Konsumsi daya NVIDIA GB10 Superchip dan NVIDIA GB300 berbeda secara signifikan karena desain dan aplikasi yang berbeda.
NVIDIA GB10 Superchip
GB10 Superchip adalah bagian dari digit proyek NVIDIA, yang dirancang untuk memberikan kinerja AI yang kuat pada skala desktop. Ini fitur GPU NVIDIA Blackwell dengan inti CUDA terbaru dan inti tensor generasi kelima, yang terhubung ke NVIDIA Grace CPU berkinerja tinggi melalui NVLink-C2C Interconnect. GB10 Superchip memberikan hingga 1 PETAFLOP kinerja AI pada presisi FP4 dan mencakup 128GB memori yang koheren, dan penyimpanan NVME hingga 4TB. Khususnya, beroperasi menggunakan outlet listrik standar, menunjukkan konsumsi daya yang relatif rendah dibandingkan dengan solusi pusat data berkinerja tinggi seperti GB300 [2] [5] [8].NVIDIA GB300
NVIDIA GB300, di sisi lain, adalah GPU AI berkinerja tinggi yang dirancang untuk pusat data dan lingkungan hiperscale. Ini didukung oleh chip B300 dan fitur 288GB memori HBM3E, menawarkan peningkatan yang signifikan dalam kapasitas memori dan daya komputasi dibandingkan dengan pendahulunya. GB300 memiliki daya desain termal (TDP) 1400 watt, yang merupakan peningkatan substansial dibandingkan GB200, yang mencerminkan kemampuan kinerja yang ditingkatkan untuk AI dan beban kerja komputasi berkinerja tinggi [1] [3] [4].Perbandingan ###
Dalam hal konsumsi daya, superchip GB10 dirancang untuk menjadi hemat daya, menjalankan outlet listrik standar, yang biasanya menyediakan hingga 1500 watt di banyak daerah. Ini menunjukkan bahwa konsumsi daya GB10 secara signifikan lebih rendah daripada GB300, yang membutuhkan 1400 watt saja untuk GPU -nya. Kebutuhan daya tinggi GB300 adalah karena arsitektur canggih dan peningkatan kemampuan kinerja, membuatnya cocok untuk lingkungan komputasi AI skala besar. Sebaliknya, GB10 dioptimalkan untuk penggunaan desktop, memberikan keseimbangan antara kinerja dan efisiensi daya untuk pengembangan dan prototipe AI [2] [5] [8].
Secara keseluruhan, sementara GB10 Superchip menawarkan kinerja AI yang mengesankan untuk ukuran dan kebutuhan daya, NVIDIA GB300 dirancang untuk beban kerja AI yang jauh lebih menuntut di pusat data, yang memerlukan konsumsi daya yang lebih tinggi untuk mencapai kinerja yang unggul.
Kutipan:
[1] https://www.tweaktown.com/news/103991/nvidia-gb300-blackwell-ultra-ai-gpu-288gb-hbm3e-1-4kw-power-50-faster-than-g200/index.html
[2.
[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-specifications-nvidias-next-gen-gb300-ai-server/
[8] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-puts-bace-blackwell-on-every-desk-and-at-every-ai-developers-fingertips
[9] https://meta-quantum.today/?p=3460