2026-07-17
輝達 Nvidia GB10超級晶片算力好嗎？5分鐘快速看其規格與效能！
AI時代崛起，你知道除了AI電腦之外，更有AI超級晶片嗎？輝達Nvidia GB10便是近期人氣熱銷的超級晶片之一，從Nvidia GB10的規格、效能與優缺點，皆為你做一個完整解析。
輝達Nvidia GB10是首個可以在桌上型主機地端運行高達2000億參數的大型語言模型推論、伺服器級運算能力的AI超級晶片，本文就幫助你對超級晶片可以有更多認識，並且找到符合你需求的主機，讓你可以做好萬全的準備來面對這個AI的時代！
微星 MSI EdgeXpert MS-C931，是目前最接近「桌面版DGX超級電腦」。如果需求是AI開發、大型語言模型推理、企業私有化AI或邊緣AI應用，這款是不錯的選擇。／官方資訊
MSI EdgeXpert MS-C931 是基於NVIDIA DGX Spark平台打造的桌上型AI超級電腦，核心搭載NVIDIA最新 GB10 Grace Blackwell 超級晶片（Superchip），將20核 Arm CPU 與 Blackwell GPU 整合於單一平台中，專為AI開發、推理與模型微調而設計。與傳統工作站不同，它適合快速部署AI Agent、讓AI開發者能在桌面環境中直接執行大型語言模型（LLM）、電腦視覺與生成式 AI 工作負載的企業私有化環境。
ASUS Ascent GX10 結合 NVIDIA GB10 Grace Blackwell 超級晶片與 NVIDIA AI 軟體堆疊的強大運算能力，提供高達 1 petaFLOP 的 AI 運算效能。／官方資訊
ASUS Ascent GX10 是一款搭載 NVIDIA GB10 Grace Blackwell Superchip 的桌上型 AI 超級電腦，特別強調了NVIDIA AI軟體堆疊的強大運算能力，採用 NVIDIA NemoClaw 開源堆疊，為 OpenClaw 增添了隱私與安全控制功能。且ASUS強調其雙風扇設計的散熱效率可達同類精巧系統的1.6倍，適合長時間進行高負載資料科學運算與邊緣AI應用的開發團隊。
AI TOP ATOM 最大亮點在於搭載 NVIDIA GB10 Grace Blackwell Superchip，提供：1 PetaFLOP FP4 AI 效能、PetaFLOP 級 AI 運算能力、第五代 Tensor Core 架構／官方資訊
Gigabyte AI TOP ATOM 採用 NVIDIA GB10 Grace Blackwell 超級晶片（Superchip），獨家內建 GIGABYTE AI TOP Utility，整合多項AI功能，直覺精簡介面的整合式工具，可以快速展開AI專案，專為生成式 AI、大型語言模型、AI Agent 與資料科學應用而設計。不同於一般 RTX 顯卡工作站，AI TOP ATOM 是以「AI 開發平台」為核心設計，而非遊戲或繪圖工作站。
▶ 搭載GB10超級晶片的推薦主機
市面上已推出了搭載GB10超級晶片的迷你AI工作站，雖然核心規格相似，但在細節和設計上各有特色：
*詳細規格參閱：創捷國際有限公司-微星 MSI EdgeXpert MS-C931、創捷國際有限公司-華碩 ASUS Ascent GX10、創捷國際有限公司-Gigabyte技嘉 AI TOP ATOM
*詳細規格參閱：創捷國際有限公司-GB10、創捷國際有限公司-RTX 5090
記憶體：
功耗與散熱：
一般來說，GB10是為了解決「在本地端處理超大型AI模型」而設計，以下列舉四種適合的使用者類型及情境：
NVIDIA GB10超級晶片更像一套專為AI模型運算需求打造的桌上型AI平台，從大型語言模型推論、多模態運算，到企業端私有化AI部署與邊緣AI應用，都具備高整合與低功耗優勢。相較RTX5090偏向遊戲、高階圖形與多用途運算市場，GB10在AI模型執行效率、記憶體頻寬與長時間運算穩定度上，更適合需要長時間處理大型AI工作負載的使用者。
延伸閱讀：
如何挑選AI筆電？3分鐘教你選AI筆電的CPU、記憶體及規格！
AI PC電腦v.s傳統電腦有什麼差異？3分鐘一次看優缺點比較！
