Il Superchip NVIDIA GB10 e l'NVIDIA GB300 sono entrambi progettati per migliorare le capacità di elaborazione dell'IA ma differiscono significativamente nella loro architettura, prestazioni e casi d'uso previsti.
GB10 Superchip
Il Superchip GB10 si basa sull'architettura Nvidia Grace Blackwell ed è ottimizzato per fattori compatti in forma desktop. Presenta una solida GPU Blackwell con core tensori di quinta generazione e supporto FP4, offrendo fino a 1.000 trilioni di operazioni al secondo (TOPS) di potenza di elaborazione dell'IA [1] [3]. Il GB10 include una CPU ARM a 20 core, che migliora la preelaborazione dei dati e l'orchestrazione, l'accelerazione della messa a punto del modello e l'inferimento in tempo reale [1] [4]. Offre 128 GB di memoria coerente unificata, consentendo agli sviluppatori di gestire modelli AI fino a 200 miliardi di parametri [1] [7]. Il GB10 è l'ideale per ricercatori e sviluppatori di intelligenza artificiale che hanno bisogno di potenti computing di intelligenza artificiale sui loro desktop per prototipazione e modelli di intelligenza artificiale di messa a punto [6] [7].
Nvidia GB300
Al contrario, NVIDIA GB300 è costruito con Grace Blackwell Ultra Architecture ed è progettato per carichi di lavoro AI più impegnativi, in particolare in ambienti aziendali. Presenta una GPU Ultra Blackwell con le ultime core tensori e la precisione FP4, collegata a una CPU Nvidia Grace ad alte prestazioni tramite NVLink-C2C [3] [5]. Il GB300 offre un sostanziale aumento della capacità di memoria, con HBM3E fino a 288 GB, che supporta modelli più grandi direttamente in memoria e riduce la latenza per applicazioni in tempo reale [2] [6]. Questo superchip fa parte della stazione DGX, che fornisce un enorme 784 GB di spazio di memoria coerente, rendendolo adatto per la formazione su larga scala e l'inferimento di carichi di lavoro [3] [6]. Il GB300 è ottimizzato sia per le attività di addestramento che per l'inferenza, con funzionalità di rete migliorate attraverso la scheda di rete CX8 e moduli ottici 1.6T, raddoppiando la larghezza di banda rispetto al suo predecessore [2].
differenze chiave
- Performance e architettura: GB10 offre fino a 1 petaflop di prestazioni di intelligenza artificiale, mentre il GB300 offre un potere computazionale significativamente più elevato, con particolare attenzione ai carichi di lavoro AI su larga scala.
- Capacità di memoria: il GB10 ha 128 GB di memoria unificata, mentre il GB300 offre fino a 288 GB di HBM3E e, se integrato in sistemi come la stazione DGX, può fornire fino a 784 GB di memoria coerente.
- Uso previsto: il GB10 è progettato per lo sviluppo di AI desktop, ideale per ricercatori e sviluppatori che necessitano di una distribuzione immediata del modello AI. Il GB300 è mirato agli ambienti aziendali, supportando le esigenze di infrastruttura di intelligenza artificiale su larga scala.
- Networking e scalabilità: GB300 include funzionalità di rete avanzate con la scheda di rete CX8, che raddoppia la larghezza di banda, rendendola più adatta per i data center iperscale e le distribuzioni di intelligenza artificiale su larga scala. Il GB10 può collegare due sistemi tramite NIC ConnectX-7 per la gestione di modelli più grandi ma non è scalabile come GB300 in ambienti di dati di grandi dimensioni.
Citazioni:
[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://drobertcastellano.substack.com/p/nvidia-gb300-redefining-ai-computing
[3] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-dgx-spark-and-dgx-tation-personal-ai-computer
[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-with-personal-ai-supercomputer
[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-ai-developers-fingertips