Hiệu quả năng lượng của NVIDIA GB10 SuperChip, đặc trưng trong các chữ số dự án, đáng chú ý là khả năng cung cấp tối đa 1 hiệu suất AI của AI chỉ bằng cách sử dụng ổ cắm điện tiêu chuẩn, cho thấy tập trung vào hiệu quả năng lượng [1] [9]. Tuy nhiên, khi so sánh với các chip AI khác, hiệu quả năng lượng của GB10 không cao nhất trên thị trường. Chẳng hạn, các chip AI của Qualcomm đã cho thấy các số liệu hiệu quả năng lượng tốt hơn, đạt được 227.4 truy vấn máy chủ trên mỗi watt so với các truy vấn 108.4 của NVIDIA trên mỗi watt [2]. Điều này cho thấy rằng trong khi GB10 được thiết kế để hiệu quả, nó có thể không phù hợp với hiệu quả sức mạnh của một số đối thủ cạnh tranh.
Superchip GB10 là một phần của kiến trúc Nvidia Grace Blackwell, bao gồm GPU Blackwell và CPU GRACE với 20 lõi cánh tay tiết kiệm năng lượng, góp phần vào hiệu quả tổng thể của nó [1] [9]. Sự hợp tác của MediaTek về thiết kế của GB10 nhằm mục đích tăng cường hiệu quả và hiệu suất năng lượng của nó [1]. Mặc dù vậy, các chip của NVIDIA thường tiêu thụ nhiều năng lượng hơn một số chip AI chuyên dụng khác, chẳng hạn như các chip từ Groq, được thiết kế cho hiệu quả năng lượng và tiêu thụ ít năng lượng hơn đáng kể [8].
Về các ứng dụng cụ thể, chip của NVIDIA xuất sắc trong các lĩnh vực như xử lý ngôn ngữ tự nhiên, nơi chúng đạt được các truy vấn cao hơn trên mỗi watt so với Qualcomm [2]. Tuy nhiên, đối với các nhiệm vụ đòi hỏi hiệu quả công suất cực cao, chẳng hạn như các nhiệm vụ được tối ưu hóa cho các thiết bị phụ thuộc vào pin, Qualcomm và Groq có thể cung cấp các tùy chọn tốt hơn.
Nhìn chung, trong khi Superchip GB10 được thiết kế có hiệu quả năng lượng và có khả năng chạy trên một ổ cắm điện tiêu chuẩn, nhưng nó không dẫn đến thị trường về hiệu quả năng lượng khi so sánh với chip chuyên dụng từ Qualcomm hoặc Groq. Sức mạnh của nó nằm ở hiệu suất cân bằng và dễ dàng tích hợp vào các quy trình AI khác nhau.
Trích dẫn:
.
[2] https://scoop.market.us/ai-chip-statistic/
[3] https://www.theregister.com/2025/01/07/nvidia_project_digits_mini_pc/
[4] https://www.theverge.com/2025 /1/6/24337530
[5] https://www.fierceelectronics.com/ai/power-hungry-ai-chips-face-reckoning-chipmakers-promise-efficiency
[6] https://www.hyperstack.cloud/blog/thought-leadership/nvidia-project-digits-all-you-need-to-know-about-the-blackwell-ai-supercomputer
.
[8] https://aiixx.ai/blog/groq-ai-chip-vs-nvidia
[9] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-puts-grace-blackwell-on-every-desk-and-at-every-ai-developers-fingertips