輝達Nvidia GB10是首個可以在桌上型主機地端運行高達2000億參數的大型語言模型推論、伺服器級運算能力的AI超級晶片，本文就幫助你對超級晶片可以有更多認識，並且找到符合你需求的主機，讓你可以做好萬全的準備來面對這個AI的時代！
目錄
什麼是超級晶片？
超級晶片並不是指單一功能的晶片，而是一個高度整合的「晶片上系統」（System-on-a-Chip, SoC）。最主要的特點，就是把多個不同功能的處理單元，像是CPU（中央處理器）和GPU（圖形處理器），以及高速記憶體，全部封裝在同一塊基板上，變成一個緊密協作的團隊 。特色
- CPU + GPU合體：傳統電腦是CPU和GPU分開，資料需要透過主機板的傳輸通道（像是PCIe）來溝通，這中間會有延遲。超級晶片則是把兩者直接連在一起，資料交換速度快非常多 。
- 統一記憶體：CPU和GPU共用同一塊記憶體，不需要在各自的記憶體之間複製，對於需要處理大量資料的AI模型來說，可以大幅減少資料搬運的時間，提升整體效率 。
- 超高速內部互連 ：為了讓CPU和GPU之間溝通零障礙，超級晶片內部會使用特製的超高速通道，例如NVIDIA的NVLink-C2C技術。頻寬遠遠超過傳統的PCIe，確保資料傳輸不會成為效能的瓶頸 。
輝達GB10超級晶片是什麼？
NVIDIA GB10 Grace Blackwell超級晶片，是一款專為AI和高效能運算設計的SoC。把資料中心等級的AI運算能力，下放到個人桌面工作站，讓AI開發更普及。- 混合架構：GB10結合了NVIDIA自家的Blackwell架構GPU和基於Arm架構的Grace CPU。其中CPU部分更是與聯發科（MediaTek）共同設計，包含20個核心（10個高效能Cortex-X925 + 10個高效率Cortex-A725），確保在處理複雜任務時兼顧效能與功耗 。
- 先進製程：採用台積電3nm製程打造，讓晶片能在更小的面積內塞入更多電晶體，同時提升能源效率。
- AI高算力：支援最新的FP4浮點格式運算，AI算力最高可達到1 PetaFLOP（1000 TFLOPS）。這讓它能夠在本地端處理高達2000億參數的大型語言模型推論 。
- 超大統一記憶體：內建128GB的LPDDR5X統一記憶體，讓CPU和GPU可以無縫共享資料，對於需要頻繁讀取模型權重的LLM應用來說，效率非常高 。
- 高速網路：配備了NVIDIA ConnectX-7智慧網卡，支援超高頻寬的網路傳輸，甚至可以將兩台搭載GB10的機器串接起來，處理更大規模的模型 。
人氣推薦3款搭載GB10 AI超級電腦
人氣TOP 1：桌面版的DGX體驗－微星 MSI EdgeXpert MS-C931
微星 MSI EdgeXpert MS-C931，是目前最接近「桌面版DGX超級電腦」。如果需求是AI開發、大型語言模型推理、企業私有化AI或邊緣AI應用，這款是不錯的選擇。／官方資訊
MSI EdgeXpert MS-C931 是基於NVIDIA DGX Spark平台打造的桌上型AI超級電腦，核心搭載NVIDIA最新 GB10 Grace Blackwell 超級晶片（Superchip），將20核 Arm CPU 與 Blackwell GPU 整合於單一平台中，專為AI開發、推理與模型微調而設計。與傳統工作站不同，它適合快速部署AI Agent、讓AI開發者能在桌面環境中直接執行大型語言模型（LLM）、電腦視覺與生成式 AI 工作負載的企業私有化環境。
EdgeXpert MS-C931 最大亮點搭載 GB10 Grace Blackwell 超級晶片，算力提升，適合大型 AI 模型推理與開發。
立即前往詢價 Q：Tensor Performance是什麼？
A：Tensor Performance（張量運算效能）該數據是指處理器或硬體在執行 AI 人工智慧、機器學習和深度學習運算時的速度與效率。數據越高，代表 AI 模型訓練與推理的速度越快。
A：Tensor Performance（張量運算效能）該數據是指處理器或硬體在執行 AI 人工智慧、機器學習和深度學習運算時的速度與效率。數據越高，代表 AI 模型訓練與推理的速度越快。
人氣TOP 2：AI強大運算能力：華碩 ASUS Ascent GX10
