NVIDIA GB10 SUPERCHIP和NVIDIA GB300都是强大的以AI为中心的处理器，但它们具有不同的目的，并且具有独特的内存带宽功能。
nvidia gb10 superchip
GB10 SuperChip用于NVIDIA DGX Spark和Asus Ascent GX10等设备，具有统一的连贯存储系统，其128 GB为256位LPDDR5X内存。该配置提供了273 GB/S [1] [4]的内存带宽。 GB10利用NVIDIA NVLINK-C2C互连技术，该技术提供了CPU+GPU-CORENENT内存模型，其带宽是PCIE 5.0的五倍[1] [1] [7]。该体系结构已针对紧凑，高性能的AI应用程序进行了优化，并通过有效的数据处理和实时推断[4] [7]支持多达2000亿个参数模型。
nvidia gb300
相比之下，NVIDIA GB300专为高端AI计算和数据中心应用而设计。它具有更高的内存能力和带宽，具有288 GB的HBM3E内存，具有令人印象深刻的带宽高达8 tb/s [2] [3] [9]。内存带宽的大幅度增加对于处理大型数据集和复杂的AI模型至关重要，从而可以更快地处理和减少实时AI操作的延迟[9]。 GB300还结合了高级网络功能，例如ConnectX-8 NIC，与其前身相比，带宽翻倍，支持较大的批量大小和扩展序列长度[3] [9]。
＃＃＃ 比较
尽管GB10 SuperChip提供了适合本地AI开发和较小规模AI型号的强大内存带宽，但GB300却设计用于更大尺度的AI工作负载和数据中心环境。 GB300的内存带宽明显更高，使其更适合需要大量数据处理和高速数据传输的应用。总而言之，与GB10相比，GB300提供了更高的内存带宽，这反映了其对大型AI计算和数据中心应用程序的关注。
引用：
[1] https://www.cnx-software.com/2025/03/19/nvidia-dgx-spark-a-a-desktop-ai-supercomputer-power--by-nvidia-nvidia-gb10-20-20-20-20-core-marmv9-core-armv9-sococococococcococococococococococococococococ-----------------------------------
[2] https://siliconangle.com/2024/12/26/leaks-reveal-beefed-specifications-nvidias-next-next-gen-gen-gen-gen-gen-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-gb10-gb10-grace-blace-blackwell-superchip
[8] https://www.techpowerup.com/330154/nvidia-gb300-blackwell-ultra-will-feature-288-gb-hbm3e-memory-memory-1400-w-tdp
[9] https://drorrobertcastellano.substack.com/p/nvidia-gb300-redefining-ai-computing
[10] https://semianalysis.com/2024/12/25/nvidias-christmas-present-present-gb300-b300-b300-reasoning-inperence-inference-inference-inference-inferend-mazon-mazon-memory-supply-chain/