Zarówno superchip NVIDIA GB10 i NVIDIA GB300 są potężnymi procesorami zorientowanymi na sztuczną inteligencję, ale służą różnym celom i mają wyraźne możliwości przepustowości pamięci.
nvidia gb10 superchip
Superchip GB10, używany w urządzeniach takich jak NVIDIA DGX Spark i Asus Ascent GX10, ma jednolity spójny system pamięci z 128 GB 256-bitowej pamięci LPDDR5X. Ta konfiguracja zapewnia przepustowość pamięci 273 GB/s [1] [4]. GB10 wykorzystuje technologię NVIDIA NVLINK-C2C Interconnect, która oferuje model pamięci współrzędnej CPU+GPU z pięciokrotnie przepustowość PCIE 5.0 [1] [7]. Architektura ta jest zoptymalizowana pod kątem kompaktowych, wysokowydajnych aplikacji AI, obsługujących do 200 miliardów parametrów z wydajnym przetwarzaniem danych i wnioskowaniem w czasie rzeczywistym [4] [7].
Nvidia GB300
Natomiast NVIDIA GB300 jest przeznaczony do wysokiej klasy aplikacji obliczeniowych i centrum danych. Ma znacznie wyższą pojemność pamięci i przepustowość, zawierającą 288 GB pamięci HBM3E z imponującą przepustowością do 8 TB/s [2] [3] [9]. Ten znaczny wzrost przepustowości pamięci ma kluczowe znaczenie dla obsługi dużych zestawów danych i złożonych modeli AI, umożliwiając szybsze przetwarzanie i zmniejszenie opóźnień w operacjach AI w czasie rzeczywistym [9]. GB300 zawiera również zaawansowane możliwości sieciowe, takie jak ConnectX-8 NIC, który podwaja przepustowość w porównaniu z jego poprzednikiem, obsługując większe rozmiary wsadowe i rozszerzone długości sekwencji [3] [9].
Porównanie
Podczas gdy GB10 Superchip oferuje solidną przepustowość pamięci odpowiednią dla lokalnych modeli AI i mniejszych modeli AI, GB300 jest zaprojektowany do dużych obciążeń AI na większej skali i środowisk centrów danych. Pasmo pamięci GB300 jest znacznie wyższe, dzięki czemu jest bardziej odpowiednia dla aplikacji wymagających masowego przetwarzania danych i szybkiego przesyłania danych. Podsumowując, GB300 zapewnia znacznie wyższą przepustowość pamięci w porównaniu z GB10, odzwierciedlając jego koncentrację na dużych komputerach AI i aplikacjach centrum danych.
Cytaty:
[1] https://www.cnx-software.com/2025/03/19/nvidia-dgx-spark-a-desktop-ai-supercomputer-powered-by-nvidia-gb10-20-core-armv9-soc-with-1000-tops-of-ai-performance/
[2] https://siliconangle.com/2024/12/26/leaks-reveal-beefed-specifications-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-tp
[9] https://drrobertcastellano.substack.com/p/nvidia-gb300-redefining-ai-computing
[10] https://semianaliza.com/2024/12/25/nvidias-christmas-present-gb300-b300-reasoning-inference-amazon-memory-supply-chain/