GB10 수퍼 칩의 메모리 대역폭은 NVIDIA GB300과 어떻게 비교합니까?

nvidia gb10 슈퍼 치프

NVIDIA DGX SPARK 및 ASUS ASCENT GX10과 같은 장치에 사용되는 GB10 슈퍼 칩은 128GB의 256 비트 LPDDR5X 메모리의 통합 된 코 히어 런트 메모리 시스템을 특징으로합니다. 이 구성은 273GB/s [1] [4]의 메모리 대역폭을 제공합니다. GB10은 NVIDIA NVLINK-C2C 인터커넥트 기술을 사용합니다.이 기술은 PCIE 5.0의 대역폭의 5 배인 CPU+GPU 코어먼트 메모리 모델을 제공합니다 [1] [7]. 이 아키텍처는 효율적인 데이터 처리 및 실시간 추론으로 최대 2 천억 개의 매개 변수 모델을 지원하는 소형 고성능 AI 응용 프로그램에 최적화되어 있습니다 [4] [7].

nvidia gb300

대조적으로, NVIDIA GB300은 고급 AI 컴퓨팅 및 데이터 센터 응용 프로그램을 위해 설계되었습니다. 최대 8TB/S의 인상적인 대역폭을 가진 288GB의 HBM3E 메모리를 특징으로하는 메모리 용량과 대역폭이 상당히 높아집니다 [2] [3] [9]. 이러한 메모리 대역폭의 상당한 증가는 대규모 데이터 세트와 복잡한 AI 모델을 처리하는 데 중요하므로 실시간 AI 작업에서 더 빠른 처리와 대기 시간이 줄어 듭니다 [9]. GB300은 또한 ConnectX-8 NIC와 같은 고급 네트워킹 기능을 통합하여 전임자와 비교하여 대역폭을 두 배로 늘려 더 큰 배치 크기와 확장 시퀀스 길이를 지원합니다 [3] [9].

비교

GB10 Superchip은 로컬 AI 개발 및 소규모 AI 모델에 적합한 강력한 메모리 대역폭을 제공하지만 GB300은 훨씬 더 큰 규모의 AI 워크로드 및 데이터 센터 환경을 위해 설계되었습니다. GB300의 메모리 대역폭은 상당히 높아서 대규모 데이터 처리 및 고속 데이터 전송이 필요한 응용 프로그램에 더 적합합니다. 요약하면, GB300은 GB10에 비해 훨씬 높은 메모리 대역폭을 제공하여 대규모 AI 컴퓨팅 및 데이터 센터 응용 프로그램에 중점을 둡니다.

인용 :
[1] https://www.cnx-software.com/2025/03/19/nvidia-dgx-spark-a-desktop-ai-supercomputer-powered-s-nvidia-gb10-20-core-armv9-soc-with-1000-ai-performance/
[2] https://siliconangle.com/2024/12/26/leaks-reveal-beefed-pecifications-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.theeregister.com/amp/2025/03/18/gtc_frame_nvidias_budget_blackwell/
[7] https://www.techpowerup.com/334249/asus-unveils-new-ascent-cent-cent-cent-mini-pc-powered-nvidia-gb10-blackwell-superchip
[8] https://www.techpowerup.com/330154/nvidia-gb300-blackwell-ultra-will-feature-288-gb-hbm3e-memory-1400-w-tdp
[9] https://drobertcastellano.substack.com/p/nvidia-gb300-redefining-ai-computing
[10] https://semianalysis.com/2024/12/25/nvidias-christmas-present-gb300-b300-80-25/12/12/12/12/25/nvidias-christmas-present-gb300-rassining- 아마 친마-upply-chain/