Độ chính xác của FP4 của NVIDIA GB10 Superchip, cung cấp năng lượng cho các chữ số và các thiết bị dự án như ASUS Ascent GX10, ảnh hưởng đáng kể đến hiệu suất tổng thể của nó trong các tác vụ tính toán AI. FP4 là định dạng dữ liệu cho phép xử lý khối lượng công việc AI nhanh hơn và hiệu quả hơn bằng cách sử dụng độ chính xác giảm, đặc biệt có lợi cho các ứng dụng học tập sâu.
Hiệu suất nâng cao thông qua giảm độ chính xác
Độ chính xác của FP4 là một loại định dạng điểm nổi chính xác giảm mang lại sự cân bằng giữa độ chính xác và hiệu quả tính toán. Bằng cách sử dụng ít bit hơn để biểu diễn các số, FP4 cho phép tính toán nhanh hơn và tăng thông lượng tăng, điều này rất quan trọng đối với các tác vụ AI yêu cầu một lượng lớn xử lý dữ liệu. Độ chính xác giảm này là đủ cho nhiều ứng dụng AI, vì chúng thường không yêu cầu độ chính xác đầy đủ của các định dạng cao hơn như FP32 hoặc FP64.
Tác động đến khối lượng công việc AI
Sự hỗ trợ của SuperChip GB10 cho FP4 Precision cho phép nó cung cấp tối đa 1 hiệu suất AI, điều này có nghĩa là 1 lần tính toán AI một triệu triệu mỗi giây [1] [10]. Mức độ hiệu suất này đặc biệt có lợi cho các nhiệm vụ như tạo mẫu, tinh chỉnh và suy luận của các mô hình AI lớn. Chẳng hạn, ASUS Ascent GX10 có thể xử lý các mô hình AI với tới 200 tỷ tham số và khi được liên kết, hai hệ thống có thể quản lý các mô hình lớn tới 405 tỷ tham số, như Meta's Llama 3.1 [8].
Hiệu quả và chi phí năng lượng
Việc sử dụng độ chính xác của FP4 cũng góp phần vào hiệu quả năng lượng của Superchip GB10. Bằng cách yêu cầu ít năng lượng tính toán hơn cho mỗi thao tác, chip có thể hoạt động trong các ràng buộc của ổ cắm điện tiêu chuẩn, làm cho nó phù hợp để triển khai máy tính để bàn [3] [9]. Hiệu quả này, kết hợp với hiệu suất cao của nó, làm cho GB10 Superchip trở thành một giải pháp kinh tế cho sự phát triển của AI, cho phép các nhà phát triển nguyên mẫu và tinh chỉnh các mô hình cục bộ trước khi triển khai chúng đến môi trường đám mây hoặc trung tâm dữ liệu.
Tương thích phần mềm và hệ sinh thái
Độ chính xác của FP4 của SuperChip GB10 được hỗ trợ bởi ngăn xếp phần mềm AI toàn diện của NVIDIA, bao gồm các khung như Pytorch và các công cụ có sẵn thông qua danh mục NVIDIA NGC [9] [10]. Khả năng tương thích này đảm bảo rằng các nhà phát triển có thể tận dụng một loạt các công cụ và thư viện AI để tối ưu hóa quy trình công việc của họ, tăng cường hơn nữa hiệu suất chung của chip trong các ứng dụng trong thế giới thực.
Tóm lại, độ chính xác của FP4 của SuperChip GB10 là yếu tố chính trong khả năng cung cấp điện toán AI hiệu suất cao trong khi duy trì hiệu quả và hiệu quả chi phí. Điều này làm cho nó trở thành một giải pháp lý tưởng cho các nhà phát triển và nhà nghiên cứu muốn làm việc với các mẫu AI lớn trên quy mô máy tính để bàn.
Trích dẫn:
[1] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-puts-grace-blackwell-on-every-desk-and-at-every-ai-developers-fingertips
[2] https://www.nvidia.com/en-us/project-digits/
[3] https://www.linkedin.com/posts/robert-j-hathaway-iii-architect_nvidia-puts-grace-blackwell-on-every-desk-activity-7282496680699052033-A_zJ
[4] https://www.nvidia.com/en-eu/project-digits/
.
[6] https://www.gurufocus.com/news/2647634/nvidia-unveils-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-pc-powered-nvidia-gb10-grace-blackwell-superchip
[9] https://www.hyperstack.cloud/blog/thought-leadership/nvidia-project-digits-all-you-need-to-know-about-the-blackwell-ai-supercomputer
[10] https://www.theverge.com/2025 /1/6/24337530