Az NVIDIA GB10 Superchip és az NVIDIA GB300 energiafogyasztása szignifikánsan különbözik egymástól, megkülönböztetett terveik és alkalmazásaik miatt.
nvidia GB10 Superchip
A GB10 Superchip része az NVIDIA projekt számjegyeinek, amelyek célja, hogy nagy teljesítményű AI teljesítményt biztosítsanak asztali skálán. Ez egy Nvidia Blackwell GPU-val rendelkezik, a legújabb CUDA magokkal és az ötödik generációs tenzormagokkal, amelyek egy nagy teljesítményű NVIDIA GRACE CPU-hoz kapcsolódnak az NVLink-C2C összekapcsoláson keresztül. A GB10 Superchip legfeljebb 1 AI teljesítményű PETAFLOP -t szállít az FP4 Precision -nál, és 128 GB egységes, koherens memóriát és akár 4TB NVME tárolót is tartalmaz. Nevezetesen, egy standard elektromos aljzattal működik, jelezve, hogy viszonylag alacsony energiafogyasztást jelez a nagy teljesítményű adatközpont-oldatokhoz képest, mint például a GB300 [2] [5] [8].nvidia gb300
Az NVIDIA GB300 viszont nagy teljesítményű AI GPU, amelyet adatközpontokhoz és hiperskál-környezethez terveztek. A B300 chip táplálja, és 288 GB HBM3E memóriát tartalmaz, amelyek mind a memóriakapacitás, mind a számítási teljesítmény jelentős növekedését kínálják elődeihez képest. A GB300 termikus tervezési teljesítménye (TDP) 1400 watt, ami jelentős növekedés a GB200-hoz képest, tükrözve annak fokozott teljesítmény képességét az AI és a nagy teljesítményű számítási munkaterhelések számára [1] [3] [4].összehasonlítás
Az energiafogyasztás szempontjából a GB10 Superchip-t úgy tervezték, hogy energiatakarékos legyen, és egy szabványos elektromos aljzatot futtasson, amely általában 1500 wattot biztosít sok régióban. Ez azt sugallja, hogy a GB10 energiafogyasztása lényegesen alacsonyabb, mint a GB300 -nál, amelyhez a GPU -hoz 1400 wattot igényel. A GB300 nagy teljesítményigénye fejlett architektúrájának és megnövekedett teljesítményképességének köszönhető, így alkalmassá teszi a nagyszabású AI számítási környezetre. Ezzel szemben a GB10 az asztali használatra van optimalizálva, egyensúlyt biztosítva az AI fejlődés és a prototípusok teljesítménye és energiahatékonysága között [2] [5] [8].Összességében, míg a GB10 Superchip lenyűgöző AI -teljesítményt kínál méretének és energiakövetelményeinek megfelelően, az NVIDIA GB300 -at sokkal igényesebb AI munkaterhelésekhez tervezték az adatközpontokban, ami magasabb teljesítmény eléréséhez szükséges, hogy magasabb teljesítményt nyújtson.
Idézetek:
[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-avery-ai-developer-jpbvfo6wno4.html
[3] https://www.techpowerup.com/330154/nvidia-gb300-blackwell-ultra-will-feature-288-gbm3e-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 Specifikációk-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