O NVIDIA GB10 Superchip e o NVIDIA GB300 são poderosos processadores focados na IA, mas servem a propósitos diferentes e têm recursos distintos de largura de banda de memória.
NVIDIA GB10 SUPERCHIP
O GB10 Superchip, usado em dispositivos como o NVIDIA DGX Spark e Asus Ascent GX10, apresenta um sistema de memória coerente unificado com 128 GB de memória LPDDR5X de 256 bits. Essa configuração fornece uma largura de banda de memória de 273 GB/s [1] [4]. O GB10 utiliza a tecnologia de interconexão NVIDIA NVLink-C2C, que oferece um modelo de memória CPU+GPU-Coerent com cinco vezes a largura de banda do PCIE 5.0 [1] [7]. Essa arquitetura é otimizada para aplicativos de IA compactos e de alto desempenho, suportando até 200 bilhões de modelos de parâmetros com processamento de dados eficientes e inferência em tempo real [4] [7].
NVIDIA GB300
Por outro lado, o NVIDIA GB300 foi projetado para aplicativos de computação e data center de ponta de ponta. Ele possui uma capacidade de memória e largura de banda significativamente mais alta, com 288 GB de memória HBM3E com uma impressionante largura de banda de até 8 TB/s [2] [3] [9]. Esse aumento substancial na largura de banda da memória é crucial para lidar com grandes conjuntos de dados e modelos de IA complexos, permitindo processamento mais rápido e latência reduzida nas operações de IA em tempo real [9]. O GB300 também incorpora recursos avançados de rede, como o NIC ConnectX-8, que dobra a largura de banda em comparação com seu antecessor, suportando tamanhos de lote maiores e comprimentos de sequência estendidos [3] [9].
Comparação
Enquanto o GB10 SuperChip oferece uma largura de banda de memória robusta adequada para o desenvolvimento local de AI e modelos de IA de menor escala, o GB300 foi projetado para cargas de trabalho de IA e ambientes de data center de grande escala. A largura de banda de memória do GB300 é significativamente maior, tornando-a mais adequada para aplicações que exigem processamento de dados maciço e transferência de dados em alta velocidade. Em resumo, o GB300 fornece uma largura de banda de memória muito mais alta em comparação com o GB10, refletindo seu foco na computação de IA em larga escala e aplicativos de data center.
Citações:
[1] https://www.cnxs-oftware.com/2025/03/19/nvidia-dgx-ska-desktop-ai-supercomputer-powered-by-nvidia-gb10-20-core-armnv9-soc-with-1000-tops-oi-ai-permance/
[2] https://siliconangle.com/2024/12/26/leaks-reveal-beefed specificações
[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-poteleed-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://drobertcastellano.substack.com/p/nvidia-gb300-redefining-ai-computing
[10] https://semianalysis.com/2024/12/25/nvidias-christmas-present-gb300-b300--reonening-inference-amazon-memory-supply-chain/