NVIDIA GB10 SuperChipとNVIDIA GB300はどちらもAI処理機能を強化するように設計されていますが、アーキテクチャ、パフォーマンス、および意図したユースケースが大きく異なります。
GB10 SuperChip
GB10 SuperChipは、Nvidia Grace Blackwell Architectureに基づいており、コンパクトなデスクトップフォームファクター向けに最適化されています。第5世代のテンソルコアとFP4サポートを備えた堅牢なBlackwell GPUを備えており、AI処理能力[1] [3]の1秒あたり最大1,000兆個の操作を提供します。 GB10には、20コアアームCPUが含まれており、データの前処理とオーケストレーション、モデルチューニングの加速、リアルタイム推論を強化します[1] [4]。 128GBの統一されたコヒーレントメモリを提供するため、開発者は最大2,000億のパラメーターをAIモデルを管理できます[1] [7]。 GB10は、プロトタイプおよび微調整AIモデルのためにデスクトップで強力なAIコンピューティングを必要とするAIの研究者と開発者に最適です[6] [7]。
nvidia gb300
対照的に、NVIDIA GB300はGrace Blackwell Ultra Architectureで構築されており、特にエンタープライズ環境で、より厳しいAIワークロード用に設計されています。最新のテンソルコアとFP4精度を備えたBlackwell Ultra GPUを備えており、NVLink-C2C [3] [5]を介して高性能NVIDIA Grace CPUに接続されています。 GB300は、メモリ容量が大幅に増加し、最大288GBのHBM3Eを提供します。これは、メモリ内のより大きなモデルを直接サポートし、リアルタイムアプリケーションのレイテンシを減らします[2] [6]。このスーパーチップはDGXステーションの一部であり、大規模な784GBのコヒーレントメモリスペースを提供し、大規模なトレーニングと推測ワークロードに適しています[3] [6]。 GB300は、トレーニングタスクと推論タスクの両方に最適化されており、CX8ネットワークカードと1.6T光学モジュールを介したネットワーク機能が強化されており、その前身と比較して帯域幅を2倍にします[2]。
##キーの違い
- パフォーマンスとアーキテクチャ：GB10はAIパフォーマンスの最大1ペタフロップを提供しますが、GB300は大規模なAIワークロードに焦点を当てた計算能力が大幅に高くなります。
- メモリ容量：GB10には128GBの統一メモリがありますが、GB300は最大288GBのHBM3Eを提供し、DGXステーションのようなシステムに統合されると、最大784GBのコヒーレントメモリを提供できます。
- 目的の使用：GB10は、デスクトップAI開発用に設計されており、即時AIモデルの展開を必要とする研究者や開発者に最適です。 GB300は、エンタープライズ環境を対象としており、大規模なAIインフラストラクチャのニーズをサポートしています。
- ネットワーキングとスケーラビリティ：GB300には、帯域幅を2倍にするCX8ネットワークカードの高度なネットワーク機能が含まれており、ハイパースケールのデータセンターと大規模なAI展開により適しています。 GB10は、大規模なモデルを処理するためにConnectX-7 NICSを介して2つのシステムを接続できますが、大規模なデータセンター環境ではGB300ほどスケーラブルではありません。
引用：
[1] https://press.asus.com/news/press-releases/asus-introduces-ascent-gx-10-ai-supercomputer-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-sersal-ai-ai-computers
[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-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-ai-develolers-fingertips