O superchip GB10 da Nvidia é uma monstruosidade de SoC, ostentando uma CPU Grace baseada em ARM com 20 núcleos emparelhada com uma GPU Blackwell, juntamente com 128 GB de memória unificada acessível a ambos. A Asus parece estar pronta para revelar completamente seu mini PC Ascent GX10 com o superchip GB10 no dia 22 deste mês, conforme observado pelo VideoCardz.
Vários fornecedores anunciaram sistemas equipados com Nvidia GB10, e a diferença de desempenho entre os sistemas deve ser mínima. O Nvidia DIGITS, ou DGX Sparktambém possui o chip GB10, revelando detalhes intrigantes sobre o chip. Os 128 GB de memória unificada ficam em um barramento de 256 bits, permitindo uma largura de banda de memória de 273 GB/s. A placa de rede ConnectX-7 de porta dupla também suporta clustering de 200 GbE, o que é imprescindível para muitos usuários avançados.
De acordo com a Nvidia, o GB10 é bom para cerca de 1000 TOPS, ou 1 petaflop de desempenho de IA (FP4). Essencialmente, o sistema deve ser capaz de ter o mesmo desempenho que os sistemas equipados com a Nvidia RTX 5070, que apresenta cerca de 988 TOPS de desempenho máximo, enquanto a Nvidia RTX 5080 (atualmente US$ 1.699 na Amazon) está bem à frente, com mais de 1 .400 TOPS. O RTX 5070 possui uma memória muito mais rápida, com 673 GB/s.
No entanto, observe que os sistemas com GB10 são voltados exclusivamente para cargas de trabalho locais de IA com uso intensivo de GPU e apresentam desempenho decepcionante quando se trata de computação geral. De acordo com benchmarks que vazaram recentemente, a CPU ARM de 20 núcleos do GB10 do GB10 é praticamente igual à do Soberano M3 de 8 núcleos do Apple o SoC M3 de 8 núcleos da Apple, o que é decente, mas nada digno de nota.
É claro que, considerando que o DGX Spark custa US$ 3.000, é mais do que provável que o Ascent GX10 da Asus tenha um preço muito semelhante. Apple o Mac Studio da Asus é substancialmente mais caro, com o SoC M3 Ultra, que apresenta 512 GB de memória unificada a 800 GB/s, o que excede em muito o GB10, mas, sem surpresa, não chega perto em termos de desempenho bruto de IA.
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