25/nvidias-christmas-present-gb300-b300-rasoning-mazon-memory-supply-chain/