NVIDIA GB10 Superchip og NVIDIA GB300 er begge designet for å forbedre AI -prosesseringsmulighetene, men skiller seg betydelig ut i saker om arkitektur, ytelse og tiltenkte bruk.
GB10 Superchip
GB10 Superchip er basert på Nvidia Grace Blackwell -arkitekturen og er optimalisert for kompakte, stasjonære formfaktorer. Den har en robust Blackwell GPU med femte generasjons tensorkjerner og FP4-støtte, og leverer opptil 1000 billioner operasjoner per sekund (topper) AI-prosessorkraft [1] [3]. GB10 inkluderer en 20-kjerne ARM-CPU, som forbedrer dataforbehandling og orkestrering av data, akselererende modellinnstilling og inferencing i sanntid [1] [4]. Det tilbyr 128 GB enhetlig sammenhengende minne, slik at utviklere kan administrere AI -modeller opptil 200 milliarder parametere [1] [7]. GB10 er ideell for AI-forskere og utviklere som trenger kraftige AI-databehandling på stasjonære maskiner for prototyping og finjustering av AI-modeller [6] [7].
NVIDIA GB300
I kontrast er NVIDIA GB300 bygget med Grace Blackwell Ultra -arkitektur og er designet for mer krevende AI -arbeidsmengder, spesielt i bedriftsmiljøer. Den har en Blackwell Ultra GPU med de nyeste Tensor-kjernene og FP4-presisjonen, koblet til en høyytelses NVIDIA Grace CPU via NVLink-C2C [3] [5]. GB300 gir en betydelig økning i minnekapasiteten, med opptil 288 GB HBM3E, som støtter større modeller direkte i minnet og reduserer latens for sanntidsapplikasjoner [2] [6]. Denne Superchip er en del av DGX-stasjonen, som gir en massiv 784 GB sammenhengende minneplass, noe som gjør den egnet for storskala trening og inferencing arbeidsmengde [3] [6]. GB300 er optimalisert for både trenings- og inferanseoppgaver, med forbedrede nettverksfunksjoner gjennom CX8 -nettverkskortet og 1.6T optiske moduler, dobling av båndbredde sammenlignet med forgjengeren [2].
Nøkkelforskjeller
- Prestasjon og arkitektur: GB10 leverer opptil 1 petaflop av AI-ytelse, mens GB300 tilbyr betydelig høyere beregningskraft, med fokus på større AI-arbeidsmengder.
- Minnekapasitet: GB10 har 128 GB enhetlig minne, mens GB300 tilbyr opptil 288 GB HBM3E, og når den er integrert i systemer som DGX -stasjonen, kan den gi opptil 784 GB sammenhengende minne.
- MENTENDE BRUK: GB10 er designet for Desktop AI -utvikling, ideell for forskere og utviklere som trenger øyeblikkelig AI -modelldistribusjon. GB300 er rettet mot bedriftsmiljøer, og støtter storskala AI-infrastrukturbehov.
- Nettverk og skalerbarhet: GB300 inkluderer avanserte nettverksfunksjoner med CX8-nettverkskortet, som dobler båndbredden, noe som gjør det mer egnet for hyperscale datasentre og storskala AI-distribusjoner. GB10 kan koble to systemer via ConnectX-7 NICS for håndtering av større modeller, men er ikke så skalerbar som GB300 i store datasentermiljøer.
Sitasjoner:
[1] https://press.asus.com/news/press-releases/asus-introduces-cent-gx-10-ai-supercomputer-powered-by-nvidia-gb-10-grace-blackwell-superchip/
[2] https://drrobertcastellano.substack.com/p/nvidia-gb300-edefining-ai-datamance
[3] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-dgx-spark-and-dgx-station-personal-ai-computers
[4] https://www.bigdatawire.com/this-nust-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-unleashesh-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-potts-grace-blackwell-on- alle-desk-and-at-every-ai-debopers-fingertips