Το NVIDIA GB10 SuperChip και το NVIDIA GB300 έχουν σχεδιαστεί για να ενισχύσουν τις δυνατότητες επεξεργασίας AI, αλλά διαφέρουν σημαντικά στην αρχιτεκτονική, τις επιδόσεις και τις προβλεπόμενες περιπτώσεις χρήσης τους.
GB10 Superchip
Το GB10 SuperChip βασίζεται στην αρχιτεκτονική Nvidia Grace Blackwell και βελτιστοποιείται για συμπαγείς παράγοντες μορφής επιφάνειας εργασίας. Διαθέτει μια ισχυρή GPU Blackwell με πυρήνες Tensor πέμπτης γενιάς και υποστήριξη FP4, παρέχοντας έως και 1.000 τρισεκατομμύρια επιχειρήσεις ανά δευτερόλεπτο (κορυφές) της ισχύος επεξεργασίας AI [1] [3]. Το GB10 περιλαμβάνει CPU 20-core ARM, ο οποίος ενισχύει την προεπεξεργασία δεδομένων και την ενορχήστρωση, την επιτάχυνση του συντονισμού μοντέλου και την κατάπαυση σε πραγματικό χρόνο [1] [4]. Προσφέρει 128GB ενοποιημένης συνεκτικής μνήμης, επιτρέποντας στους προγραμματιστές να διαχειρίζονται μοντέλα AI έως και 200 δισεκατομμύρια παραμέτρους [1] [7]. Το GB10 είναι ιδανικό για ερευνητές και προγραμματιστές AI που χρειάζονται ισχυρό AI Computing στους επιτραπέζιους υπολογιστές τους για πρωτότυπα και τελειοποιούν τα μοντέλα AI [6] [7].
NVIDIA GB300
Αντίθετα, το NVIDIA GB300 είναι χτισμένο με την αρχιτεκτονική Grace Blackwell Ultra και έχει σχεδιαστεί για πιο απαιτητικούς φόρτους εργασίας AI, ιδιαίτερα σε επιχειρηματικά περιβάλλοντα. Διαθέτει GPU Blackwell Ultra με τους τελευταίους πυρήνες τανυστήρα και την ακρίβεια FP4, συνδεδεμένη με CPU υψηλής απόδοσης NVIDIA Grace μέσω NVLink-C2C [3] [5]. Το GB300 προσφέρει σημαντική αύξηση της χωρητικότητας μνήμης, με μέχρι 288GB HBM3E, η οποία υποστηρίζει μεγαλύτερα μοντέλα απευθείας στη μνήμη και μειώνει την καθυστέρηση για εφαρμογές σε πραγματικό χρόνο [2] [6]. Αυτό το SuperChip είναι μέρος του σταθμού DGX, ο οποίος παρέχει ένα τεράστιο 784GB συνεκτικού χώρου μνήμης, καθιστώντας το κατάλληλο για μεγάλης κλίμακας εκπαίδευση και φόρτου εργασίας [3] [6]. Το GB300 είναι βελτιστοποιημένο τόσο για καθήκοντα κατάρτισης όσο και για εργασίες συμπερασμάτων, με βελτιωμένες δυνατότητες δικτύου μέσω της κάρτας δικτύου CX8 και 1.6T οπτικών μονάδων, διπλασιάζοντας το εύρος ζώνης σε σύγκριση με τον προκάτοχό του [2].
βασικές διαφορές
- Απόδοση και αρχιτεκτονική: Το GB10 προσφέρει έως και 1 Petaflop της απόδοσης AI, ενώ το GB300 προσφέρει σημαντικά υψηλότερη υπολογιστική ισχύ, με έμφαση σε φόρτο εργασίας μεγαλύτερης κλίμακας AI.
- Χωρητικότητα μνήμης: Το GB10 έχει 128GB ενοποιημένης μνήμης, ενώ το GB300 προσφέρει έως και 288GB HBM3E και όταν ενσωματωθεί σε συστήματα όπως ο σταθμός DGX, μπορεί να παρέχει έως και 784GB συνεκτικής μνήμης.
- Προβλεπόμενη χρήση: Το GB10 έχει σχεδιαστεί για την ανάπτυξη της επιφάνειας εργασίας AI, ιδανικό για ερευνητές και προγραμματιστές που χρειάζονται άμεση ανάπτυξη μοντέλου AI. Το GB300 απευθύνεται σε επιχειρηματικά περιβάλλοντα, υποστηρίζοντας μεγάλες ανάγκες υποδομής AI.
- Δικτύωση και επεκτασιμότητα: Το GB300 περιλαμβάνει προηγμένες δυνατότητες δικτύωσης με την κάρτα δικτύου CX8, η οποία διπλασιάζει το εύρος ζώνης, καθιστώντας την πιο κατάλληλη για κέντρα δεδομένων υπερ-κλίμακας και μεγάλης κλίμακας ανάπτυξης AI. Το GB10 μπορεί να συνδέσει δύο συστήματα μέσω του ConnectX-7 NICS για το χειρισμό μεγαλύτερων μοντέλων, αλλά δεν είναι τόσο κλιμακωτό όσο το GB300 σε μεγάλα περιβάλλοντα κέντρων δεδομένων.
Αναφορές:
[1] https://press.asus.com/news/press-releases/asus-introduces-ascent-gx-10-ai-supercputer-powered- by-nvidia-gb-10-grace-blackwell-superchip/
[2] https://drobertcastellano.substack.com/p/nvidia-gb300-redefining-ai-computing
[3] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-dgx-spark-and-dgx-station-personal-ai-cumper
[4] https://www.bigdatawire.com/this-just-in/nvidia-unveils-project-digits-personal-ai-supercomputer/
[5] https://www.nvidia.com/en-us/data-center/dgx-gb300/
[6] https://opentools.ai/news/nvidia-unleashes-the-future-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-every-desk-and-at-every-developers