ความแม่นยำ FP4 ของ NVIDIA GB10 Superchip ซึ่งให้อำนาจตัวเลขและอุปกรณ์เช่น Asus Ascent GX10 ซึ่งส่งผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญต่อประสิทธิภาพโดยรวมในงานการคำนวณ AI FP4 เป็นรูปแบบข้อมูลที่ช่วยให้การประมวลผล AI ของ AI ได้เร็วขึ้นและมีประสิทธิภาพมากขึ้นโดยใช้ความแม่นยำที่ลดลงซึ่งเป็นประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับแอพพลิเคชั่นการเรียนรู้อย่างลึกซึ้ง
ประสิทธิภาพที่เพิ่มขึ้นผ่านความแม่นยำลดลง
FP4 Precision เป็นประเภทของรูปแบบจุดลอยตัวที่มีความแม่นยำลดลงซึ่งให้ความสมดุลระหว่างความแม่นยำและประสิทธิภาพการคำนวณ ด้วยการใช้บิตน้อยลงเพื่อแสดงตัวเลข FP4 ช่วยให้การคำนวณเร็วขึ้นและเพิ่มปริมาณงานซึ่งเป็นสิ่งสำคัญสำหรับงาน AI ที่ต้องใช้การประมวลผลข้อมูลจำนวนมาก ความแม่นยำที่ลดลงนี้เพียงพอสำหรับแอปพลิเคชัน AI จำนวนมากเนื่องจากพวกเขามักไม่ต้องการความแม่นยำเต็มรูปแบบของรูปแบบที่สูงขึ้นเช่น FP32 หรือ FP64
ส่งผลกระทบต่อปริมาณงาน AI
การสนับสนุนของ GB10 Superchip สำหรับความแม่นยำ FP4 ช่วยให้สามารถส่งมอบประสิทธิภาพ AI ได้สูงสุด 1 petaflop ซึ่งแปลว่า 1 การคำนวณ AI สี่พันล้านต่อวินาที [1] [10] ประสิทธิภาพระดับนี้เป็นประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับงานต่าง ๆ เช่นการสร้างต้นแบบการปรับแต่งและการอนุมานของแบบจำลอง AI ขนาดใหญ่ ตัวอย่างเช่น Asus Ascent GX10 สามารถจัดการโมเดล AI ที่มีพารามิเตอร์ได้มากถึง 200 พันล้านพารามิเตอร์และเมื่อเชื่อมโยงระบบสองระบบสามารถจัดการโมเดลที่มีขนาดใหญ่ถึง 405 พันล้านพารามิเตอร์เช่น Llama 3.1 ของ Meta ของ Meta [8]
ประสิทธิภาพและค่าใช้จ่าย
การใช้ความแม่นยำของ FP4 ยังช่วยให้ประสิทธิภาพพลังงานของ GB10 Superchip ด้วยการกำหนดพลังงานการคำนวณน้อยลงสำหรับการดำเนินการแต่ละครั้งชิปสามารถทำงานได้ภายในข้อ จำกัด ของเต้าเสียบไฟฟ้ามาตรฐานทำให้เหมาะสำหรับการปรับใช้เดสก์ท็อป [3] [9] ประสิทธิภาพนี้เมื่อรวมกับประสิทธิภาพสูงทำให้ GB10 Superchip เป็นโซลูชันที่ประหยัดสำหรับการพัฒนา AI ช่วยให้นักพัฒนาสามารถสร้างต้นแบบและปรับแต่งแบบปรับแต่งได้ในเครื่องก่อนที่จะปรับใช้กับสภาพแวดล้อมคลาวด์หรือศูนย์ข้อมูล
ความเข้ากันได้ของซอฟต์แวร์และระบบนิเวศ
ความแม่นยำ FP4 ของ GB10 Superchip ได้รับการสนับสนุนโดยสแต็กซอฟต์แวร์ AI ที่ครอบคลุมของ NVIDIA รวมถึงเฟรมเวิร์กเช่น Pytorch และเครื่องมือที่มีให้ผ่านแคตตาล็อก Nvidia NGC [9] [10] ความเข้ากันได้นี้ช่วยให้มั่นใจได้ว่านักพัฒนาสามารถใช้ประโยชน์จากเครื่องมือ AI และห้องสมุดที่หลากหลายเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพเวิร์กโฟลว์ของพวกเขาเพิ่มประสิทธิภาพโดยรวมของชิปในแอพพลิเคชั่นจริง
โดยสรุปความแม่นยำของ FP4 ของ GB10 Superchip เป็นปัจจัยสำคัญในความสามารถในการส่งมอบการคำนวณ AI ที่มีประสิทธิภาพสูงในขณะที่ยังคงรักษาประสิทธิภาพและความคุ้มค่า สิ่งนี้ทำให้เป็นโซลูชันที่เหมาะสำหรับนักพัฒนาและนักวิจัยที่ต้องการทำงานกับโมเดล AI ขนาดใหญ่ในระดับเดสก์ท็อป
การอ้างอิง:
[1] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-puts-grace-blackwell-on-erery-desk-and-at-erery-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/
[5] https://www.trendforce.com/news/2025/01/10/news-nvidias-gb10-superchip-in-project-digits-is-reportallybuilt-with-tsmcs-3nm-node/
[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-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-the-blackwell-ai-supercomputer
[10] https://www.theverge.com/2025/1/6/24337530/nvidia-ces-digits-super-computer-ai