Consumul de energie al NVIDIA GB10 Superchip și NVIDIA GB300 diferă semnificativ datorită proiectărilor și aplicațiilor distincte ale acestora.
NVIDIA GB10 Superchip
GB10 Superchip face parte din cifrele proiectului NVIDIA, concepute pentru a oferi performanțe AI puternice pe scară desktop. Dispune de un GPU NVIDIA BLACKWELL cu cele mai recente nuclee CUDA și nuclee de tensiune de generație a cincea, conectate la un procesor NVIDIA GRACE NVIDIA de înaltă performanță prin intermediul NVlink-C2C Interconect. GB10 Superchip oferă până la 1 petaflop de performanță AI la FP4 Precision și include 128 GB de memorie unificată, coerentă și până la 4TB de stocare NVME. În special, funcționează folosind o priză electrică standard, ceea ce indică un consum de energie relativ redus în comparație cu soluțiile de centru de date de înaltă performanță, cum ar fi GB300 [2] [5] [8].NVIDIA GB300
Nvidia GB300, pe de altă parte, este un GPU AI de înaltă performanță conceput pentru centrele de date și medii hiperscale. Este alimentat de cipul B300 și are 288 GB de memorie HBM3E, oferind o creștere semnificativă atât a capacității de memorie, cât și a puterii de calcul în comparație cu predecesorii săi. GB300 are o putere de proiectare termică (TDP) de 1400 de wați, ceea ce reprezintă o creștere substanțială față de GB200, reflectând capacitățile sale de performanță îmbunătățite pentru AI și sarcini de lucru de înaltă performanță [1] [3] [4].Comparație
În ceea ce privește consumul de energie, GB10 SuperChip este proiectat să fie eficient de energie, care rulează o priză electrică standard, care oferă de obicei până la 1500 de wați în multe regiuni. Acest lucru sugerează că consumul de energie al GB10 este semnificativ mai mic decât cel al GB300, care necesită 1400 de wați singur pentru GPU. Cerința de mare putere a GB300 se datorează arhitecturii sale avansate și capacităților de performanță sporite, ceea ce o face potrivită pentru medii de calcul AI pe scară largă. În schimb, GB10 este optimizat pentru utilizarea desktopului, oferind un echilibru între performanță și eficiența puterii pentru dezvoltarea și prototiparea AI [2] [5] [8].În general, în timp ce GB10 Superchip oferă performanțe impresionante de AI pentru cerințele sale de mărime și putere, NVIDIA GB300 este proiectat pentru mult mai solicitante sarcini de lucru AI în centrele de date, necesitând un consum de energie mai mare pentru a -și atinge performanțele superioare.
Citări:
[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-puts-cret-blackwell-on-every-desk-and-at-every-aai-developer-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-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://siliconang
[8] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-puts-grace-blackwell-on-every-desk-and-at-every-aai-dezvolters-fingertips
[9] https://meta-quantum.today/?p=3460