NVIDIA GB10 SuperChip та NVIDIA GB300 є потужними процесорами, орієнтованими на AI, але вони служать різним цілям і мають чіткі можливості пропускної здатності пам'яті.
NVIDIA GB10 Superchip
GB10 Superchip, що використовується в таких пристроях, як NVIDIA DGX Spark та Asus Ascent GX10, оснащена уніфікованою когерентною системою пам'яті з 128 ГБ 256-бітної пам'яті LPDDR5X. Ця конфігурація забезпечує пропускну здатність пам'яті 273 ГБ/с [1] [4]. GB10 використовує технологію взаємозв'язку NVIDIA NVLINK-C2C, яка пропонує модель пам'яті CPU+GPU-когерентної пам'яті з п’ять разів пропускною здатністю PCIE 5.0 [1] [7]. Ця архітектура оптимізована для компактних, високоефективних програм AI AI, що підтримує до 200 мільярдів параметрів з ефективною обробкою даних та інференціями в режимі реального часу [4] [7].
NVIDIA GB300
На відміну від цього, NVIDIA GB300 розроблений для висококласних обчислювальних та центрів обробки даних. Він може похвалитися значно більшою ємністю пам'яті та пропускною здатністю, що містить 288 ГБ пам'яті HBM3E з вражаючою пропускною здатністю до 8 ТБ/с [2] [3] [9]. Це суттєве збільшення пропускної здатності пам'яті має вирішальне значення для обробки великих наборів даних та складних моделей AI, що дозволяє швидше обробляти та зменшити затримку в операціях AI в режимі реального часу [9]. GB300 також включає в себе вдосконалені мережеві можливості, такі як NIC ConnectX-8, який подвоює пропускну здатність порівняно з попередником, підтримуючи більші розміри партії та розширену довжину послідовності [3] [9].
Порівняння
Хоча GB10 SuperChip пропонує надійну пропускну здатність пам'яті, придатну для локальної розробки AI та менших масштабних моделей AI, GB300 розроблений для значно масштабних робочих навантажень AI та середовищ центру обробки даних. Пропускна здатність пам'яті GB300 значно вища, що робить її більш придатною для додатків, що потребують масової обробки даних та високошвидкісної передачі даних. Підсумовуючи це, GB300 забезпечує набагато більшу пропускну здатність пам'яті порівняно з GB10, що відображає його фокус на масштабних обчислювальних обчисленнях та додатках центру обробки даних.
Цитати:
[1] https://www.cnx-software.com/2025/2
[2] https://siliconangle.com/2024/12/26/leaks-reveal-beefed-scifications-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-unveils-new-ascent-gx10-mini-pc-powered-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://drrobertcastellano.substack.com/p/nvidia-gb300-redefining-ai-computing
[10] https://semianalysis.com/2024/12/25/nvidias-christmas-present-gb300-b300-resoning-inference-amazon-memory-supply-chain/