ASUS Ascent GX10 結合 NVIDIA GB10 Grace Blackwell 超級晶片與 NVIDIA AI 軟體堆疊的強大運算能力，提供高達 1 petaFLOP 的 AI 運算效能。／官方資訊
ASUS Ascent GX10 是一款搭載 NVIDIA GB10 Grace Blackwell Superchip 的桌上型 AI 超級電腦，特別強調了NVIDIA AI軟體堆疊的強大運算能力，採用 NVIDIA NemoClaw 開源堆疊，為 OpenClaw 增添了隱私與安全控制功能。且ASUS強調其雙風扇設計的散熱效率可達同類精巧系統的1.6倍，適合長時間進行高負載資料科學運算與邊緣AI應用的開發團隊。
ASUS Ascent GX10 是結合 NVIDIA Blackwell GPU、Grace CPU 與 NVIDIA AI 軟體生態系
Q：1 petaFLOP是什麼？
A：1 petaFLOP 是衡量電腦計算速度的單位，代表這台設備每秒能執行 1 千兆次（10¹⁵ 次）的「浮點運算」。formance（張量運算效能）該數據是指處理器或硬體在執行 AI 人工智慧、機器學習和深度學習運算時的速度與效率。數據越高，代表 AI 模型訓練與推理的速度越快。
A：1 petaFLOP 是衡量電腦計算速度的單位，代表這台設備每秒能執行 1 千兆次（10¹⁵ 次）的「浮點運算」。formance（張量運算效能）該數據是指處理器或硬體在執行 AI 人工智慧、機器學習和深度學習運算時的速度與效率。數據越高，代表 AI 模型訓練與推理的速度越快。
人氣TOP 3：新創開發的強大平台：Gigabyte技嘉 AI TOP ATOM GEN4
AI TOP ATOM 最大亮點在於搭載 NVIDIA GB10 Grace Blackwell Superchip，提供：1 PetaFLOP FP4 AI 效能、PetaFLOP 級 AI 運算能力、第五代 Tensor Core 架構／官方資訊
Gigabyte AI TOP ATOM 採用 NVIDIA GB10 Grace Blackwell 超級晶片（Superchip），獨家內建 GIGABYTE AI TOP Utility，整合多項AI功能，直覺精簡介面的整合式工具，可以快速展開AI專案，專為生成式 AI、大型語言模型、AI Agent 與資料科學應用而設計。不同於一般 RTX 顯卡工作站，AI TOP ATOM 是以「AI 開發平台」為核心設計，而非遊戲或繪圖工作站。
Gigabyte AI TOP ATOM它不只是迷你電腦，而是一台真正面向 AI 開發者、研究機構與企業的「桌上型 AI 超級電腦」
▶ 搭載GB10超級晶片的推薦主機
市面上已推出了搭載GB10超級晶片的迷你AI工作站，雖然核心規格相似，但在細節和設計上各有特色：
| 功能/型號 | 微星 MSI EdgeXpert MS-C931 |
華碩 ASUS Ascent GX10 |
Gigabyte技嘉 AI TOP ATOM |
|---|---|---|---|
| 核心晶片 | NVIDIA GB10 Grace Blackwell | ||
| 記憶體 | 128GB LPDDR5x 統一記憶體 | ||
| 儲存空間 | 4TB NVMe M.2 PCIe 5.0 SSD | 4TB NVMe M.2 PCIe 4.0 SSD | 4TB NVMe M.2 PCIe 4.0 SSD (也有Gen5 機種可選擇) |
| 作業系統 | NVIDIA DGX OS | ||
| 有線網路 | 10GbE RJ45 | ||
| 無線網路 | WiFi 7 + BT 5.4 | WiFi 7 + BT 5.4 | WiFi 7 + BT 5.3 |
| 主要I/O | 4x USB-C, 1x HDMI 2.1a, 1x ConnectX-7 | 4x USB-C, 1x HDMI 2.1, 1x ConnectX-7 | 4x USB-C, 1x HDMI 2.1a, 1x ConnectX-7 |
| 尺寸 (mm) | 151 x 151 x 52 | 150 x 150 x 51 | 150 x 150 x 50.5 |
