Efisiensi daya superchip NVIDIA GB10, ditampilkan dalam digit proyek, terkenal karena kemampuannya untuk memberikan hingga 1 petaflop kinerja AI hanya menggunakan outlet listrik standar, yang menunjukkan fokus pada efisiensi daya [1] [9]. Namun, jika dibandingkan dengan chip AI lainnya, efisiensi daya GB10 bukan yang tertinggi di pasar. Misalnya, chip AI Qualcomm telah menunjukkan metrik efisiensi daya yang lebih baik, mencapai 227,4 kueri server per watt dibandingkan dengan kueri 108,4 NVIDIA per watt [2]. Ini menunjukkan bahwa sementara GB10 dirancang untuk menjadi efisien, itu mungkin tidak cocok dengan efisiensi daya beberapa pesaing.
Superchip GB10 adalah bagian dari arsitektur NVIDIA Grace Blackwell, yang mencakup GPU Blackwell dan CPU Grace dengan 20 inti lengan yang hemat listrik, berkontribusi pada efisiensi keseluruhannya [1] [9]. Kolaborasi MediaTek pada desain GB10 yang bertujuan untuk meningkatkan efisiensi dan kinerja daya [1]. Meskipun demikian, chip Nvidia umumnya mengkonsumsi lebih banyak daya daripada beberapa chip AI khusus lainnya, seperti yang dari GROQ, yang dirancang untuk efisiensi energi dan mengkonsumsi daya yang jauh lebih sedikit [8].
Dalam hal aplikasi spesifik, chip NVIDIA unggul di bidang -bidang seperti pemrosesan bahasa alami, di mana mereka mencapai kueri yang lebih tinggi per watt dibandingkan dengan Qualcomm [2]. Namun, untuk tugas-tugas yang membutuhkan efisiensi daya ekstrem, seperti yang dioptimalkan untuk perangkat yang bergantung pada baterai, Qualcomm dan GROQ mungkin menawarkan opsi yang lebih baik.
Secara keseluruhan, sementara superchip GB10 dirancang untuk menjadi hemat daya dan mampu berjalan di outlet listrik standar, itu tidak memimpin pasar dalam efisiensi daya bila dibandingkan dengan chip khusus dari Qualcomm atau Groq. Kekuatannya terletak pada kinerja yang seimbang dan kemudahan integrasi ke berbagai alur kerja AI.
Kutipan:
[1.
[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-computer-ai
[5] https://www.fierceelectronics.com/ai/power-hungry-ai-chips-face-reckoning-chipmakers-promise-eficiency
[6] https://www.hyperstack.cloud/blog/thought-leadership/nvidia-project-digits-all-you-need-to-now-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-bace-blackwell-on-every-desk-and-at-every-ai-developers-fingertips