芝能智芯出品在 2025 年 Hot Chips 大會上，英偉達正式對外詳細介紹了其最新的 GB10 SoC 架構，這是Blackwell 架構 GPU 的一次“縮微”應用，更通過與聯(lián)發(fā)科的合作，將 20 個 Arm v9.2 CPU 內(nèi)核與高性能 GPU 結合在單一 2.5D 封裝之中，形成了 Grace Blackwell 的小型化集成版本。
GB10 的推出并不是單純的性能堆疊，而是面向高性能工作站、桌面級 AI 開發(fā)和輕量化數(shù)據(jù)中心的整體解決方案。
在統(tǒng)一內(nèi)存架構、CPU/GPU 緩存一致性、C2C 鏈接、低功耗設計和易用性等方面做出了大量優(yōu)化，從而使得 DGX Spark 小型工作站能夠在有限功耗和體積下，承擔起此前必須依賴大型數(shù)據(jù)中心系統(tǒng)的部分任務。
GB10 的意義為 AI 開發(fā)的生態(tài)閉環(huán)提供了一個“網(wǎng)關”級產(chǎn)品，使本地開發(fā)與云端部署能夠順暢銜接。
GB10 SoC
的架構特征與設計邏輯
在本次 Hot Chips 的分享中，英偉達強調(diào) GB10 的定位并不是傳統(tǒng)意義上的數(shù)據(jù)中心芯片，而是面向 DGX Spark 這一輕量化工作站所打造的 SoC 方案。
它整合了 CPU 與 GPU 兩個核心計算單元，采用臺積電 3nm 工藝制造，并通過 2.5D 中介層進行封裝。
這一設計首先保證了整體功耗維持在 140 瓦的可控范圍內(nèi)，使得產(chǎn)品可以依靠標準壁式電源插座供電，而無需服務器機柜的復雜配電環(huán)境，這對于中小型研究團隊、開發(fā)人員和實驗室場景具有現(xiàn)實意義。
CPU 部分由聯(lián)發(fā)科提供，基于 Arm v9.2 架構，共有 20 個內(nèi)核，分成兩個集群，每個集群包含 10 個核心，并配備 16MB 共享的 L3 緩存，總計 32MB，同時每個核心仍保留獨立的 L2 緩存。
使得 CPU 在處理大規(guī)模并行任務與中小規(guī)模串行任務時能夠靈活切換，既保證了延遲控制，又提升了多線程吞吐能力。
更關鍵的是，內(nèi)存子系統(tǒng)采用統(tǒng)一的 LPDDR5X-9400 架構，總線寬度為 256 位，提供約 301GB/s 的帶寬，支持最高 128GB 的容量。
CPU 與 GPU 在這一統(tǒng)一內(nèi)存體系下共享數(shù)據(jù)，避免了頻繁的內(nèi)存復制和同步開銷，這對于 AI 模型訓練與推理中參數(shù)頻繁調(diào)用的場景具有決定性意義。
GPU 部分則是 Blackwell 架構的一個縮小化版本。雖然規(guī)模縮小，但其核心特性完整保留，特別是 FP4 運算支持，使得在超低精度推理場景中，能夠?qū)崿F(xiàn)高達 1000 TOPS 的計算性能，而 FP32 峰值性能為 31 TFLOPS。
在硬件層面，GPU 內(nèi)部擁有一個 24MB 的二級緩存，并與 CPU 保持一致性，這通過地址轉換服務（ATS）和硬件管理實現(xiàn)，極大降低了跨芯片通信的延遲。
這種 CPU/GPU 緩存一致性是 GB10 架構的亮點之一，它讓開發(fā)者無需在軟件層面管理復雜的同步邏輯，進一步簡化了編程和工作流。
C2C（Chip-to-Chip）鏈路在 GB10 中也發(fā)揮了關鍵作用，它提供約 600GB/s 的帶寬，實現(xiàn)低延遲共享。相比傳統(tǒng) PCIe 的通信方式，這一專用鏈路能夠更好地支撐 CPU 與 GPU 的數(shù)據(jù)交換。
再加上 ConnectX-7 網(wǎng)卡的集成，DGX Spark 可以通過 PCIe 5.0 x8 通道與另一臺 Spark 配對，形成雙機互聯(lián)，共同處理更大規(guī)模的模型。
雖然受限于帶寬，網(wǎng)卡的兩個 200Gbps 接口無法同時滿速運行，但對于分布式小規(guī)模任務而言，已經(jīng)具備實用價值。
