„NVIDIA GB10 Superchip“ FP4 tikslumas, kuris įgauna projekto skaitmenis ir įrenginius, tokius kaip „Asus Asus Ascent GX10“, daro didelę įtaką jo bendrajam rezultatams atliekant AI skaičiavimo užduotis. FP4 yra duomenų formatas, leidžiantis greičiau ir efektyviau apdoroti AI darbo krūvius, naudojant sumažintą tikslumą, kuris yra ypač naudingas giluminio mokymosi programoms.
Patobulintas našumas per mažesnį tikslumą
FP4 tikslumas yra sumažinto tikslumo plūduriuojančio taško formato rūšis, siūlanti pusiausvyrą tarp tikslumo ir skaičiavimo efektyvumo. Naudojant mažiau bitų, kad būtų galima pavaizduoti skaičius, FP4 įgalina greitesnius skaičiavimus ir padidėjusį pralaidumą, o tai yra labai svarbi AI užduotims, kurioms reikalingas didžiulis duomenų apdorojimo kiekis. Šio sumažėjusio tikslumo pakanka daugeliui AI programų, nes jiems dažnai nereikia viso aukštesnio formato, tokių kaip FP32 ar FP64, tikslumo.
Poveikis AI darbo krūviams
„GB10 Superchip“ palaikymas FP4 tikslumui leidžia jam pateikti iki 1 PETAFLOP AI našumo, kuris reiškia 1 keturkampį AI skaičiavimus per sekundę [1] [10]. Šis atlikimo lygis yra ypač naudingas tokioms užduotims kaip prototipų kūrimas, tobulinimas ir didelių AI modelių išvados. Pavyzdžiui, ASUS „AssCENT GX10“ gali valdyti AI modelius, kurių parametrai yra iki 200 milijardų, o susiejusi, dvi sistemos gali valdyti 405 milijardų parametrų modelius, tokius kaip „Meta“ llama 3.1 [8].
energijos efektyvumas ir išlaidos
FP4 tikslumo naudojimas taip pat prisideda prie „GB10 Superchip“ energijos efektyvumo. Kiekvienai operacijai reikia mažiau skaičiavimo galios, lustas gali veikti pagal standartinio elektrinio lizdo apribojimus, todėl jis tinka diegti stalinius kompiuterius [3] [9]. Šis efektyvumas kartu su dideliu našumu daro „GB10 Superchip“ ekonomišką AI kūrimo sprendimą, leidžiantį kūrėjams leisti prototipą ir tiksliai suderinti modelius vietoje, prieš diegdami juos į debesies ar duomenų centro aplinką.
programinės įrangos suderinamumas ir ekosistema
„GB10 Superchip“ FP4 tikslumą palaiko „NVIDIA“ išsamus AI programinės įrangos kaminas, įskaitant tokias sistemas kaip „Pytorch“ ir įrankius, kuriuos galima rasti per NVIDIA NGC katalogą [9] [10]. Šis suderinamumas užtikrina, kad kūrėjai galėtų pasitelkti platų AI įrankių ir bibliotekų asortimentą, kad optimizuotų jų darbo eigą, dar labiau padidindami bendrą lusto našumą realaus pasaulio programose.
Apibendrinant galima pasakyti, kad „GB10 Superchip“ FP4 tikslumas yra pagrindinis veiksnys, leidžiantis pateikti aukšto našumo AI skaičiavimą, išlaikant efektyvumą ir ekonomiškumą. Tai daro jį idealiu sprendimu kūrėjams ir tyrėjams, norintiems dirbti su dideliais AI modeliais darbalaukio skalėje.
Citatos:
[1] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-puts-grace-blackwell-on-every-desk-and-at-at-every-ai-developers-fingterps
[2] https://www.nvidia.com/en-us/project-digits/
[3] https://www.linkedin.com/posts/robert-jhathaway-iii-architect_nvidia-puts-grace-blackwell-on-every-desk-actity-728249668069052033-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-reportudy-built-with-tsmcs-3nm-node/
[6] https://www.gurufocus.com/news/2647634/nvidia-unveils-project-digits-the-worlds-smallest-ai-spercomputer
[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-pc-powered-nvidia-gb10-grace-blackwell-superchip
[9] https://www.hyderstack.cloud/blog/thought-leadership/nvidia-project-digits-all-you-ee-need-to-know-outhe-blackwell-ai-spercomputer
[10] https://www.theverge.com/2025/1/6/24337530/nvidia-ces-digits-super-computer-ai