تؤثر دقة FP4 لـ NVIDIA GB10 Superchip ، والتي تعمل على تشغيل أرقام وأجهزة المشروع مثل ASUS ASCET GX10 ، بشكل كبير أدائها العام في مهام الحوسبة الذكاء الاصطناعي. FP4 هو تنسيق بيانات يسمح بمعالجة أسرع وأكثر كفاءة لأعباء عمل الذكاء الاصطناعى باستخدام دقة مخفضة ، وهو مفيد بشكل خاص لتطبيقات التعلم العميق.
الأداء المحسّن من خلال انخفاض الدقة
FP4 Precision هو نوع من تنسيق نقطة العائمة الدقة المخفضة الذي يوفر توازنًا بين الدقة والكفاءة الحسابية. باستخدام عدد أقل من البتات لتمثيل الأرقام ، يتيح FP4 حسابات أسرع وزيادة الإنتاجية ، وهو أمر بالغ الأهمية لمهام الذكاء الاصطناعى التي تتطلب كميات هائلة من معالجة البيانات. هذه الدقة المخفضة كافية للعديد من تطبيقات الذكاء الاصطناعي ، لأنها لا تتطلب في كثير من الأحيان الدقة الكاملة للتنسيقات الأعلى مثل FP32 أو FP64.
تأثير على أعباء عمل الذكاء الاصطناعي
يسمح دعم GB10 SuperChip لدقة FP4 بتوصيل ما يصل إلى 1 Petaflop من أداء الذكاء الاصطناعي ، والذي يترجم إلى 1 Quadrillion AI حسابات في الثانية [1] [10]. هذا المستوى من الأداء مفيد بشكل خاص للمهام مثل النماذج الأولية ، والضبط ، واستنتاج نماذج الذكاء الاصطناعى الكبيرة. على سبيل المثال ، يمكن لـ ASUS ASCET GX10 التعامل مع نماذج الذكاء الاصطناعى مع ما يصل إلى 200 مليار معلمة ، وعندما يرتبط ، يمكن لنظامان إدارة نماذج تصل إلى 405 مليار معلمة ، مثل LLAMA 3.1 Meta [8].
كفاءة الطاقة والتكلفة
يساهم استخدام FP4 Precision أيضًا في كفاءة طاقة SuperCHIP GB10. من خلال طلب طاقة حسابية أقل لكل عملية ، يمكن أن تعمل الشريحة ضمن قيود منفذ كهربائي قياسي ، مما يجعلها مناسبة لنشر سطح المكتب [3] [9]. تجعل هذه الكفاءة ، إلى جانب أدائها العالي ، SuperChip GB10 حلاً اقتصاديًا لتطوير الذكاء الاصطناعي ، مما يسمح للمطورين بنماذج أولية وضوء النماذج محليًا قبل نشرها على بيئات السحابة أو مركز البيانات.
توافق البرنامج والنظام الإيكولوجي
يتم دعم دقة FP4 لـ GB10 SuperChip بواسطة مكدس برامج AI الشامل من NVIDIA ، بما في ذلك الأطر مثل Pytorch والأدوات المتاحة من خلال كتالوج NVIDIA NGC [9] [10]. يضمن هذا التوافق أن يتمكن المطورون من الاستفادة من مجموعة واسعة من أدوات ومكتبات الذكاء الاصطناعى لتحسين مهام سير العمل الخاصة بهم ، مما يزيد من تعزيز الأداء العام للرقاقة في التطبيقات الواقعية.
باختصار ، تعتبر دقة FP4 لـ GB10 SuperChip عاملاً رئيسياً في قدرتها على تقديم حوسبة AI عالية الأداء مع الحفاظ على الكفاءة وفعالية التكلفة. هذا يجعلها حلاً مثاليًا للمطورين والباحثين الذين يتطلعون إلى العمل مع نماذج منظمة العفو الدولية الكبيرة على مقياس سطح المكتب.
الاستشهادات:
[1] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-puts-grace-lackwell-on- every-desk-at-avery-ai-developers-fingerpips
[2] https://www.nvidia.com/en-us/project-digits/
[3] https://www.linkedin.com/posts/robert-j-hathaway-iii-architect_nvidia-puts-grace-lackwell-on-every-desk-activity-7282496680699052033-a_zj
[4] https://www.nvidia.com/en-eu/project-digits/
[5]
[6] https://www.gurufocus.com/news/2647634/nvidia-onvils-project-digits-the-worlds-smallest-ai-supercomputer
[7] https://newsroom.arm.com/blog/arm-nvidia-project-digits-high-performance-ai
[8] https://www.techpowerup.com/334249/asus-unveils-new-ascent-gx10-mini-powed-nvidia-gb10-grace-blackwell-superchip
[9] https://www.hyperstack.cloud/blog/theagt-leadership/nvidia-project-digits-all-you-need-tin-about-lackwell-ai-supercomputer
[10] https://www.theverge.com/2025/1/6/24337530/nvidia-ces-digits-super-computer-ai