Az NVIDIA GB10 Superchip és az NVIDIA GB300 egyaránt az AI feldolgozási képességeinek javítására szolgál, de architektúrájukban, teljesítményükben és a tervezett felhasználási esetekben jelentősen különböznek.
GB10 Superchip
A GB10 Superchip az Nvidia Grace Blackwell architektúrán alapul, és a kompakt, asztali forma tényezőkre optimalizálva van. Robusztus Blackwell GPU-val rendelkezik, ötödik generációs tenzormaggal és FP4-támogatással, amely akár 1000 trillió műveletet eredményez másodpercenként (teteje) az AI feldolgozási teljesítményből [1] [3]. A GB10 tartalmaz egy 20 core ARM CPU-t, amely javítja az adatok előfeldolgozását és hangszerelését, a modell hangolását és a valós idejű következtetést [1] [4]. 128 GB egységes koherens memóriát kínál, lehetővé téve a fejlesztők számára, hogy 200 milliárd paraméter AI modelleket kezeljenek [1] [7]. A GB10 ideális az AI kutatók és fejlesztők számára, akiknek nagy teljesítményű AI-számításra van szükségük az asztalukon a prototípus készítéséhez és az AI modellek finomhangolásához [6] [7].
nvidia gb300
Ezzel szemben az NVIDIA GB300 a Grace Blackwell Ultra Architecture -val készült, és azt tervezték, hogy igényesebb AI munkaterhelést készítsen, különösen a vállalati környezetben. Blackwell Ultra GPU-val rendelkezik, a legújabb tenzormagokkal és az FP4 pontossággal, amely egy nagy teljesítményű NVIDIA GRACE CPU-hoz csatlakozik az NVLink-C2C-n keresztül [3] [5]. A GB300 a memóriakapacitás jelentős növekedését kínálja, legfeljebb 288 GB HBM3E-vel, amely a nagyobb modelleket közvetlenül támogatja a memóriában, és csökkenti a valós idejű alkalmazások késéssének [2] [6]. Ez a Superchip a DGX állomás része, amely hatalmas 784 GB-os koherens memóriaterületet biztosít, így alkalmassá teszi a nagyszabású edzéseket és a következtetéseket [3] [6]. A GB300 -at mind az edzési, mind a következtetési feladatokhoz optimalizálják, a CX8 hálózati kártyán és az 1,6T optikai modulokon keresztül továbbfejlesztett hálózati képességekkel, a sávszélesség megduplázódásával összehasonlítva az elődjével [2].
kulcsfontosságú különbségek
- Teljesítmény és architektúra: A GB10 legfeljebb 1 AI teljesítményű petaflopot szállít, míg a GB300 lényegesen magasabb számítási teljesítményt kínál, a nagyobb méretű AI munkaterhelésekre összpontosítva.
- Memóriakapacitás: A GB10 128 GB -os egységes memóriával rendelkezik, míg a GB300 legfeljebb 288 GB HBM3E -t kínál, és ha olyan rendszerekbe integrálódik, mint a DGX állomás, akkor akár 784 GB koherens memóriát is biztosíthat.
- Működött felhasználás: A GB10 -et az AI AI fejlesztéshez tervezték, ideális a kutatók és fejlesztők számára, akiknek azonnali AI modell telepítését igénylik. A GB300 vállalati környezetre irányul, támogatva a nagyszabású AI infrastruktúra-igényeket.
- Hálózati és méretezhetőség: A GB300 fejlett hálózati képességeket tartalmaz a CX8 hálózati kártyával, amely megkétszerezi a sávszélességet, így alkalmassá teszi a hiperskál-adatközpontok és a nagyszabású AI telepítések számára. A GB10 két rendszert képes csatlakoztatni a ConnectX-7 NICS-en keresztül a nagyobb modellek kezelésére, de nem olyan méretezhető, mint a GB300 nagy adatközponti környezetben.
Idézetek:
[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://drrobertcastellano.substack.com/p/nvidia-gb300-redefining-ai-computing
[3] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announdes-dgx-park-and-dgx-station-personal-ai-computers
[4] https://www.bigdatawire.com/this-just-in/nvidia-utveils-project-cigits-perser--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