ASUS Ascent GX10과 같은 프로젝트 숫자 및 장치에 전력을 공급하는 NVIDIA GB10 SUPERCHIP의 FP4 정밀도는 AI 컴퓨팅 작업에서 전반적인 성능에 큰 영향을 미칩니다. FP4는 감소 된 정밀도를 사용하여 AI 워크로드의보다 빠르고 효율적인 처리를 허용하는 데이터 형식으로, 특히 딥 러닝 애플리케이션에 유리합니다.
정밀도 감소를 통한 성능 향상
FP4 정밀도는 정확도와 계산 효율성 사이의 균형을 제공하는 감소 된 정밀 부동 소수점 형식의 유형입니다. FP4는 더 적은 비트를 사용하여 숫자를 표현하면 더 빠른 계산과 처리량을 활성화하여 대량의 데이터 처리가 필요한 AI 작업에 중요합니다. 이 감소 된 정밀도는 종종 FP32 또는 FP64와 같은 더 높은 형식의 전체 정밀도를 필요로하지 않기 때문에 많은 AI 응용 분야에서 충분합니다.
AI 워크로드에 대한 영향
FP4 정밀도에 대한 GB10 Superchip의 지원을 통해 최대 1 개의 PETAFLOP의 AI 성능을 제공 할 수 있으며, 이는 초당 1 1 만 AI 계산으로 변환됩니다 [1] [10]. 이 수준의 성능은 특히 대규모 AI 모델의 프로토 타이핑, 미세 조정 및 추론과 같은 작업에 유리합니다. 예를 들어, ASUS Ascent GX10은 최대 2 천억 개의 매개 변수로 AI 모델을 처리 할 수 있으며, 연결된 경우 두 시스템은 Meta의 LLAMA 3.1 [8]과 같은 405 억 매개 변수의 모델을 관리 할 수 있습니다.
전력 효율성 및 비용
FP4 정밀도의 사용은 또한 GB10 슈퍼 치프의 전력 효율에 기여합니다. 각 작업에 대해 덜 계산 전력을 요구함으로써 칩은 표준 전기 출구의 제약 조건 내에서 작동하여 데스크탑 배치에 적합합니다 [3] [9]. 이러한 효율성은 고성능과 결합하여 GB10 SuperChip을 AI 개발을위한 경제적 인 솔루션으로 만들어 개발자가 클라우드 또는 데이터 센터 환경에 배치하기 전에 로컬로 프로토 타입 및 미세 조정을 할 수 있습니다.
소프트웨어 호환성 및 생태계
GB10 슈퍼 치프의 FP4 정밀도는 Pytorch와 같은 프레임 워크와 NVIDIA NGC 카탈로그를 통해 사용 가능한 도구를 포함하여 NVIDIA의 포괄적 인 AI 소프트웨어 스택에 의해 지원됩니다 [9] [10]. 이러한 호환성을 통해 개발자는 광범위한 AI 도구 및 라이브러리를 활용하여 워크 플로를 최적화하여 실제 애플리케이션에서 칩의 전반적인 성능을 향상시킬 수 있습니다.
요약하면, GB10 수퍼 치프의 FP4 정밀도는 효율성과 비용 효율성을 유지하면서 고성능 AI 컴퓨팅을 제공하는 능력의 핵심 요소입니다. 이를 통해 데스크탑 규모의 대형 AI 모델로 작업하려는 개발자와 연구원에게 이상적인 솔루션이됩니다.
인용 :
[1] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-puts-grace-blackwell-on-every-desk-and-at-ai-ai-developers-fingertips
[2] https://www.nvidia.com/en-us/project-digits/
[3] https://www.linkedin.com/posts/robert-j-hathaway-ii-architect_nvidia-puts-grace-blackwell-on-every-desk-activity-72824968069052033-a_zj
[4] https://www.nvidia.com/en-eu/project-digits/
[5] https://www.trendforce.com/news/2025/01/10/news-nvidias-gb10-superchip-in-project-digits-is-roopportedly-with-tsmcs-3nm-1ode/
[6] https://www.gurufocus.com/news/2647634/nvidia-nveils-project-digits-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-cent-cent-cent-mini-pc-powered-nvidia-gb10-blackwell-superchip
[9] https://www.hyperstack.cloud/blog/thoving-leadership/nvidia-project-digits-all-you-need-to-bnow-the-bleacwell-ai-supercomputer
[10] https://www.theverge.com/2025/1/6/24337530/nvidia-ces-digits-super-computer-ai