NVIDIA GB10 SuperChip的FP4精度为项目数字和ASUS ASCENT GX10等设备提供动力，在AI计算任务中显着影响其整体性能。 FP4是一种数据格式，可通过使用降低的精度来更快，更有效地处理AI工作负载，这对深度学习应用程序特别有益。
###通过降低的精度增强了性能
FP4精度是一种降低的精度浮点格式，可在精度和计算效率之间达到平衡。通过使用更少的位来表示数字，FP4可以实现更快的计算和增加的吞吐量，这对于需要大量数据处理的AI任务至关重要。对于许多AI应用，这种降低的精度就足够了，因为它们通常不需要较高格式(例如FP32或FP64)的完整精度。
###对AI工作负载的影响
GB10 SuperChip对FP4精度的支持使其最多可以提供1个PETAFLOP AI性能，该性能转化为每秒1四亿AI计算[1] [10]。这种性能水平对于大型AI模型的原型，微调和推断等任务特别有益。例如，ASUS上升GX10可以处理具有多达2000亿个参数的AI模型，并且在链接时，两个系统可以管理诸如Meta的Llama 3.1 [8]之类的4050亿个参数。
###功率效率和成本
FP4精度的使用也有助于GB10 SuperChip的功率效率。通过为每个操作提供较小的计算能力，芯片可以在标准电气插座的约束内运行，从而适合桌面部署[3] [9]。这种效率与其高性能相结合，使GB10 SuperChip成为AI开发的经济解决方案，使开发人员可以在部署到云或数据中心环境之前在本地进行原型和微调模型。
###软件兼容性和生态系统
NVIDIA的综合AI软件堆栈支持GB10 SuperChip的FP4精度，包括Pytorch等框架以及通过NVIDIA NGC目录提供的工具[9] [10]。这种兼容性可确保开发人员可以利用广泛的AI工具和库来优化其工作流程，从而进一步增强芯片在现实世界中的总体性能。
总而言之，GB10 SuperChip的FP4精度是其在保持效率和成本效益的同时提供高性能AI计算能力的关键因素。对于希望在台式机尺度上使用大型AI模型的开发人员和研究人员，这是理想的解决方案。
引用：
[1] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-puts--------------------- an- every-every-desk-and-at-every-ai-ai-ai-ai-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--grace-brace-blackwell-on-every-every-desk-activity-728249666806999052033-A_ZJ
[4] https://www.nvidia.com/en-eu/project-digits/
[5] https://www.trendforce.com/news/2025/01/10/news-news-nvidias-gb10-superchip-in-prochip-in-project-digits-is-is-is-reports-------------
[6] https://www.gurufocus.com/news/2647634/nvidia-unveils-project-digits-the-worlds-smallest-ai-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-power-nvidia-gb10-gb10-gb10-grace-blackwell-superchip
[9] https://www.hyperstack.cloud/blog/thought-leadership/nvidia-project-digits-all-you-need-to-need-to-know-about-the-bout-the-blackwell-ai-supercomputer
[10] https://www.theverge.com/2025/1/6/6/24337530/nvidia-ces-digits-super-computer-ai