NVIDIA GB10 SuperChipとNVIDIA GB300はどちらも強力なAI中心のプロセッサですが、異なる目的を果たし、明確なメモリ帯域幅の機能を備えています。
nvidia gb10 superchip
NVIDIA DGX SparkやAsus Ascent GX10などのデバイスで使用されるGB10 SuperChipは、128 GBの256ビットLPDDR5Xメモリを備えた統一されたコヒーレントメモリシステムを備えています。この構成は、273 GB/s [1] [4]のメモリ帯域幅を提供します。 GB10は、PCIE 5.0 [1] [7]の帯域幅の5倍のCPU+GPU-Coherentメモリモデルを提供するNVIDIA NVLINK-C2C Interconnectテクノロジーを使用しています。このアーキテクチャは、効率的なデータ処理とリアルタイム推論を備えた最大2,000億パラメーターモデルをサポートするコンパクトで高性能AIアプリケーション用に最適化されています[4] [7]。
nvidia gb300
対照的に、NVIDIA GB300は、ハイエンドAIコンピューティングおよびデータセンターアプリケーション用に設計されています。それは、最大8 Tb/s [2] [3] [9]の印象的な帯域幅を持つ288 GBのHBM3Eメモリを特徴とする、メモリ容量と帯域幅が大幅に高いことを誇っています。メモリ帯域幅のこの大幅な増加は、大規模なデータセットと複雑なAIモデルを処理するために重要であり、リアルタイムAI操作のより速い処理と遅延を可能にします[9]。 GB300には、ConnectX-8 NICなどの高度なネットワーク機能も組み込まれています。これは、前身と比較して帯域幅を2倍にし、より大きなバッチサイズと拡張シーケンス長をサポートします[3] [9]。
＃＃＃ 比較
GB10 SuperChipは、ローカルAI開発と小規模AIモデルに適した堅牢なメモリ帯域幅を提供しますが、GB300は、はるかに大規模なAIワークロードとデータセンター環境向けに設計されています。 GB300のメモリ帯域幅は大幅に高く、大規模なデータ処理と高速データ転送が必要なアプリケーションにより適しています。要約すると、GB300は、大規模なAIコンピューティングおよびデータセンターアプリケーションへの焦点を反映して、GB10と比較してはるかに高いメモリ帯域幅を提供します。
引用：
[1] https://www.cnx-software.com/2025/03/19/nvidia-dgx-spark-a-desktop-ai-supercomputer-by-nvidia-gb10-20-core-armv9-soc-1000-tops-of-ai-perforfance/
[2] https://siliconangle.com/2024/12/26/leaks-reveal-beefed fecifications-nvidias-next-gen-gm300-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-black-superchip
[8] https://www.techpowerup.com/330154/nvidia-gb300-blackwell-ultra-will-feature-288-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-rainfering-inging-inging-inging-ingon-memory-supply-chain/