يختلف استهلاك الطاقة من NVIDIA GB10 Superchip و NVIDIA GB300 بشكل كبير بسبب تصميماتها وتطبيقاتها المميزة.
NVIDIA GB10 SuperCHIP
يعد SuperChip GB10 جزءًا من أرقام مشروع NVIDIA ، المصممة لتوفير أداء قوي من الذكاء الاصطناعي على مقياس سطح المكتب. إنه يتميز بوحدة معالجة الرسومات NVIDIA Blackwell مع أحدث نوى CUDA ونوى الموترات من الجيل الخامس ، متصلة بوحدة معالجة مركبة NVIDIA GRACE عالية الأداء عبر اتصال NVLINK-C2C. يوفر SuperChip GB10 ما يصل إلى 1 Petaflop من أداء الذكاء الاصطناعى عند دقة FP4 ويتضمن 128 جيجابايت من ذاكرة موحدة متماسكة وما يصل إلى 4 تيرابايت من تخزين NVME. والجدير بالذكر أنه يعمل باستخدام منفذ كهربائي قياسي ، مما يشير إلى انخفاض استهلاك الطاقة نسبيًا مقارنةً بحلول مركز البيانات عالية الأداء مثل GB300 [2] [5] [8].NVIDIA GB300
من ناحية أخرى ، فإن NVIDIA GB300 هو وحدة معالجة الرسومات AI عالية الأداء مصممة لمراكز البيانات وبيئات الفائض. يتم تشغيله بواسطة شريحة B300 ويتميز بذاكرة HBM3E 288 جيجابايت ، مما يوفر زيادة كبيرة في كل من سعة الذاكرة والقوة الحسابية مقارنة بأسلافها. يتمتع GB300 بقدرة تصميم حرارية (TDP) تبلغ 1400 واط ، وهي زيادة كبيرة على GB200 ، مما يعكس قدراتها المحسنة في AI وأعباء عمل الحوسبة عالية الأداء [1] [3] [4].مقارنة
فيما يتعلق باستهلاك الطاقة ، تم تصميم SuperChip GB10 ليكون فعالًا في الطاقة ، مما يركض على منفذ كهربائي قياسي ، والذي يوفر عادة ما يصل إلى 1500 واط في العديد من المناطق. هذا يشير إلى أن استهلاك الطاقة GB10 أقل بكثير من استهلاك GB300 ، والذي يتطلب 1400 واط وحده لعمليات معالجة الرسومات. يرجع متطلبات الطاقة العالية في GB300 إلى بنيةها المتقدمة وزيادة قدرات الأداء ، مما يجعلها مناسبة لبيئات الحوسبة AI واسعة النطاق. في المقابل ، تم تحسين GB10 لاستخدام سطح المكتب ، مما يوفر توازنًا بين الأداء وكفاءة الطاقة لتطوير الذكاء الاصطناعي والنماذج الأولية [2] [5] [8].بشكل عام ، في حين أن GB10 SuperChip يوفر أداءً مثيرًا للإعجاب من الذكاء الاصطناعي لمتطلبات الحجم والطاقة ، إلا أن NVIDIA GB300 مصمم لأعباء عمل الذكاء الاصطناعى أكثر تطلبًا في مراكز البيانات ، مما يستلزم استهلاك الطاقة الأعلى لتحقيق أدائها المتفوق.
الاستشهادات:
[1] https://www.tweaktown.com/news/103991/nvidia-gb300-lackwell-ultra-ai-mpu-288gb-hbm3e-1-4kw-power-50-faster-than-gb200/index.html
[2] https://www.stocktitan.net/news/nvda/nvidia-puts-grace-lackwell-on-every-desk-an-at-avery-aived-jpbvfo6wno4.html
[3] https://www.techpowerup.com/330154/nvidia-gb300-blackwell-ultra-will-feature-288-gb-hbm3e-memory-1400-w-tdp
[4] https://drobertcastellano.substack.com/p/nvidia-gb300-redefining-ai-computing
[5]
[6] https://www.nvidia.com/en-us/data-center/dgx-b300/
[7]
[8] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-puts-grace-lackwell-on-every-desk-at-avery-ai-developers-fingerpips
[9] https://meta-quantum.today/؟p=3460