Tiêu thụ năng lượng của NVIDIA GB10 Superchip và NVIDIA GB300 khác nhau đáng kể do các thiết kế và ứng dụng riêng biệt của chúng.
NVIDIA GB10 Superchip
Superchip GB10 là một phần của dự án của NVIDIA, được thiết kế để cung cấp hiệu suất AI mạnh mẽ trên quy mô máy tính để bàn. Nó có GPU NVIDIA Blackwell với lõi Cuda mới nhất và lõi tenxơ thế hệ thứ năm, được kết nối với CPU NVIDIA Grace hiệu suất cao thông qua kết nối NVLINK-C2C. Superchip GB10 cung cấp tối đa 1 hiệu suất AI của AI tại FP4 Precision và bao gồm 128GB bộ nhớ hợp nhất, kết hợp và lên đến 4TB dung lượng lưu trữ NVME. Đáng chú ý, nó hoạt động bằng cách sử dụng ổ cắm điện tiêu chuẩn, cho thấy mức tiêu thụ năng lượng tương đối thấp so với các giải pháp trung tâm dữ liệu hiệu suất cao như GB300 [2] [5] [8].NVIDIA GB300
Mặt khác, NVIDIA GB300 là GPU AI hiệu suất cao được thiết kế cho các trung tâm dữ liệu và môi trường quá mức. Nó được cung cấp bởi chip B300 và có bộ nhớ HBM3E 288GB, mang lại sự gia tăng đáng kể về cả dung lượng bộ nhớ và sức mạnh tính toán so với người tiền nhiệm. GB300 có công suất thiết kế nhiệt (TDP) là 1400 watt, đây là một sự gia tăng đáng kể so với GB200, phản ánh khả năng hiệu suất nâng cao của nó đối với AI và khối lượng công việc điện toán hiệu suất cao [1] [3] [4].So sánh
Về mặt tiêu thụ năng lượng, SuperChip GB10 được thiết kế để tiết kiệm năng lượng, chạy khỏi một ổ cắm điện tiêu chuẩn, thường cung cấp tới 1500 watt ở nhiều vùng. Điều này cho thấy mức tiêu thụ năng lượng của GB10 thấp hơn đáng kể so với GB300, chỉ cần 1400 watt cho GPU của nó. Yêu cầu công suất cao của GB300 là do kiến trúc tiên tiến của nó và tăng khả năng hiệu suất, làm cho nó phù hợp với môi trường điện toán AI quy mô lớn. Ngược lại, GB10 được tối ưu hóa cho việc sử dụng máy tính để bàn, cung cấp sự cân bằng giữa hiệu suất và hiệu quả năng lượng để phát triển AI và tạo mẫu [2] [5] [8].Nhìn chung, trong khi GB10 Superchip cung cấp hiệu suất AI ấn tượng cho các yêu cầu về kích thước và năng lượng của nó, NVIDIA GB300 được thiết kế cho khối lượng công việc AI đòi hỏi cao hơn nhiều trong các trung tâm dữ liệu, đòi hỏi phải tiêu thụ năng lượng cao hơn để đạt được hiệu suất vượt trội.
Trích dẫn:
[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-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://drrobertcastellano.substack.com/p/nvidia-gb300-redefining-ai-computing
.
[6] https://www.nvidia.com/en-us/data-center/dgx-b300/
.
[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