| 重量 | 1.2 kg | 1.48 kg | 1.2 kg |
| 保固 | 標配一年 (可選購三年) | 標配一年 (可選購二/三年) | 標配一年 |
| 詳細資訊 | 產品資訊 | 產品資訊 | 產品資訊 |
GB10 v.s RTX5090的效能、功耗及優缺點比較
除了專為AI設計的GB10超級晶片，另一個不能不提的就是消費級卡王—NVIDIA GeForce RTX 5090。這兩者設計理念和目標市場完全不同，透過以下比較表能更了解該如何選擇：| 晶片比較 | NVIDIA GB10 超級晶片 | NVIDIA GeForce RTX 5090 |
|---|---|---|
| 架構 | SoC整合式 (CPU+GPU+RAM) | 獨立顯示卡 (Discrete GPU) |
| 記憶體容量 | 128 GB LPDDR5X (統一記憶體) | 32 GB GDDR7 |
| 記憶體頻寬 | ~273 GB/s | ~1,792 GB/s |
| AI 算力 (FP4) | ~1000 TOPS (稀疏) | ~3352 TOPS (稀疏) |
| CUDA 核心數 | 6,144 | 21,760 |
| 晶片功耗 (TDP) | ~140 W | ~575 W |
| 系統功耗 | 整機約 240 W | 建議整機 1000 W 以上電源 |
| 目標用途 | 大型語言模型開發、AI研究 | 4K遊戲、3D渲染、中小型AI模型 |
效能與功耗
記憶體：
- GB10：擁有128GB的超大記憶體容量，可以輕鬆裝下非常巨大的AI模型，例如700億參數（70B）的模型。對於模型開發來說，容量就是一切 。
- RTX 5090：雖然容量只有32GB，但記憶體頻寬是GB10的6倍以上。在處理的資料能放進32GB記憶體的前提下，RTX 5090的資料傳輸速度會快很多，因此在跑中小型模型的推論時，速度會遠勝GB10 。
功耗與散熱：
- GB10：整機功耗只有240W左右，非常省電，而且運作起來相當安靜，可以直接放在辦公桌上，不需要特殊的散熱或電源配置。
- RTX 5090：單卡功耗就高達575W，需要搭配1000W以上的大功率電源，並且對機殼的散熱要求非常高，全速運轉時的噪音和熱量都很大。
誰適合使用GB10？
一般來說，GB10是為了解決「在本地端處理超大型AI模型」而設計，以下列舉四種適合的使用者類型及情境：
適合對象（一）、AI研究人員與資料學家
對研究人員來說，需要頻繁地微調或運行70B甚至更大參數的語言模型，但又不想一直負擔高昂的雲端運算費用。而GB10的128GB記憶體，可以讓他們可以在本地端舒適地進行實驗，不用擔心記憶體不足的問題。同時資料可以完全保留在本地，對於處理敏感研究數據的機構來說，安全性更高 。適合對象（二）、企業AI開發團隊
為公司開發客製化的私有LLM應用，需要在正式部署到資料中心前，進行快速的原型設計和概念驗證（PoC）。GB10搭載的NVIDIA DGX OS軟體堆疊，與資料中心等級的DGX系統是共通的。在桌機上開發完成的程式碼，可以無縫轉移到大型伺服器上，大幅縮短開發到部署的週期 。適合對象（三）、AI新創公司／獨立開發者
對於預算有限，但又需要強大的算力來開發創新的AI產品，特別是那些需要大型模型的應用。GB10提供了一個相對低成本的入場券，讓小型團隊也能擁有以往只有大企業才能負擔的運算能力，加速產品的開發與迭代 。適合對象（四）、教育單位與學術實驗室
部分教育單位希望提供給學生或研究人員一個接觸頂尖AI硬體的平台，進行教學或前瞻性研究。GB10不僅體積小、功耗低、不需特殊機房環境，非常適合部署在教室或實驗室中，讓學生能親手操作超級運算等級的設備 。NVIDIA GB10超級晶片更像一套專為AI模型運算需求打造的桌上型AI平台，從大型語言模型推論、多模態運算，到企業端私有化AI部署與邊緣AI應用，都具備高整合與低功耗優勢。相較RTX5090偏向遊戲、高階圖形與多用途運算市場，GB10在AI模型執行效率、記憶體頻寬與長時間運算穩定度上，更適合需要長時間處理大型AI工作負載的使用者。
延伸閱讀：
如何挑選AI筆電？3分鐘教你選AI筆電的CPU、記憶體及規格！
AI PC電腦v.s傳統電腦有什麼差異？3分鐘一次看優缺點比較！