Superchip NVIDIA GB10 dan NVIDIA GB300 keduanya adalah prosesor yang berfokus pada AI yang kuat, tetapi mereka melayani tujuan yang berbeda dan memiliki kemampuan bandwidth memori yang berbeda.
NVIDIA GB10 Superchip
Superchip GB10, yang digunakan dalam perangkat seperti NVIDIA DGX Spark dan Asus Ascent GX10, memiliki sistem memori koheren terpadu dengan 128 GB memori LPDDR5X 256-bit. Konfigurasi ini memberikan bandwidth memori 273 GB/s [1] [4]. GB10 menggunakan teknologi interkoneksi NVIDIA NVLINK-C2C, yang menawarkan model memori CPU+GPU-koheren dengan bandwidth pcie 5.0 [1] [7]. Arsitektur ini dioptimalkan untuk aplikasi AI yang kompak dan berkinerja tinggi, mendukung hingga 200 miliar model parameter dengan pemrosesan data yang efisien dan inferencing real-time [4] [7].
NVIDIA GB300
Sebaliknya, NVIDIA GB300 dirancang untuk komputasi AI kelas atas dan aplikasi pusat data. Ini menawarkan kapasitas memori dan bandwidth yang jauh lebih tinggi, menampilkan 288 GB memori HBM3E dengan bandwidth yang mengesankan hingga 8 TB/s [2] [3] [9]. Peningkatan substansial dalam bandwidth memori ini sangat penting untuk menangani kumpulan data besar dan model AI yang kompleks, memungkinkan pemrosesan yang lebih cepat dan mengurangi latensi dalam operasi AI real-time [9]. GB300 juga menggabungkan kemampuan jaringan canggih, seperti ConnectX-8 NIC, yang menggandakan bandwidth dibandingkan dengan pendahulunya, mendukung ukuran batch yang lebih besar dan panjang urutan yang diperluas [3] [9].
Perbandingan ###
Sementara GB10 Superchip menawarkan bandwidth memori yang kuat yang cocok untuk pengembangan AI lokal dan model AI skala kecil, GB300 dirancang untuk beban kerja AI skala yang jauh lebih besar dan lingkungan pusat data. Bandwidth memori GB300 secara signifikan lebih tinggi, membuatnya lebih cocok untuk aplikasi yang membutuhkan pemrosesan data besar-besaran dan transfer data berkecepatan tinggi. Singkatnya, GB300 menyediakan bandwidth memori yang jauh lebih tinggi dibandingkan dengan GB10, yang mencerminkan fokusnya pada aplikasi komputasi AI dan pusat data skala besar.
Kutipan:
[1] https://www.cnx-software.com/2025/03/19/nvidia-dgx-park-a-desktop-ai-supercomputer-powered-by-nvidia-g10-20-20-core-armv9-soc-with-1000-tops-of-ai-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-uveils-new-ascent-gx10-mini-pc-pcowed-nvidia-g10-grace-blackwell-superchip
[8] https://www.techpowerup.com/330154/nvidia-gb300-blackwell-ultra-will-feature-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/