NVIDIA GB10 SUPERCHIP可以与其他AI系统或平台集成

1。统一的内存体系结构：GB10 SuperChip使用统一的，连贯的内存模型，该模型允许CPU和GPU之间的无缝数据传输。该体系结构消除了对PCIE传输的需求，从而更容易与支持类似内存模型的其他系统集成[2] [5]。

2。NVLINK-C2C互连：芯片采用NVIDIA的NVLINK-C2C互连技术，提供了CPU和GPU之间的高带宽连接。该技术可实现有效的数据交换，并且在与支持NVLINK的其他系统集成时可以利用，从而提高整体系统性能[7] [10]。

3。NVIDIACONNECTX网络：GB10 SuperChip包含NVIDIA ConnectX网络功能，允许将多个系统链接在一起。此功能对于运行超过单个系统功能的大型AI模型特别有用。例如，可以连接两个项目数字系统，以处理最多4050亿参数的模型[1] [11]。

4。无缝部署到云或数据中心：GB10 SuperChip是NVIDIA全堆AI平台的一部分，该平台使开发人员能够在其台式机上原型AI模型，然后在NVIDIA DGX Cloud或其他加速云和数据中心基础结构上部署它们，并具有最小的代码。这种能力有助于在具有较大规模的计算环境的本地系统上开发的AI模型的集成[5] [11]。

5。协作和兼容性：GB10 SuperChip是与Mediatek合作开发的，确保它提供了一流的功率效率，性能和连接性。这项合作表明，该芯片旨在与各种系统和平台兼容，从而更容易集成到现有的AI生态系统中[5] [11]。

总而言之，NVIDIA GB10 SUPERCHIP旨在与其他AI系统和平台相连，这要归功于其先进的内存体系结构，高速互连，网络功能以及对云和数据中心环境的无缝部署选项。

引用：
[1] https://www.tomshardware.com/desktops/mini-pcs/asus-mini-supercomputer-taps-nvidia-nvidia-grace-brace-blace-blackwell-chip-for-chip-for-1-000-ai-ai-tops
[2] https://www.bigdatawire.com/2025/01/10/inside-nvidias-new-new-desktop-ai-box-project-digits/
[3] https://www.hyperstack.cloud/blog/thought-leadership/nvidia-project-digits-all-you-need-to-need-to-know-about-to-bout-the-blackwell-ai-supercomputer
[4] https://www.elektormagazine.com/news/project-digits-nvidia-unveils-personal-ai-supercomputer
[5] https://www.techpowerup.com/330617/nvidia-puts-grace-brace-blackwell-ne-every-desk-and-a------- an- evelvepender-ai-ai-ai-developers-fingertips
[6] https://www.eetimes.com/ces-2025-Analysis-nvidias-av-strategy/
[7] https://www.asus.com/news/9ccgzbgiuaqcjvuj/
[8] https://www.nvidia.com/en-eu/products/workstations/dgx-spark/
[9] https://meta-quantum.today/?p=3460
[10] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-dgx-spark-spark-and-dgx-station-personal-ai-computers
[11] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-puts---------------------- every-every-every-desk-and-at-at-evervependers-developers-fingertips
[12] https://www.techpowerup.com/334325/asus-indrododuces-ascent-gx10-ai-supercomputer-by-nvidia gb10-gb10-gb10-grace-blace-blackwell-superchip