GB10 SoC 的設計邏輯在于平衡體積、功耗與性能。它并不追求與完整的 DGX 系統(tǒng)相同的峰值表現(xiàn)，而是通過合理的 CPU/GPU 組合、統(tǒng)一內(nèi)存架構和緩存一致性，將開發(fā)者最常用的任務在一臺桌面級設備上順暢運行，為大規(guī)模訓練提供前置的實驗環(huán)境。
DGX Spark
的應用價值與產(chǎn)業(yè)意義
DGX Spark 的推出，不僅僅是硬件層面的創(chuàng)新，更是英偉達生態(tài)戰(zhàn)略的延伸。
在實際應用中，Spark 工作站配備高達 128GB 的統(tǒng)一系統(tǒng)內(nèi)存和最高 4TB 的 SSD 存儲，可以支持多達 700 億參數(shù)的模型微調(diào)。
這一能力直接覆蓋了主流大模型的實驗需求，使開發(fā)者可以在本地完成從數(shù)據(jù)處理、模型訓練到驗證的完整流程，而無需一開始就依賴昂貴的數(shù)據(jù)中心資源。
在連接性方面，Spark 系統(tǒng)自帶 ConnectX-7 網(wǎng)卡，允許雙機互聯(lián)。
盡管性能不及 DGX SuperPOD 這樣的高端集群，但對于中小團隊來說，雙機 Spark 的組合已經(jīng)能夠勝任不少研究和商用開發(fā)任務。這種模式降低了 AI 開發(fā)的入門門檻，讓更多用戶能夠以較低的成本進入大模型應用的實驗階段。
英偉達并不掩飾 Spark 的“網(wǎng)關”定位。其設計初衷是讓用戶在本地進行開發(fā)與驗證，然后將成熟的模型遷移至 DGX Cloud 或更大規(guī)模的 DGX 系統(tǒng)進行部署。這種從桌面到云端的遷移路徑，體現(xiàn)了英偉達對自身生態(tài)的深度整合。
Spark 成為一個銜接點，使得個人開發(fā)者與企業(yè)用戶能夠在同一個 CUDA 軟件棧下平滑過渡，不會因硬件環(huán)境的差異而改變開發(fā)邏輯。
GB10 SoC 的出現(xiàn)也說明了英偉達在 CPU/GPU 協(xié)同上的進一步開放態(tài)度。
與聯(lián)發(fā)科的合作，標志著英偉達在 CPU 領域不再堅持自研，而是通過生態(tài)合作快速補齊短板。這種跨企業(yè)的深度綁定，未來可能影響到高性能計算和消費級產(chǎn)品的更多領域。
例如，傳聞中的 N1/N1x SoC 就有可能基于 GB10 的設計理念下沉到消費級筆記本，從而實現(xiàn) GPU 技術在更廣泛市場的普及。
GB10 與 Spark 的推出，也是在應對 AI 芯片市場快速多元化的壓力。隨著 AMD、Intel 以及初創(chuàng)企業(yè)紛紛推出面向 AI 的 SoC 方案，英偉達需要在高端數(shù)據(jù)中心之外，找到新的市場突破口。
Spark 和 GB10 提供的“輕量級 AI 超算”體驗，正是這種市場戰(zhàn)略的體現(xiàn)。它不僅鞏固了英偉達在 AI 開發(fā)者社區(qū)的地位，也進一步擴大了 CUDA 生態(tài)的勢能。
DGX Spark 的應用價值體現(xiàn)在三個層面：
◎ 一是為開發(fā)者提供了低門檻、高性能的本地開發(fā)環(huán)境；
◎ 二是構建了從桌面到云端的生態(tài)閉環(huán)；
◎ 三是通過跨界合作和技術下沉，拓展了英偉達的市場版圖，使得 GB10 SoC 不僅僅是一次硬件創(chuàng)新，更是一種產(chǎn)業(yè)布局。
小結
在 Hot Chips 2025 上，英偉達用 GB10 SoC 展示了其在 CPU/GPU 協(xié)同、統(tǒng)一內(nèi)存架構和低功耗高性能設計上的新思路。DGX Spark 作為其落地載體，既是技術成果的呈現(xiàn)，也是生態(tài)戰(zhàn)略的實踐。
它通過“縮小版 Blackwell + Arm CPU”的組合，為中小型團隊提供了可及的 AI 開發(fā)平臺，同時與云端 DGX 系統(tǒng)無縫銜接，形成完整的開發(fā)與部署通路。
GB10 SoC 為桌面級 AI 開發(fā)設定了新的性能基準，也可能成為未來消費級 SoC 的藍本。而 Spark 工作站的推廣，則有望推動 AI 開發(fā)生態(tài)的進一步普及，讓更多的用戶群體能夠直接參與到大模型的實驗與應用之中。
