Der Stromverbrauch des NVIDIA GB10 Superchip und des NVIDIA GB300 unterscheidet sich aufgrund ihrer unterschiedlichen Auszeichnungen und Anwendungen erheblich.
nvidia gb10 Superchip
Der GB10 Superchip ist Teil der Projektstellen von NVIDIA, die für eine leistungsstarke KI -Leistung auf einer Desktop -Skala bereitgestellt werden. Es verfügt über eine Nvidia Blackwell-GPU mit den neuesten Cuda-Kernen und Tensor-Kern der fünften Generation, die über NVLink-C2C-Interconnect mit einer Hochleistungs-Nvidia-Grace-CPU verbunden sind. Der GB10 Superchip liefert bis zu 1 PETAFLOP AI -Leistung bei FP4 -Präzision und umfasst 128 GB einheitliches, kohärentes Speicher und bis zu 4 TB NVME -Speicher. Bemerkenswerterweise arbeitet es mit einem Standard-Elektroauslass, was im Vergleich zu GB300 [2] [5] [8] einen relativ geringen Stromverbrauch im Vergleich zu GB300 [2] [8] anzeigt.Nvidia GB300
Das NVIDIA GB300 hingegen ist eine Hochleistungs-AI-GPU für Rechenzentren und hyperscale-Umgebungen. Es wird vom B300 -Chip angetrieben und verfügt über 288 GB HBM3E -Speicher und bietet im Vergleich zu seinen Vorgängern einen signifikanten Anstieg sowohl der Speicherkapazität als auch der Rechenleistung. Der GB300 verfügt über eine thermische Konstruktionskraft (TDP) von 1400 Watt, was einem erheblichen Anstieg gegenüber dem GB200 ist, was seine verbesserten Leistungsfähigkeiten für die Arbeitsbelastung von AI und leistungsstarken Computing widerspiegelt [1] [3] [4].Vergleich
In Bezug auf den Stromverbrauch ist der GB10-Superchip so konzipiert, dass er effizient ist und eine Standard-Elektro-Outlet abführt, die in vielen Regionen in der Regel bis zu 1500 Watt liefert. Dies deutet darauf hin, dass der Stromverbrauch des GB10 erheblich niedriger ist als der des GB300, der für seine GPU allein 1400 Watt erforderlich ist. Der hohe Strombedarf des GB300 ist auf seine fortschrittliche Architektur und die erhöhte Leistungsfähigkeiten zurückzuführen, wodurch sie für groß angelegte AI-Computerumgebungen geeignet ist. Im Gegensatz dazu ist der GB10 für den Desktop -Gebrauch optimiert und bietet ein Gleichgewicht zwischen Leistung und Leistungseffizienz für die Entwicklung von KI und Prototyping [2] [5] [8].Während der GB10 Superchip eine beeindruckende KI -Leistung für seine Größe und Stromanforderungen bietet, ist der NVIDIA GB300 für viel anspruchsvollere KI -Arbeitsbelastung in Rechenzentren ausgelegt, was einen höheren Stromverbrauch erfordert, um seine überlegene Leistung zu erzielen.
Zitate:
[1] https://www.tweaktown.com/news/103991/nvidia-gb300-blackwell-ultra-ai-gpu-288gb-hbm3e-1-4kw-bower-50-faster-than-gb200/index.html
[2] https://www.stocktitan.net/news/nvda/nvidia-puts-grace-blackwell-on-yever-desk-and-ty-aideveloper-jpbvfo6wno4.html
[3] https://www.techpowerup.com/330154/nvidia-gb300-blackwell-ultra-will-feature-288-gb-hbm3e-memory-1400-w-tdp
[4] https://drrobertcastellano.substack.com/p/nvidia-gb300-redefining-ai-computing
[5] https://www.bigdatawire.com/2025/01/10/inside-nvidias-new-desktop-ai-box-project-digits/
[6] https://www.nvidia.com/en-us/data-center/dgx-b300/
[7] https://siliconangle.com/2024/12/26/leaks-reveal-beefed-spicifications-nvidias-next-gen-gb300-ai-Server/
[8] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-puts-gace-blackwell-on-every-desk-and-tevery-aidevelopers-fingipips
[9] https://meta-quantum.today/?p=3460