El NVIDIA GB10 Superchip y el NVIDIA GB300 son procesadores potentes centrados en AI, pero tienen diferentes propósitos y tienen capacidades distintas de ancho de banda de memoria.
nvidia gb10 superchip
El GB10 Superchip, utilizado en dispositivos como el NVIDIA DGX Spark y Asus Ascent GX10, presenta un sistema de memoria coherente unificado con 128 GB de memoria LPDDR5X de 256 bits. Esta configuración proporciona un ancho de banda de memoria de 273 GB/s [1] [4]. El GB10 utiliza la tecnología de interconexión NVIDIA NVLINK-C2C, que ofrece un modelo de memoria coherente de CPU+GPU con cinco veces el ancho de banda de PCIe 5.0 [1] [7]. Esta arquitectura está optimizada para aplicaciones de IA compactas de alto rendimiento, que admite hasta 200 mil millones de modelos de parámetros con procesamiento de datos eficiente e inferencia en tiempo real [4] [7].
nvidia gb300
Por el contrario, el NVIDIA GB300 está diseñado para aplicaciones de Centro de informática de IA de alta gama. Cuenta con una capacidad de memoria y un ancho de banda significativamente más alto, con 288 GB de memoria HBM3E con un impresionante ancho de banda de hasta 8 TB/s [2] [3] [9]. Este aumento sustancial en el ancho de banda de memoria es crucial para manejar grandes conjuntos de datos y modelos de IA complejos, lo que permite un procesamiento más rápido y una latencia reducida en las operaciones de IA en tiempo real [9]. El GB300 también incorpora capacidades avanzadas de redes, como el ConnectX-8 NIC, que duplica el ancho de banda en comparación con su predecesor, que soporta tamaños de lotes más grandes y longitudes de secuencia extendidas [3] [9].
Comparación
Si bien el GB10 SuperChip ofrece un ancho de banda de memoria robusto adecuado para el desarrollo local de IA y los modelos de IA a menor escala, el GB300 está diseñado para muchas cargas de trabajo de IA a gran escala y entornos de centros de datos. El ancho de banda de memoria del GB300 es significativamente mayor, lo que lo hace más adecuado para aplicaciones que requieren procesamiento de datos masivo y transferencia de datos de alta velocidad. En resumen, el GB300 proporciona un ancho de banda de memoria mucho más alto en comparación con el GB10, lo que refleja su enfoque en las aplicaciones de computación y centro de datos de IA a gran escala.
Citas:
[1] https://www.cnx-software.com/2025/03/19/nvidia-dgx-park-a-esktop-ai-supercomuter-powered-by-nvidia-gb10-20-core-armv9-soc-with-1000-tops of-ai-iter-operance/
[2] https://siliconangle.com/2024/12/26/leaks-reveal-beefed-pecifications-nvidias-next-gen-gb300-ai-server/
[3] https://longportapp.com/en/news/233389830
[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-verscent-gx10-mini-pc-powered-nvidia-gb10-grace-blackwell-superchip
[8] https://www.techpowerup.com/330154/nvidia-gb300-parnwellwell-ultra-will-fature-288-gb-hbm3e-memory-1400-w-tdp
[9] https://drrobertcastellano.substack.com/p/nvidia-gb300-rodefining-ai-computing
[10] https://semianalysis.com/2024/12/25/nvidias-christmas-present-gb300-b300-razoning-inference-amazon-memory-supply-chain/