Потребление мощности суперхипа NVIDIA GB10 и NVIDIA GB300 значительно различается из -за их различных конструкций и применений.
nvidia gb10 superchip
Superchip GB10 является частью цифр проектов NVIDIA, предназначенных для обеспечения мощной производительности искусственного интеллекта в настольном шкале. Он оснащен графическим процессором Nvidia Blackwell с последними ядрами CUDA и тензорными ядрами пятого поколения, связанными с высокопроизводительным процессором Nvidia Grace через взаимосвязь NVLink-C2C. Superchip GB10 обеспечивает до 1 петафлопа производительности искусственного интеллекта в точке FP4 и включает 128 ГБ единой, когерентной памяти и до 4 ТБ хранилища NVME. Примечательно, что он работает с использованием стандартной электрической розетки, что указывает на относительно низкое энергопотребление по сравнению с высокопроизводительными решениями центра обработки данных, такими как GB300 [2] [5] [8].nvidia gb300
NVIDIA GB300, с другой стороны, представляет собой высокопроизводительный графический процессор AI, предназначенный для центров обработки данных и гиперсспешных сред. Он питается чипом B300 и оснащен 288 ГБ памяти HBM3E, предлагая значительное увеличение как способности памяти, так и вычислительной мощности по сравнению с его предшественниками. GB300 имеет мощность термической конструкции (TDP) 1400 Вт, что является значительным увеличением по сравнению с GB200, отражая его улучшенные возможности производительности для AI и высокопроизводительных вычислительных рабочих нагрузок [1] [3] [4].Сравнение
С точки зрения энергопотребления, Superchip GB10 предназначен для того, чтобы быть энергосберегающим, выпуская стандартную электрическую розетку, которая обычно обеспечивает до 1500 Вт во многих регионах. Это говорит о том, что энергопотребление GB10 значительно ниже, чем у GB300, для которого требуется 1400 Вт в одиночку для своего графического процессора. Потребность в высокой мощности GB300 обусловлена его расширенной архитектурой и повышением возможностей производительности, что делает его подходящим для крупномасштабных вычислительных сред. Напротив, GB10 оптимизирован для использования настольных компьютеров, обеспечивая баланс между производительностью и эффективностью питания для разработки ИИ и прототипирования [2] [5] [8].В целом, в то время как GB10 Superchip предлагает впечатляющую производительность искусственного интеллекта для своих требований к размеру и мощности, NVIDIA GB300 предназначен для гораздо более требовательных рабочих нагрузок искусственного интеллекта в центрах обработки данных, что требует более высокого энергопотребления для достижения своей превосходной производительности.
Цитаты:
[1] https://www.tweaktown.com/news/103991/nvidia-gb300-blackwell-ultra-ai-gpu-288gb-hbm3e-1-4kw-50-faster-than-gb200/index.html
[2] https://www.stocktitan.net/news/nvda/nvidia-puts-grace-blackwell-on-every-desk-and-at-every-ai-developer-jpbbvfo6wno4.html
[3] https://www.techpowerup.com/330154/nvidia-gb300-blackwell-ultra-will-feature-288-gb-hbm3e-memory-1400-w-tdp
[4] https://drrrobertcastellano.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-спецификации-nvidias-next-gen-gb300-ai-server/
[8] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-puts-grace-blackwell-on-every-desk-and-at-every-ai-developers-fingertips
[9] https://meta-quantum.today/?p=3460