Az NVIDIA GB10 Superchip, amely olyan eszközökben szerepel, mint az ASUS ASCENCE GX10 és az NVIDIA Project számjegyek, úgy tervezték, hogy több kulcsfontosságú technológián és építészeti tulajdonságon keresztül legfeljebb 200 milliárd paraméterrel kezelje a nagy AI modelleket:
1. Petaflop AI teljesítmény: A GB10 Superchip akár 1 PETaflop AI számítástechnikai teljesítményt nyújt, ami elengedhetetlen a nagy AI modellek hatékony feldolgozásához. Ez a teljesítmény szintje lehetővé teszi a komplex AI modellek gyors prototípusát, finomhangolását és következtetését [1] [4].
2. Egységes memória: A chip 128 GB egységes, koherens memóriát tartalmaz. Ez az egységes memória -architektúra biztosítja, hogy mind a CPU, mind a GPU elérje ugyanazt a memóriaterületet, jelentősen javítva az adatátvitel hatékonyságát és csökkentve a késéssel. Ez különösen fontos a nagy AI modellek számára, amelyek hatékony memóriát igényelnek a hatékony működéséhez [3] [5].
3. Grace Blackwell architektúra: A GB10 Superchip az Nvidia Grace Blackwell architektúrára épül, amely egy nagy teljesítményű Blackwell GPU-t egyesít egy 20 core kar-alapú GRACE CPU-val. A Blackwell GPU ötödik generációs tenzormagot tartalmaz, amelyeket az AI munkaterhelésre optimalizáltak, és a GRACE CPU javítja az adatok előfeldolgozását és a zenekaros feladatokat [1] [4].
4. NVLink-C2C összekapcsolás: A ChIP az NVIDIA NVLink-C2C Connect technológiáját használja, amely nagy sávszélességű kapcsolatot biztosít a CPU és a GPU között. Ez az összekapcsolás a PCIe 5.0 sávszélességének ötszörösére kínál, biztosítva a zökkenőmentes adatátvitelt és a CPU és a GPU közötti hatékony együttműködést az AI számítások során [1] [3].
5. Skálhatóság: Még nagyobb modellek esetén a GB10 Superchip -rel felszerelt két rendszer az NVIDIA ConnectX hálózati technológiával csatlakoztatható. Ez lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy az AI modelleket akár 405 milliárd paraméterrel is kezeljék, mint például a Meta Llama 3.1 modellje [2] [6].
6. FP4 Precision: A GB10 Superchip FP4 pontossággal működik, ami a közelítések révén javítja a számítási sebességet. Ez a precíziós szint sok AI alkalmazáshoz alkalmas, egyensúlyt nyújt a teljesítmény és a pontosság között [2] [4].
7. Szoftver kompatibilitása: A GB10 Superchip teljes mértékben kompatibilis az NVIDIA AI szoftvercsomagjával, beleértve az olyan eszközöket, mint például a Nemo Framework a Model Finoming és a Rapids könyvtárak számára az adattudomány számára. Ez a kompatibilitás biztosítja, hogy a fejlesztők az AI eszközök és keretek széles skáláját kihasználhassák a munkafolyamatok optimalizálása érdekében [5] [6].
Összességében a GB10 Superchip nagyteljesítményű számítástechnika, hatékony memória-architektúra és skálázható kialakítás kombinációja ideális megoldást kínál a nagy AI modellek kezelésére akár 200 milliárd paraméterrel, demokratizálva a fejlett AI számítási képességekhez való hozzáférést a fejlesztők és a kutatók számára.
Idézetek:
[1] https://press.asus.com/news/press-releases/asus-introduces-ascent-gx-10-ai-supercomputer-powered-by-nvidia-gb-10-grace-blackwell-superchip/
[2] https://www.theverge.com/2025/1/6/24337530/nvidia-ces-digits-super-computer-ai
[3] https://meta-quantum.today/?p=3460
[4] https://akihabaranews.com/nvidias-new-gb10-superchip/
[5] https://dataphoenix.info/nvidia-at-ces-2025-a-desktop-supercomputer-that-can-dun-200b-parameter-llms/
[6] https://www.hyperstack.cloud/blog/thought-leadership/nvidia-project-digits-all-you-need-to-know-bout-blackwell-ai-superComputer
[7] https://www.engineering.com/nvidia- Unveils-project-digits-personal-Ai-superComputer/
[8] https://www.reddit.com/r/ollama/comments/1hvplfw/new_nvidia_ai_PC_GB10_WITH_128G_VRAM_Unifified/
[9] https://www.techradar.com/pro/nvidia-utveils-a-blackwell-powered-mini-pc
[10] https://www.techeblog.com/nvidia-project-digits-smallest-ai-supercomputer/
[11] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-puts-grace-blackwell-on-every-desk-and-at-every-ai-developers-fingertips