NVIDIA 公布 DGX AI PC 的 GB10 超级芯片细节：3nm 工艺、20 个 ARM v9.2 CPU 核心、1000 TOPS NVFP4 Blackwell GPU、LPDDR5x-9400 内存支持、140W TDP

NVIDIA 最近推出了其最先进的 GB10 超级芯片，该芯片采用 Blackwell GPU 架构，为最新的 DGX AI Mini 超级计算机提供动力。

NVIDIA GB10 超级芯片：革命性的 SoC 和 GPU 架构

目前，NVIDIA 的 DGX Spark 备受瞩目，这款搭载 GB10 超级芯片的先锋系统标志着其进军“AI PC”市场的重要一步。自其发布以来，众多公司已开始利用 GB10 技术构建自己的 AI PC 平台。在 Hot Chips 2025 大会上，NVIDIA 对 GB10 超级芯片进行了深入探讨，展示了它如何有效地将 Blackwell 架构扩展到 Mini 开发者工作站。

DGX Spark 被概念化为微型人工智能超级计算机，围绕先进的 Blackwell 架构构建。

使用 Blackwell 技术特性和 DGX Spark 构建微型 AI 超级计算机的图表。

DGX Spark 工作站的主要功能

DGX Spark 工作站具有多项突出的功能：

GB10 Grace Blackwell 超级芯片：针对人工智能、数据科学、计算、渲染和可视化任务进行了优化。
128GB 一致性统一系统内存：能够处理高达 2000 亿个参数的大型 AI 模型和高达 700 亿个参数的微调模型。
ConnectX-7 网络：促进两个 DGX Spark 系统之间的互连，允许在多达 4050 亿个参数的模型上进行协作。
DGX Base OS 和 NVIDIA AI 软件堆栈：这可确保 DGX Spark 和 DGX Cloud 或任何加速云基础设施之间工作负载的顺利传输。
多种部署选项：可以配置为 AI 工作站或网络连接的个人 AI 云。
增强的用户体验：提供对多头显示器和各种连接选项的支持。
紧凑且节能的设计：可舒适地放置在任何桌子上，并可与标准壁式插座配合使用。

NVIDIA DGX Spark Workstation 具有强大的 AI 功能和紧凑、高效的设计。

深入了解：GB10 超级芯片的规格

进一步研究 GB10 超级芯片，我们发现其系统级芯片 (SoC) 采用两个小芯片设计：S-Dielet，用于容纳 CPU 和内存子系统；G-Dielet，专用于 GPU 核心。这两个小芯片均采用先进的 2.5D 封装技术，并采用台积电尖端的 3nm 工艺制造。

NVIDIA GB10 超级芯片：AI 性能规格包括 20 个 Arm 核心和 128GB 内存。

该 CPU 架构基于 ARM v9.2 设计，共包含 20 个核心，配置为两个集群。每个核心都拥有一个专用的 L2 缓存，以及两个集群共享的 32 MB L3 缓存。

该芯片的 GPU 部分采用 GB100 Blackwell 架构，由于位于同一芯片封装内，因此可用作集成 GPU (iGPU)。它拥有先进的功能，包括支持 DLSS 4 的第五代 Tensor 核心和 RTX 光线追踪核心，可提供高达 31 TFLOP（FP32）和 1000 TOPS（NVFP4）运算的强大计算能力，专为 AI 应用量身定制。此外，该 GPU 还包含 24 MB 二级缓存，以增强性能。

在内存容量方面，NVIDIA GB10 超级芯片支持 256b LPDDR5x（统一内存架构），访问速度高达 9400 MT/s，相当于高达 301 GB/s 的惊人原始带宽。此配置可实现 128 GB 的最大内存容量。其高性能一致性结构针对 CHI-E 一致性协议进行了调优，通过 C2X 接口为 GPU 提供高达 600 GB/s 的广泛聚合系统带宽。

NVIDIA GB10 规格：带有芯片图形的显示、安全性、TDP 和操作系统详细信息。

此外，GB10 配备 16 MB 系统级缓存，设计为 CPU 的 L4 缓存，可促进多个 SoC 引擎之间高效共享数据。高带宽、低功耗的 C2C 接口利用了 NVIDIA 的 NVLINK 技术。

连接选项丰富，支持 PCIe、USB 和 PCIe 以太网。它最多可同时支持四台显示器（3 个 DisplayPort + 1 个 HDMI），使用 DP Alt 模式时分辨率最高可达 4K/120Hz，甚至支持 HDMI 2.1a 的 8K/120Hz 分辨率。安全性也同样重要，支持 Dual Secure Root、SROOT 处理器、OSROOT 处理器，并兼容 fTPM 和独立 TPM。该芯片的总设计功耗 (TDP) 为 140W。

GB10 可扩展性图表，通过 NVIDIA ConnectX 实现多 GPU 计算效率。

GB10超级芯片的可扩展性

GB10 超级芯片的另一个值得关注的特性是其可扩展性。多个 GB10 芯片可以通过 NVIDIA 的 ConnectX 技术互连，从而提高吞吐量、带宽和 DRAM 容量，这对于支持更大规模的 AI 模型至关重要。每个 ConnectX 网络接口卡 (NIC) 通过 PCIe Gen5 x8 接口连接到 GB10 SoC，各个单元通过以太网框架进行通信。