Az NVIDIA GB10 Superchip és az NVIDIA GB300 egyaránt nagy teljesítményű AI-központú processzorok, de különböző célokat szolgálnak, és különálló memóriatartalmú képességekkel rendelkeznek.
nvidia GB10 Superchip
A GB10 Superchip, amelyet olyan eszközökben használnak, mint az NVIDIA DGX Spark és ASUS ASCENCE GX10, egységes koherens memóriarendszerrel rendelkezik, 128 GB-os 256 bites LPDDR5X memóriával. Ez a konfiguráció 273 GB/s memória sávszélességet biztosít [1] [4]. A GB10 az NVIDIA NVLINK-C2C Interconnect technológiát használja, amely CPU+GPU-koherens memóriamodellt kínál, a PCIe 5.0 sávszélességének ötszörösével [1] [7]. Ezt az architektúrát a kompakt, nagyteljesítményű AI alkalmazásokhoz optimalizálják, akár 200 milliárd paraméter modellt támogatva, hatékony adatfeldolgozással és valós idejű következtetéssel [4] [7].
nvidia gb300
Ezzel szemben az NVIDIA GB300-at csúcsminőségű AI számítástechnikai és adatközpont-alkalmazásokhoz tervezték. Jelentősen magasabb memóriakapacitással és sávszélességgel büszkélkedhet, 288 GB HBM3E memóriával, lenyűgöző sávszélességgel, akár 8 TB/s -ig [2] [3] [9]. A memória sávszélességének ez a jelentős növekedése elengedhetetlen a nagy adatkészletek és a komplex AI modellek kezeléséhez, lehetővé téve a gyorsabb feldolgozást és a valós idejű AI műveletek csökkentését [9]. A GB300 magában foglalja a fejlett hálózati képességeket is, mint például a ConnectX-8 NIC, amely megkétszerezi a sávszélességet az elődjéhez képest, támogatva a nagyobb kötegelt méreteket és a meghosszabbított szekvencia hosszát [3] [9].
összehasonlítás
Míg a GB10 Superchip robusztus memória sávszélességet kínál, amely alkalmas a helyi AI fejlesztésre és a kisebb méretű AI modellekre, a GB300-at sokkal nagyobb AI munkaterhelésekhez és adatközpontok környezetéhez tervezték. A GB300 memória sávszélessége szignifikánsan magasabb, így alkalmassá teszi a hatalmas adatfeldolgozást és a nagysebességű adatátvitelt igénylő alkalmazásokhoz. Összefoglalva: a GB300 sokkal nagyobb memória sávszélességet biztosít a GB10-hez képest, tükrözve a nagyszabású AI számítástechnikai és adatközpont alkalmazásokra összpontosítást.
Idézetek:
[1] https://www.cnx-software.com/2025/03/19/nvidia-dgx-park-a-desktop-ai-supercomputer-powered-by-nvidia-gb10-20-core-core-core-core-core-soc-with-tops-of-a-ai-performance/
[2] https://siliconangle.com/2024/12/26/Leaks-Reveal-beefedspecifikációk-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-utveils-new-ascent-gx10-mini-pc-powered-nvidia-gb10-grace-blackwell-superchip
[8] https://www.techpowerup.com/330154/nvidia-gb300-blackwell-ultra-will-feature-288-gbm3e-memory-1400-w-tdp
[9] https://drrobertcastellano.substack.com/p/nvidia-gb300-redefining-ai-computing
[10] https://seemianalysis.com/2024/12/25/nvidias-christmas-present-gb300-b300-reason-inference-infory-memory-supply-chain/