Ефективність потужності NVIDIA GB10 Superchip, представлена в Digits Project, помітна своєю здатністю доставити до 1 Petaflop продуктивності AI, використовуючи лише стандартну електричну розетку, що вказує на фокус на енергоефективності [1] [9]. Однак, у порівнянні з іншими чіпами AI, енергоефективність GB10 не є найвищою на ринку. Наприклад, чіпи AI Qualcomm показали кращі показники енергоефективності, досягнувши 227.4 запитів серверів на ватт порівняно з 108,4 запитами Nvidia на ват [2]. Це говорить про те, що, хоча GB10 розроблений для ефективного, він може не відповідати енергоефективності деяких конкурентів.
GB10 SuperChip є частиною архітектури Nvidia Grace Blackwell, яка включає в себе GPU Blackwell та процесор з вигідною енергетикою, що сприяє загальній ефективності [1] [9]. Співпраця MediaTek над дизайном GB10 мала на меті підвищити його енергоефективність та продуктивність [1]. Незважаючи на це, мікросхеми NVIDIA, як правило, споживають більше потужності, ніж деякі інші спеціалізовані мікросхеми AI, такі як з GRAQ, які розроблені для енергоефективності та споживають значно меншу потужність [8].
З точки зору конкретних застосувань, чіпи Nvidia переважають у таких сферах, як обробка природних мов, де вони досягають більш високих запитів на ват порівняно з Qualcomm [2]. Однак для завдань, що потребують надзвичайної ефективності потужності, наприклад, оптимізованих для пристроїв, що залежать від акумулятора, Qualcomm та Groq можуть запропонувати кращі варіанти.
В цілому, хоча Superchip GB10 розроблений таким чином, щоб бути ефективним та здатним працювати на стандартній електричній розетці, він не веде ринок енергетичної ефективності порівняно зі спеціалізованими мікросхемами Qualcomm або Groq. Його сила полягає в його збалансованій продуктивності та простоті інтеграції в різні робочі процеси AI.
Цитати:
[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-computer-ai
[5] https://www.fierceelectronics.com/ai/power-hungry-ai-chips-face-reckoning-chipmakers-promise-efficience
.
[7] https://www.aiwire.net/2025/01/10/nvidias-little-desktop-ai-box-with-unified-gpu-cpu-memory/
[8] https://aiixx.ai/blog/groq-ai-chips-vs-nvidia
4