A eficiência de energia do NVIDIA GB10 Superchip, apresentada em dígitos do projeto, é notável por sua capacidade de fornecer até 1 petaflop de desempenho de IA usando apenas uma saída elétrica padrão, indicando um foco na eficiência de energia [1] [9]. No entanto, quando comparado a outros chips de IA, a eficiência de poder do GB10 não é a mais alta do mercado. Por exemplo, os chips de AI da Qualcomm mostraram melhores métricas de eficiência de energia, realizando 227,4 consultas do servidor por watt em comparação com as consultas 108,4 da NVIDIA por watt [2]. Isso sugere que, embora o GB10 seja projetado para ser eficiente, ele pode não corresponder à eficiência de energia de alguns concorrentes.
O GB10 Superchip faz parte da arquitetura Nvidia Grace Blackwell, que inclui uma GPU de Blackwell e uma CPU GRACE com 20 núcleos de braço com eficiência de potência, contribuindo para sua eficiência geral [1] [9]. A colaboração da Mediatek no design do GB10 teve como objetivo melhorar sua eficiência e desempenho de energia [1]. Apesar disso, os chips da NVIDIA geralmente consomem mais poder do que alguns outros chips de IA especializados, como os do GROQ, que são projetados para eficiência energética e consomem significativamente menos potência [8].
Em termos de aplicações específicas, os chips da NVIDIA se destacam em áreas como o processamento de linguagem natural, onde obtêm consultas mais altas por watt em comparação com a Qualcomm [2]. No entanto, para tarefas que requerem eficiência de energia extrema, como as otimizadas para dispositivos dependentes da bateria, a Qualcomm e o Groq podem oferecer melhores opções.
No geral, enquanto o GB10 Superchip foi projetado para ser eficiente em termos de energia e capaz de executar em uma tomada elétrica padrão, ele não lidera o mercado em eficiência de energia quando comparado a chips especializados da Qualcomm ou Groq. Sua força está em seu desempenho equilibrado e facilidade de integração em vários fluxos de trabalho da IA.
Citações:
[1] https://www.engineering.com/nvidia-unveils-project-digits-personal-ai-supercomputer/
[2] https://scoop.market.us/ai-chips-statistics/
[3] https://www.theregister.com/2025/01/07/nvidia_project_digits_mini_pc/
[4] https://www.theverge.com/2025/1/6/24337530/nvidia-ces-digits-super-comput-ai
[5] https://www.fierceelectronics.com/ai/power-hungry-ai-chips-face-reckoning-cipmakers-promise-eficiente
[6] https://www.hyperstack.cloud/blog/thought-leadership/nvidia-project-digits-all-you-need-to-know-about-the-Blackwell-Ai-Supercomputer
[7] https://www.aiwire.net/2025/01/10/nvidias-little-desktop-ai-box-with-big-unified-gpu-cpu-memory/
[8] https://aiixx.ai/blog/groq-ai-chips-vs-nvidia
[9] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-puts-grace-blackwell-on-wovery-dsk-and-at-every-ai-developers-fingertips