Споживання електроенергії NVIDIA GB10 Superchip та Nvidia GB300 значно відрізняються через їх чіткі конструкції та застосування.
NVIDIA GB10 Superchip
GB10 Superchip є частиною проектних цифр NVIDIA, розроблених для забезпечення потужної продуктивності AI у робочому столі. У ньому є GPU NVIDIA Blackwell з останніми ядрами CUDA та тензорними ядрами п'ятого покоління, підключеними до високоефективного процесора NVIDIA Grace через взаємозв'язок NVLINK-C2C. GB10 Superchip забезпечує до 1 PETAFLOP продуктивності AI при точності FP4 і включає 128 ГБ уніфікованої, цілісної пам'яті та до 4 ТБ зберігання NVME. Зокрема, він працює за допомогою стандартної електричної розетки, що вказує на відносно низьке споживання електроенергії порівняно з високоефективними рішеннями центру обробки даних, як GB300 [2] [5] [8].NVIDIA GB300
З іншого боку, NVIDIA GB300-це високопродуктивний GPU AI, призначений для центрів обробки даних та гіпершарів. Він працює від чіпа B300 і має 288 Гб пам'яті HBM3E, що пропонує значне збільшення як ємності пам'яті, так і в обчислювальній потужності порівняно з його попередниками. GB300 має теплову потужність проектування (TDP) 1400 Вт, що є значним збільшенням GB200, що відображає його підвищені можливості продуктивності для AI та високоефективних обчислювальних навантажень [1] [3] [4].Порівняння
З точки зору споживання електроенергії, GB10 Superchip призначений для ефективності електроенергії, що працює на стандартній електричній розетці, яка, як правило, забезпечує до 1500 Вт у багатьох регіонах. Це говорить про те, що споживання електроенергії GB10 значно нижчий, ніж у GB300, що вимагає лише 1400 Вт для свого GPU. Вимога з високою потужністю GB300 обумовлена його вдосконаленою архітектурою та збільшенням можливостей продуктивності, що робить її придатною для масштабних обчислювальних середовищ AI. На відміну від цього, GB10 оптимізований для використання на робочому столі, забезпечуючи баланс між продуктивністю та енергоефективністю для розвитку ШІ та прототипування [2] [5] [8].Загалом, хоча GB10 Superchip пропонує вражаючі продуктивність AI для своїх розмірів та потреб у потужності, NVIDIA GB300 розроблений для набагато більш вимогливих робочих навантажень AI в центрах обробки даних, що потребує більш високого споживання електроенергії для досягнення своїх найкращих показників.
Цитати:
.
[2] https://www.stocktitan.net/news/nvda/nvidia-puts-grace-blackwell-on-every-desk-and-at-every-ai-developer-jpbvfo6wno4.html
.
[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-scifications-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