El NVIDIA GB10 Superchip y el NVIDIA GB300 están diseñados para mejorar las capacidades de procesamiento de IA, pero difieren significativamente en su arquitectura, rendimiento y casos de uso previstos.
GB10 Superchip
El GB10 Superchip se basa en la arquitectura Nvidia Grace Blackwell y está optimizado para factores compactos de forma de escritorio. Cuenta con una robusta GPU de Blackwell con núcleos de tensor de quinta generación y soporte de FP4, entregando hasta 1,000 billones de operaciones por segundo (TOPS) de potencia de procesamiento de IA [1] [3]. El GB10 incluye una CPU ARM de 20 núcleos, que mejora el preprocesamiento y la orquestación de datos, acelerando el ajuste del modelo e inferencia en tiempo real [1] [4]. Ofrece 128 GB de memoria coherente unificada, lo que permite a los desarrolladores administrar modelos de IA hasta 200 mil millones de parámetros [1] [7]. El GB10 es ideal para investigadores y desarrolladores de IA que necesitan una potente computación de IA en sus escritorios para prototipos y modelos de IA ajustados [6] [7].
nvidia gb300
Por el contrario, el NVIDIA GB300 está construido con la arquitectura Grace Blackwell Ultra y está diseñada para cargas de trabajo de IA más exigentes, particularmente en entornos empresariales. Cuenta con una GPU Blackwell Ultra con los últimos núcleos de tensor y precisión FP4, conectada a una CPU Nvidia Grace de alto rendimiento a través de NVLink-C2C [3] [5]. El GB300 ofrece un aumento sustancial en la capacidad de memoria, con hasta 288 GB de HBM3E, que admite modelos más grandes directamente en la memoria y reduce la latencia para las aplicaciones en tiempo real [2] [6]. Este superchip es parte de la estación DGX, que proporciona un gran espacio de memoria coherente de 784 GB, lo que lo hace adecuado para capacitación a gran escala e inferencia de cargas de trabajo [3] [6]. El GB300 está optimizado para tareas de entrenamiento e inferencia, con capacidades de red mejoradas a través de la tarjeta de red CX8 y los módulos ópticos de 1.6T, duplicando el ancho de banda en comparación con su predecesor [2].
Diferencias clave
- Performance y arquitectura: el GB10 ofrece hasta 1 petaflop de rendimiento de IA, mientras que el GB300 ofrece una potencia computacional significativamente mayor, con un enfoque en las cargas de trabajo de IA a mayor escala.
- Capacidad de memoria: el GB10 tiene 128 GB de memoria unificada, mientras que el GB300 ofrece hasta 288 GB de HBM3E, y cuando se integran en sistemas como la estación DGX, puede proporcionar hasta 784 GB de memoria coherente.
- Uso previsto: el GB10 está diseñado para el desarrollo de IA de escritorio, ideal para investigadores y desarrolladores que necesitan implementación de modelo de IA inmediata. El GB300 está dirigido a entornos empresariales, que respalda las necesidades de infraestructura de IA a gran escala.
- Redes y escalabilidad: el GB300 incluye capacidades avanzadas de redes con la tarjeta de red CX8, que duplica el ancho de banda, lo que lo hace más adecuado para centros de datos de hiperescala e implementaciones de IA a gran escala. El GB10 puede conectar dos sistemas a través de NICS ConnectX-7 para manejar modelos más grandes, pero no es tan escalable como el GB300 en entornos de centros de datos grandes.
Citas:
[1] https://press.asus.com/news/press-releases/asus-introduces-verscent-gx-10-ai-supercomputer-powered-by-nvidia-gb-10-grace-blackwell-superchip/
[2] https://drrobertcastellano.substack.com/p/nvidia-gb300-rodefining-ai-computing
[3] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-nounces-dgx-park-and-dgx-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-glackwell-on-every-esk-and-at-every-ai-developers-singertips