NVIDIA GB10 Grace Blackwell SuperChip旨在以出色的效率和功率处理机器学习任务。它是NVIDIA项目数字的关键组成部分，NVIDIA的个人AI超级计算机旨在使研究人员，数据科学家和学生对高性能AI计算的访问进行民主化。
###机器学习的关键功能
- AI性能：GB10 SuperChip以FP4精度提供了高达1 petaflop的AI性能，使其能够运行具有高达2000亿个参数的大型AI模型。这种性能水平对于复杂的机器学习任务，例如自然语言处理和计算机视觉[1] [3] [5]至关重要。
- 建筑：SuperChip基于Nvidia Grace Blackwell建筑，将NVIDIA Blackwell GPU与最新一代的Cuda核心和第五代张量核心结合在一起。这些组件对于加速机器学习计算至关重要[1] [5]。
-CPU和GPU集成：GB10 SuperChip包括一个高性能的NVIDIA GRACE CPU，具有20个在ARM建筑上建造的强力核心。该CPU通过NVLink-C2C芯片到芯片互连连接到GPU，允许CPU和GPU之间的高速数据传输，这对于有效的机器学习模型训练和推理至关重要[1] [1] [7]。
- 内存和存储：它具有128GB的统一，连贯的内存和最多4TB的NVME存储。这种充足的内存和存储容量可以处理大型数据集和复杂模型，这些模型在机器学习应用中很常见[1] [3]。
- 可伸缩性：对于更苛刻的任务，可以使用NVIDIA CONNECTX网络将两个项目数字单元链接在一起，从而使他们可以运行具有高达4050亿个参数的模型。这种可伸缩性对需要分布式计算的大规模机器学习项目有益[1] [3]。
###机器学习应用程序
GB10 SuperChip非常适合各种机器学习应用程序，包括：
- 生成AI：它可以处理图像和文本生成等任务中使用的复杂生成模型。
-3D建模和动画：SuperChip支持需要高计算能力的任务，例如3D环境中的渲染和仿真。
- 大型语言模型：具有多达2000亿个参数的模型的能力，它是自然语言处理任务(例如语言翻译和文本摘要)的理想选择[1] [4]。
###开发和部署
项目数字允许用户使用自己的桌面系统对模型开发和运行推断，然后在加速云或数据中心基础架构上无缝部署它们。 NVIDIA的AI Enterprise软件平台支持此端到端的工作流程，其中包括用于模型开发和部署的工具[1] [7]。
总体而言，GB10 SuperChip旨在使开发人员在本地进行原型，微调和部署AI模型的原型，然后在云或数据中心基础架构上进行扩展，从而使其成为机器学习任务的强大工具。
引用：
[1] https://quantumzeitgeist.com/nvidia-unveils-smallest-ai ai-supercomputer-for-developers-everywhere/
[2] https://news.ycombinator.com/item?id=42619139
[3] https://akihabaranews.com/nvidias-new-gb10-superchip/
[4] https://www.hp.com/us-en/workstations/workstation-pcs.html
[5] https://www.elektormagazine.com/news/project-digits-nvidia-unveils-personal-ai-supercomputer
[6] https://opentools.ai/news/nvidia-unleashes-the-future-with-personal-ai-supercomputers
[7] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-puts----------------------- an-every-every-every-desk-and-at-at-evervepender-ai-ai-ai-ai-ai-developers-fingertips
[8] https://www.guru3d.com/news/page-2017/
[9] https://meta-quantum.today/?p=3460
[10] https://www.hyperstack.cloud/blog/thought-leadership/nvidia-project-digits-all-you-need-to-need-to-know-bout-the-about-the-blackwell-ai-supercomputer
[11] https://www.nvidia.com/en-us/project-digits/