Strømforbruket av NVIDIA GB10 Superchip og NVIDIA GB300 skiller seg betydelig på grunn av deres distinkte design og applikasjoner.
Nvidia GB10 Superchip
GB10 Superchip er en del av NVIDIAs prosjektsifre, designet for å gi kraftig AI -ytelse på stasjonær skala. Den har en NVIDIA Blackwell GPU med de nyeste CUDA-kjernene og femte generasjons tensorkjerner, koblet til en høyytelses NVIDIA Grace CPU via NVLink-C2C-sammenkobling. GB10 Superchip leverer opptil 1 petaflop av AI -ytelse ved FP4 -presisjon og inkluderer 128 GB enhetlig, sammenhengende minne og opptil 4 TB NVME -lagring. Spesielt fungerer det ved bruk av et standard elektrisk utløp, noe som indikerer relativt lavt strømforbruk sammenlignet med høyytelsesdatasenterløsninger som GB300 [2] [5] [8].NVIDIA GB300
NVIDIA GB300, derimot, er en høy ytelse AI GPU designet for datasentre og hyperscale-miljøer. Den drives av B300 -brikken og har 288 GB av HBM3E -minne, og gir en betydelig økning i både minnekapasitet og beregningskraft sammenlignet med forgjengerne. GB300 har en termisk designkraft (TDP) på 1400 watt, som er en betydelig økning i forhold til GB200, noe som gjenspeiler dens forbedrede ytelsesegenskaper for AI og høyytelsesbehandlingsarbeidsmengder [1] [3] [4].Sammenligning
Når det gjelder strømforbruk, er GB10 Superchip designet for å være effektive, og løper av et standard elektrisk utløp, som vanligvis gir opptil 1500 watt i mange regioner. Dette antyder at GB10s strømforbruk er betydelig lavere enn GB300, som krever 1400 watt alene for sin GPU. GB300s høye kraftbehov skyldes sin avanserte arkitektur og økte ytelsesegenskaper, noe som gjør det egnet for storstilt AI-datamiljøer. I kontrast er GB10 optimalisert for bruk av skrivebordet, og gir en balanse mellom ytelse og krafteffektivitet for AI -utvikling og prototyping [2] [5] [8].Totalt sett, mens GB10 Superchip tilbyr imponerende AI -ytelse for sin størrelse og strømbehov, er NVIDIA GB300 designet for mye mer krevende AI -arbeidsmengder i datasentre, noe som krever høyere strømforbruk for å oppnå sin overlegne ytelse.
Sitasjoner:
[1] https://www.tweaktown.com/news/103991/nvidia-gb300-blackwell-ultra-ai-gpu-288gb-hbm3e-1-4kw-power-50-faster-than-gb200/index.html
[2] https://www.stocktitan.net/news/nvda/nvidia-potts-grace-blackwell-on- alle-desk-and-at-every-ai-deboper-jpbbvfo6wno4.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-edefining-ai-datamance
[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-spesifications-nvidias-next-gen-gb300-ai-server/
[8] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-potts-grace-blackwell-on- alle-desk-and-at-every-ai-debopers-fingertips
[9] https://meta-quantum.today/?p=3460