NVIDIA GB10 Superchip un NVIDIA GB300 ir gan spēcīgi uz AI orientēti procesori, taču tie kalpo dažādiem mērķiem, un tiem ir atšķirīgas atmiņas joslas platuma iespējas.
Nvidia GB10 Superchip
GB10 Superchip, ko izmanto tādās ierīcēs kā NVIDIA DGX Spark un ASUS Ascent GX10, ir vienota koherenta atmiņas sistēma ar 128 GB 256 bitu LPDDR5X atmiņu. Šī konfigurācija nodrošina atmiņas joslas platumu 273 GB/s [1] [4]. GB10 izmanto NVIDIA NVLINK-C2C starpsavienojumu tehnoloģiju, kas piedāvā CPU+GPU koherento atmiņas modeli ar piecām reizēm PCIe 5.0 joslas platuma [1] [7]. Šī arhitektūra ir optimizēta kompaktajām, augstas veiktspējas AI lietojumprogrammām, atbalstot līdz 200 miljardu parametru modeļiem ar efektīvu datu apstrādi un reālā laika secinājumiem [4] [7].
Nvidia GB300
Turpretī NVIDIA GB300 ir paredzēts augstas klases AI skaitļošanas un datu centra lietojumprogrammām. Tas lepojas ar ievērojami augstāku atmiņas ietilpību un joslas platumu, ar 288 GB HBM3E atmiņas ar iespaidīgu joslas platumu līdz 8 TB/s [2] [3] [9]. Šis ievērojamais atmiņas joslas platuma pieaugums ir būtisks, lai apstrādātu lielas datu kopas un sarežģītus AI modeļus, ļaujot ātrāk apstrādāt un samazināt latentumu reālā laika AI operācijās [9]. GB300 ietver arī uzlabotas tīkla iespējas, piemēram, ConnectX-8 NIC, kas divkāršo joslas platumu salīdzinājumā ar tā priekšgājēju, atbalstot lielākus partijas izmērus un pagarinātu secības garumu [3] [9].
salīdzinājums
Kamēr GB10 Superchip piedāvā stabilu atmiņas joslas platumu, kas piemērots vietējai AI izstrādei un mazāka mēroga AI modeļiem, GB300 ir paredzēts daudz lielāka mēroga AI darba slodzēm un datu centra videi. GB300 atmiņas joslas platums ir ievērojami lielāks, padarot to piemērotāku lietojumprogrammām, kurām nepieciešama milzīga datu apstrāde un ātrgaitas datu pārsūtīšana. Rezumējot, GB300 nodrošina daudz lielāku atmiņas joslas platumu, salīdzinot ar GB10, atspoguļojot tā koncentrēšanos uz liela mēroga AI skaitļošanas un datu centra lietojumprogrammām.
Atsauces:
.
.
[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/
,
.
[9] https://drrroBertcastellano.substack.com/p/nvidia-gb300-redefining-ai-computing
.