Poraba energije NVIDIA GB10 Superchip in NVIDIA GB300 se bistveno razlikuje zaradi svojih različnih modelov in aplikacij.
NVIDIA GB10 Superchip
GB10 Superchip je del projektnih števk NVIDIA, zasnovan tako, da zagotavlja zmogljive zmogljivosti AI na namizni lestvici. Odlikuje ga Nvidia Blackwell GPU z najnovejšimi jedri CUDA in tenzorskim jedrom pete generacije, povezanih z visokozmogljivimi CPU NVIDIA Grace prek NVLINK-C2C Interconnect. GB10 Superchip prinaša do 1 PETAFlop zmogljivosti AI pri natančnosti FP4 in vključuje 128 GB poenotenega, skladnega pomnilnika in do 4TB pomnilnika NVME. Zlasti deluje s standardno električno vtičnico, kar kaže na razmeroma nizko porabo energije v primerjavi z visokozmogljivimi raztopinami podatkovnega centra, kot je GB300 [2] [5] [8].NVIDIA GB300
NVIDIA GB300 je na drugi strani visokozmogljiv AI GPU, zasnovan za podatkovna centra in hipersvojna okolja. Poganja ga čip B300 in ima 288 GB pomnilnika HBM3E, kar ponuja znatno povečanje tako pomnilniške zmogljivosti kot računske moči v primerjavi s predhodniki. GB300 ima toplotno oblikovalsko moč (TDP) 1400 vatov, kar je znatno povečanje v primerjavi z GB200, kar odraža njegove izboljšane zmogljivosti zmogljivosti za AI in visokozmogljivo računalniško delovno obremenitev [1] [3] [4].Primerjava
Glede na porabo energije je GB10 Superchip zasnovan tako, da je učinkovit, saj izteče standardno električno vtičnico, ki v mnogih regijah običajno zagotavlja do 1500 vatov. To kaže, da je poraba energije GB10 bistveno nižja od porabe GB300, kar zahteva samo 1400 vatov za svoj GPU. Velika moč GB300 je posledica njegove napredne arhitekture in povečanih zmogljivosti zmogljivosti, zaradi česar je primerna za obsežna računalniška okolja AI. V nasprotju s tem je GB10 optimiziran za uporabo namizja, kar zagotavlja ravnovesje med zmogljivostjo in učinkovitostjo moči za razvoj AI in prototipiranje [2] [5] [8].Medtem ko GB10 Superchip ponuja impresivne zmogljivosti AI za svoje velikosti in potrebe po moči, je NVIDIA GB300 zasnovan za veliko zahtevnejše delovne obremenitve AI v podatkovnih centrih, kar zahteva večjo porabo energije za dosego svoje vrhunske zmogljivosti.
Navedbe:
[1] https://www.tweaktown.com/news/103991/nvidia-gb300-blackwell-ultra-ai-gpu-288gb-hbm3e-1-4kw-power-50-aster-an-gb200/index.html
[2] https://www.stocktitan.net/news/nvda/nvidia-puts-grace-blackwell-on-every-desk-and-at-every-aa-developer-jpbbvfo6wno4.html
[3] https://www.techpowerUp.com/330154/nvidia-gb300-blackwell-ultra-will-feature-288-gb-hbm3e-memory-1400-w-tdp
[4] https://drrobertcastlano.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-pecifications-nvidias-next-gen-gb300-ai-server/
[8] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-puts-grace-blackwell-on-every-desk-and-at-every-aa-developers-fingertips
[9] https://meta-quantum.today/?p=3460