Superchipul Nvidia GB10 și Nvidia GB300 sunt ambele procesoare puternice orientate spre AI, dar servesc scopuri diferite și au capacități distincte de lățime de bandă de memorie.
NVIDIA GB10 Superchip
GB10 Superchip, utilizat pe dispozitive precum NVIDIA DGX Spark și Asus Ascent GX10, prezintă un sistem de memorie coerentă unificat, cu 128 GB de memorie LPDDR5X de 256 biți. Această configurație oferă o lățime de bandă de memorie de 273 GB/s [1] [4]. GB10 utilizează tehnologia de interconectare NVIDIA NVLink-C2C, care oferă un model de memorie coerentă CPU+GPU, cu de cinci ori mai mult decât lățimea de bandă a PCIE 5.0 [1] [7]. Această arhitectură este optimizată pentru aplicații AI compacte, de înaltă performanță, care susține până la 200 de miliarde de parametri cu prelucrare eficientă a datelor și inferență în timp real [4] [7].
NVIDIA GB300
În schimb, NVIDIA GB300 este proiectat pentru aplicații de calcul AI de înaltă performanță și centre de date. Se mândrește cu o capacitate de memorie semnificativ mai mare și o lățime de bandă, cu 288 GB de memorie HBM3E cu o lățime de bandă impresionantă de până la 8 TB/s [2] [3] [9]. Această creștere substanțială a lățimii de bandă a memoriei este crucială pentru gestionarea seturilor de date mari și a modelelor AI complexe, permițând o prelucrare mai rapidă și o latență redusă în operațiuni AI în timp real [9]. GB300 încorporează, de asemenea, capacități avansate de rețea, cum ar fi ConnectX-8 NIC, care dublează lățimea de bandă în comparație cu predecesorul său, susținând dimensiuni mai mari ale lotului și lungimi de secvență extinse [3] [9].
Comparație
În timp ce GB10 Superchip oferă o lățime de bandă de memorie robustă, potrivită pentru dezvoltarea AI locală și modele AI la scară mai mică, GB300 este proiectat pentru sarcini de lucru AI mult mai mari și medii de centre de date. Lățimea de bandă a memoriei GB300 este semnificativ mai mare, ceea ce o face mai potrivită pentru aplicațiile care necesită prelucrare masivă a datelor și transfer de date de mare viteză. În rezumat, GB300 oferă o lățime de bandă de memorie mult mai mare în comparație cu GB10, reflectând accentul său pe aplicații de calcul AI și de date de date.
Citări:
[1] https://www.cnx-software.com/2025/03/19/nvidia-dgx-spark-a-desktop-AI-Supercomputer-POWERED-BY-NVIDIA-GB10-20-RORE-ARMV9-SOC-WITH-TOPS-OFF-AAI-PERFORFANCE/
]
[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-peature-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-reasoning-inference-amazon-memory-supply-chain/