NVIDIA GB10 Superchip i NVIDIA GB300 są zaprojektowane w celu zwiększenia możliwości przetwarzania AI, ale różnią się znacznie pod względem architektury, wydajności i zamierzonych przypadków użycia.
GB10 Superchip
Superchip GB10 oparty jest na architekturze NVIDIA Grace Blackwell i jest zoptymalizowany pod kątem kompaktowych, komputerowych formularzy. Posiada solidny procesor graficzny Blackwell z rdzeniami tensorowymi piątej generacji i obsługą FP4, dostarczając do 1000 bilionów operacji na sekundę (szczyty) mocy przetwarzania AI [1] [3]. GB10 zawiera 20-rdzeniowy procesor ARM, który poprawia przetwarzanie danych i orkiestrację, przyspieszając strojenie modelu i wnioskowanie w czasie rzeczywistym [1] [4]. Oferuje 128 GB jednolitej spójnej pamięci, umożliwiając programistom zarządzanie modelami AI do 200 miliardów parametrów [1] [7]. GB10 jest idealny dla badaczy i programistów AI, którzy potrzebują potężnego obliczania AI na swoich komputerach na prototypowanie i dostrajanie modeli AI [6] [7].
Nvidia GB300
Natomiast NVIDIA GB300 jest zbudowany z Ultra Architecture Grace Blackwell i jest przeznaczony do bardziej wymagających obciążeń AI, szczególnie w środowiskach korporacyjnych. Posiada Blackwell Ultra GPU z najnowszymi rdzeniami tensorowymi i precyzją FP4, podłączoną do procesora NVIDIA Grace o wysokiej wydajności za pośrednictwem NVLink-C2c [3] [5]. GB300 oferuje znaczny wzrost pojemności pamięci, z do 288 GB HBM3E, który obsługuje większe modele bezpośrednio w pamięci i zmniejsza opóźnienie aplikacji w czasie rzeczywistym [2] [6]. Ten superchip jest częścią stacji DGX, która zapewnia masywną 784 GB spójnej przestrzeni pamięci, dzięki czemu jest odpowiednia do treningu na dużą skalę i wnioskowania [3] [6]. GB300 jest zoptymalizowany zarówno pod kątem zadań szkoleniowych, jak i wnioskowania, z ulepszonymi możliwościami sieci za pośrednictwem karty sieciowej CX8 i modułami optycznymi 1,6T, podwajając szerokość pasma w porównaniu do jego poprzednika [2].
Kluczowe różnice
- Wydajność i architektura: GB10 zapewnia do 1 PEAFLOP wydajności AI, podczas gdy GB300 oferuje znacznie wyższą moc obliczeniową, ze szczególnym naciskiem na obciążenia AI na większą skalę.
- Pojemność pamięci: GB10 ma 128 GB ujednoliconej pamięci, podczas gdy GB300 oferuje do 288 GB HBM3E, a po zintegrowaniu z systemami takimi jak stacja DGX może zapewnić do 784 GB spójnej pamięci.
- Zastosowanie: GB10 jest przeznaczony do rozwoju sztucznej inteligencji komputerów stacjonarnych, idealny dla badaczy i programistów potrzebujących natychmiastowego wdrożenia modelu AI. GB300 jest ukierunkowany na środowiska korporacyjne, obsługujące duże potrzeby infrastruktury AI na dużą skalę.
- Networking i skalowalność: GB300 zawiera zaawansowane możliwości sieciowe z kartą sieciową CX8, która podwaja przepustowość, co czyni go bardziej odpowiednim dla centrów danych hiperskalnych i na dużą skalę AI. GB10 może łączyć dwa systemy za pośrednictwem NICS ConnectX-7 do obsługi większych modeli, ale nie jest tak skalowalny jak GB300 w dużych środowiskach centrów danych.
Cytaty:
[1] https://press.asus.com/news/press-releases/asus-introduce-asent-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-anddgx-station-personal-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-developers-fingertips