De NVIDIA GB10 Superchip en de NVIDIA GB300 zijn beide ontworpen om AI -verwerkingsmogelijkheden te verbeteren, maar verschillen aanzienlijk in hun architectuur, prestaties en beoogde use cases.
GB10 SUPERCHIP
De GB10 -superchip is gebaseerd op de Nvidia Grace Blackwell -architectuur en is geoptimaliseerd voor compacte, desktopvormfactoren. Het beschikt over een robuuste Blackwell GPU met tiende-generatie tensor cores en FP4-ondersteuning, die tot 1.000 biljoen operaties per seconde (tops) AI-verwerkingskracht levert [1] [3]. De GB10 bevat een CPU van 20-core ARM, die de voorbewerking en orkestratie van gegevens verbetert, modelafstemming en realtime inferentie versnelt [1] [4]. Het biedt 128 GB unified coherent geheugen, waardoor ontwikkelaars AI -modellen tot 200 miljard parameters kunnen beheren [1] [7]. De GB10 is ideaal voor AI-onderzoekers en ontwikkelaars die krachtige AI-computers op hun desktops nodig hebben voor prototyping en het verfijnen van AI-modellen [6] [7].
NVIDIA GB300
De NVIDIA GB300 is daarentegen gebouwd met de Grace Blackwell Ultra -architectuur en is ontworpen voor meer veeleisende AI -workloads, met name in bedrijfsomgevingen. Het beschikt over een Blackwell Ultra GPU met de nieuwste Tensor-kernen en FP4-precisie, verbonden met een krachtige Nvidia Grace CPU via NVLink-C2C [3] [5]. De GB300 biedt een aanzienlijke toename van de geheugencapaciteit, met tot 288 GB HBM3E, die grotere modellen rechtstreeks in het geheugen ondersteunt en de latentie voor realtime toepassingen vermindert [2] [6]. Deze superchip maakt deel uit van het DGX-station, dat een enorme 784 GB coherente geheugenruimte biedt, waardoor het geschikt is voor grootschalige training en workloads in de inferentie [3] [6]. De GB300 is geoptimaliseerd voor zowel trainings- als inferentietaken, met verbeterde netwerkmogelijkheden via de CX8 -netwerkkaart en 1.6T optische modules, verdubbeling van bandbreedte in vergelijking met zijn voorganger [2].
Belangrijkste verschillen
- Prestaties en architectuur: de GB10 levert tot 1 petaflop van AI-prestaties, terwijl de GB300 een aanzienlijk hogere rekenkracht biedt, met een focus op Workloads op grotere schaal.
- Geheugencapaciteit: de GB10 heeft 128 GB unified geheugen, terwijl de GB300 tot 288 GB HBM3E biedt en, wanneer geïntegreerd in systemen zoals het DGX -station, tot 784 GB coherent geheugen kan bieden.
- Bedoeld gebruik: de GB10 is ontworpen voor de ontwikkeling van de desktop AI, ideaal voor onderzoekers en ontwikkelaars die onmiddellijke AI -modelimplementatie nodig hebben. De GB300 is gericht op enterprise-omgevingen, ter ondersteuning van grootschalige AI-infrastructuurbehoeften.
- Netwerken en schaalbaarheid: de GB300 bevat geavanceerde netwerkmogelijkheden met de CX8-netwerkkaart, die de bandbreedte verdubbelt, waardoor het geschikter is voor hyperscale datacenters en grootschalige AI-implementaties. De GB10 kan twee systemen via ConnectX-7 NIC's verbinden voor het verwerken van grotere modellen, maar is niet zo schaalbaar als de GB300 in grote datacenteromgevingen.
Citaten:
[1] https://press.asus.com/news/press-releases/asus-introduces-ascent-gx-10-ai-supercomputer-powered-by-nvidia-gb-10-grace-blackwell-superchip/
[2] https://drrobertcastellano.substack.com/p/nvidia-gb300-redefining-ai-Computing
[3] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-Announces-dgx-spark-and-dgx-Station-Personal-Ai-Computers
[4] https://www.bigdatawire.com/this-just-in/nvidia-unvils-project-digits-personal-ai-supercomputer/
[5] https://www.nvidia.com/en-us/data-center/dgx-gb300/
[6] https://opentools.ai/news/nvidia-unleasheshe-the-future-with-personal-ai-supercomputers
[7] https://meta-quantum.today/?p=3460
[8] https://www.nvidia.com/en-us/data-center/gb300-nvl72/
[9] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-puts-grace-blackwell-on-yere-y-ge-desk-en-alles