NVIDIA GB10 SuperChip og NVIDIA GB300 er begge designet til at forbedre AI -behandlingsfunktioner, men adskiller sig markant i deres arkitektur, ydeevne og tilsigtede brugssager.
GB10 SuperChip
GB10 SuperChip er baseret på NVIDIA Grace Blackwell -arkitekturen og er optimeret til kompakte, desktopformfaktorer. Den har en robust Blackwell GPU med femte generation af tensorkerner og FP4-support, der leverer op til 1.000 billioner operationer pr. Sekund (TOPS) af AI-behandlingseffekt [1] [3]. GB10 inkluderer en 20-core ARM CPU, der forbedrer dataforarbejdning og orkestrering, accelererende modelindstilling og inference i realtid [1] [4]. Det tilbyder 128 GB samlet sammenhængende hukommelse, hvilket giver udviklere mulighed for at administrere AI -modeller op til 200 milliarder parametre [1] [7]. GB10 er ideel til AI-forskere og udviklere, der har brug for kraftig AI-computing på deres desktops til prototype og finjustering af AI-modeller [6] [7].
NVIDIA GB300
I modsætning hertil er NVIDIA GB300 bygget med Grace Blackwell Ultra Architecture og er designet til mere krævende AI -arbejdsbelastninger, især i virksomhedsmiljøer. Den har en Blackwell Ultra GPU med de nyeste tensorkerner og FP4-præcision, der er forbundet til en højtydende Nvidia Grace CPU via NVLink-C2C [3] [5]. GB300 tilbyder en betydelig stigning i hukommelseskapacitet med op til 288 GB HBM3E, som understøtter større modeller direkte i hukommelsen og reducerer forsinkelsen til realtidsapplikationer [2] [6]. Denne superchip er en del af DGX-stationen, der giver en massiv 784 GB sammenhængende hukommelsesrum, hvilket gør det velegnet til storskala træning og inferencing arbejdsbelastning [3] [6]. GB300 er optimeret til både trænings- og inferensopgaver med forbedrede netværksfunktioner gennem CX8 -netværkskortet og 1,6T optiske moduler, der fordobler båndbredde sammenlignet med dens forgænger [2].
Nøgleforskelle
- Performance og arkitektur: GB10 leverer op til 1 petaflop af AI-ydeevne, mens GB300 tilbyder signifikant højere beregningsstyrke med fokus på større AI-arbejdsbelastninger.
- Hukommelseskapacitet: GB10 har 128 GB Unified Memory, mens GB300 tilbyder op til 288 GB HBM3E, og når den er integreret i systemer som DGX -stationen, kan den give op til 784 GB sammenhængende hukommelse.
- Tilsigtet brug: GB10 er designet til desktop AI -udvikling, ideel til forskere og udviklere, der har brug for øjeblikkelig AI -modeludvikling. GB300 er målrettet mod virksomhedsmiljøer, der understøtter store AI-infrastrukturbehov.
- Netværk og skalerbarhed: GB300 inkluderer avancerede netværksfunktioner med CX8-netværkskortet, der fordobler båndbredde, hvilket gør det mere velegnet til hyperscale datacentre og store AI-implementeringer. GB10 kan forbinde to systemer via ConnectX-7 NICS til håndtering af større modeller, men er ikke så skalerbar som GB300 i store datacentermiljøer.
Citater:
[Jeg
[2] https://drrobertcastellano.substack.com/p/nvidia-gb300-definerende-i-computing
)
)
[5] https://www.nvidia.com/en-us/data-center/dgx-gb300/
[6] https://opentools.ai/news/nvidia-unleashes-the-future-with-personal-i-supercomputers
[7] https://meta-quantum.today/?p=3460
[8] https://www.nvidia.com/en-us/data-center/gb300-nvl72/
)