ประสิทธิภาพการใช้พลังงานของ NVIDIA GB10 Superchip ซึ่งมีอยู่ในตัวเลขโครงการนั้นโดดเด่นสำหรับความสามารถในการส่งมอบประสิทธิภาพ AI สูงสุด 1 petaflop โดยใช้เต้าเสียบไฟฟ้ามาตรฐานเท่านั้นซึ่งบ่งบอกถึงการมุ่งเน้นไปที่ประสิทธิภาพการใช้พลังงาน [1] [9] อย่างไรก็ตามเมื่อเปรียบเทียบกับชิป AI อื่น ๆ ประสิทธิภาพการใช้พลังงานของ GB10 นั้นไม่สูงที่สุดในตลาด ตัวอย่างเช่นชิป AI ของ Qualcomm ได้แสดงตัวชี้วัดประสิทธิภาพการใช้พลังงานที่ดีขึ้นโดยได้รับการสืบค้นเซิร์ฟเวอร์ 227.4 ต่อวัตต์เมื่อเทียบกับแบบสอบถาม 108.4 ของ Nvidia ต่อวัตต์ [2] สิ่งนี้ชี้ให้เห็นว่าในขณะที่ GB10 ได้รับการออกแบบให้มีประสิทธิภาพ แต่อาจไม่ตรงกับประสิทธิภาพการใช้พลังงานของคู่แข่งบางราย
GB10 Superchip เป็นส่วนหนึ่งของสถาปัตยกรรม Nvidia Grace Blackwell ซึ่งรวมถึงแบล็กเวลล์ GPU และซีพียูเกรซที่มีคอร์แขนที่ประหยัดพลังงาน 20 ตัวมีส่วนทำให้ประสิทธิภาพโดยรวม [1] [9] การทำงานร่วมกันของ MediaTek เกี่ยวกับการออกแบบของ GB10 มีวัตถุประสงค์เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและประสิทธิภาพการทำงาน [1] อย่างไรก็ตามเรื่องนี้ชิปของ Nvidia มักใช้พลังงานมากกว่าชิป AI พิเศษอื่น ๆ เช่นจาก Groq ซึ่งออกแบบมาเพื่อประสิทธิภาพการใช้พลังงานและใช้พลังงานน้อยกว่าอย่างมีนัยสำคัญ [8]
ในแง่ของแอปพลิเคชันเฉพาะชิปของ Nvidia เก่งในพื้นที่เช่นการประมวลผลภาษาธรรมชาติซึ่งพวกเขาได้รับการสืบค้นที่สูงขึ้นต่อวัตต์เมื่อเทียบกับ Qualcomm [2] อย่างไรก็ตามสำหรับงานที่ต้องใช้ประสิทธิภาพการใช้พลังงานอย่างมากเช่นอุปกรณ์ที่ได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับอุปกรณ์ที่ขึ้นกับแบตเตอรี่ Qualcomm และ Groq อาจมีตัวเลือกที่ดีกว่า
โดยรวมในขณะที่ GB10 Superchip ได้รับการออกแบบให้ประหยัดพลังงานและสามารถทำงานบนเต้าเสียบไฟฟ้ามาตรฐานได้ แต่ก็ไม่ได้นำตลาดไปสู่ประสิทธิภาพการใช้พลังงานเมื่อเปรียบเทียบกับชิปเฉพาะจาก Qualcomm หรือ Groq ความแข็งแกร่งของมันอยู่ในประสิทธิภาพที่สมดุลและความสะดวกในการรวมเข้ากับเวิร์กโฟลว์ AI ต่างๆ
การอ้างอิง:
[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-efficiency
[6] https://www.hyperstack.cloud/blog/thought-leadership/nvidia-project-digits-all-you-need-to-know-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-erery-desk-and-at-erery-ai-developers-fingertips