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英偉達發布GB10超級芯片 3nm工藝集成20核ARM CPU與千TOPS AI算力

2025-08-27 16:31:59   |   嫣然   |   215

8月27日,在近日舉辦的Hot Chips 2025大會上,英偉達正式揭曉了其新一代GB10超級芯片的架構細節。該芯片基于臺積電3nm制程工藝,采用2.5D先進封裝技術,將20核ARM v9.2架構CPU與Blackwell架構GPU集成于一體,AI算力最高可達1000 TOPS,而整體TDP控制在140W,旨在將數據中心級的高性能AI計算能力引入桌面級工作站與迷你AI超級計算機平臺。

GB10超級芯片首次應用于DGX Spark系列迷你AI超算及工作站產品中,標志著高性能AI算力正逐步向終端設備下沉。其封裝結構包含兩個核心單元:S-Dielet集成CPU與內存控制子系統,G-Dielet則專注于GPU計算單元,兩者通過高帶寬互聯實現協同工作。

CPU部分采用雙集群設計,每集群包含10個基于ARM v9.2架構的核心,各自配備16MB三級緩存,總緩存容量達32MB,提供強勁的多線程處理能力。GPU部分則集成Blackwell架構的圖形與計算單元,搭載第五代Tensor Core及光追核心,支持DLSS 4技術。其FP32浮點性能達31 TFLOPs,NVFP4精度下的AI算力高達1000 TOPS,并配有24MB二級緩存,顯著提升密集型AI負載處理效率。

內存系統支持256位LPDDR5x-9400內存,容量最高可達128GB,原始帶寬為301GB/s。通過C2X接口還可進一步提升總帶寬至600GB/s。芯片還提供16MB系統級緩存(L4),優化多引擎間的數據共享與通信效率。

在擴展與顯示方面,GB10提供完整的PCIe、USB及以太網接口,支持多路顯示輸出,最高可驅動8K@120Hz畫面。通過網絡接口ConnectX-7,用戶還可將多臺DGX Spark設備互聯,擴展至更大規模的AI訓練集群,最高可支持4050億參數的大模型訓練任務。安全機制方面,芯片配備雙安全根架構及SROOT/OSROOT處理器,支持fTPM和獨立TPM,為AI工作負載提供硬件級安全保障。

英偉達透露,GB10是其與聯發科合作的成果,CPU IP來自聯發科,并在內存訪問和能效方面進行了深度優化。該公司還表示,未來該架構有望進一步衍生出面向筆記本電腦與迷你PC等消費級設備的產品,為更廣泛的用戶帶來高效的本地AI計算體驗。


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英偉達發布GB10超級芯片 3nm工藝集成20核ARM CPU與千TOPS AI算力

2025-08-27 16:31:59 瀏覽量: 215 作者: 嫣然

8月27日,在近日舉辦的Hot Chips 2025大會上,英偉達正式揭曉了其新一代GB10超級芯片的架構細節。該芯片基于臺積電3nm制程工藝,采用2.5D先進封裝技術,將20核ARM v9.2架構CPU與Blackwell架構GPU集成于一體,AI算力最高可達1000 TOPS,而整體TDP控制在140W,旨在將數據中心級的高性能AI計算能力引入桌面級工作站與迷你AI超級計算機平臺。

GB10超級芯片首次應用于DGX Spark系列迷你AI超算及工作站產品中,標志著高性能AI算力正逐步向終端設備下沉。其封裝結構包含兩個核心單元:S-Dielet集成CPU與內存控制子系統,G-Dielet則專注于GPU計算單元,兩者通過高帶寬互聯實現協同工作。

CPU部分采用雙集群設計,每集群包含10個基于ARM v9.2架構的核心,各自配備16MB三級緩存,總緩存容量達32MB,提供強勁的多線程處理能力。GPU部分則集成Blackwell架構的圖形與計算單元,搭載第五代Tensor Core及光追核心,支持DLSS 4技術。其FP32浮點性能達31 TFLOPs,NVFP4精度下的AI算力高達1000 TOPS,并配有24MB二級緩存,顯著提升密集型AI負載處理效率。

內存系統支持256位LPDDR5x-9400內存,容量最高可達128GB,原始帶寬為301GB/s。通過C2X接口還可進一步提升總帶寬至600GB/s。芯片還提供16MB系統級緩存(L4),優化多引擎間的數據共享與通信效率。

在擴展與顯示方面,GB10提供完整的PCIe、USB及以太網接口,支持多路顯示輸出,最高可驅動8K@120Hz畫面。通過網絡接口ConnectX-7,用戶還可將多臺DGX Spark設備互聯,擴展至更大規模的AI訓練集群,最高可支持4050億參數的大模型訓練任務。安全機制方面,芯片配備雙安全根架構及SROOT/OSROOT處理器,支持fTPM和獨立TPM,為AI工作負載提供硬件級安全保障。

英偉達透露,GB10是其與聯發科合作的成果,CPU IP來自聯發科,并在內存訪問和能效方面進行了深度優化。該公司還表示,未來該架構有望進一步衍生出面向筆記本電腦與迷你PC等消費級設備的產品,為更廣泛的用戶帶來高效的本地AI計算體驗。


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