تعزز دقة FP4 لـ NVIDIA GB10 SuperCHIP ، المستخدمة في كل من أرقام مشروع ASUS ASCET GX10 و NVIDIA ، بشكل كبير أداء AI من خلال تمكين معالجة أسرع وأكثر كفاءة لأعباء عمل الذكاء الاصطناعي. فيما يلي التطورات الرئيسية:
1. زيادة السرعة من خلال التقديرات: تسمح دقة FP4 بإجراء حسابات أسرع باستخدام التقريب ، والتي تكون مفيدة بشكل خاص في تطبيقات الذكاء الاصطناعى حيث لا تكون الدقة الدقيقة ضرورية دائمًا. ينتج عن هذا زيادة كبيرة في عدد الحسابات التي يمكن تنفيذها في الثانية ، حيث تصل إلى ما يصل إلى 1 petaflop من أداء الذكاء الاصطناعي [3] [6].
2. معالجة فعالة للنماذج الكبيرة: تتيح دقة FP4 ، جنبًا إلى جنب مع بنية SuperChip GB10 ، التعامل الفعال مع نماذج الذكاء الاصطناعى الكبيرة. يمكن أن تحتوي هذه النماذج على ما يصل إلى 200 مليار معلمة ، وعندما يرتبطان ، يمكن لنظامان إدارة النماذج بما يصل إلى 405 مليار معلمة ، مثل LLAMA's LLAMA 3.1 [1] [4] [6].
3. كفاءة الطاقة: يساهم استخدام FP4 Precision في كفاءة الطاقة في SuperChip GB10. هذا أمر بالغ الأهمية للحفاظ على الأداء العالي مع الحفاظ على استهلاك الطاقة قابلاً للإدارة ، مما يسمح أنظمة مثل أرقام المشروع بالعمل على منفذ كهربائي قياسي [7] [9].
4. الانتقال السلس إلى النشر السحابي: تتيح دقة FP4 وعمارة Grace Blackwell انتقالات سلسة من التطوير المحلي إلى النشر السحابي. هذا يعني أنه يمكن نشر نماذج الذكاء الاصطناعى وضبطها على سطح المكتب بسهولة على البنية التحتية السحابية أو مركز البيانات دون تعديلات كبيرة ، مما يؤدي إلى تبسيط عملية التطوير [2] [9].
5. الدعم المحسن لأطر الذكاء الاصطناعي: تدعم دقة FP4 من GB10 SuperChip FP4 مكتبات برامج الذكاء الاصطناعى ، بما في ذلك الأطر مثل Pytorch و Python. يسهل هذا الدعم التجريب والنماذج الأولية ، مما يجعل إمكانيات الذكاء الاصطناعي المتقدمة أكثر سهولة للمطورين والباحثين [3] [9].
بشكل عام ، تعتبر دقة FP4 لـ GB10 SuperChip مكونًا مهمًا في تقديم الحوسبة عالية الأداء في الأنظمة المدمجة والفعالة في الطاقة ، مما يجعله تقدمًا كبيرًا في تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي.
الاستشهادات:
[1] https://press.asus.com/news/press-releases/asus-introduces-ascent-gx-10-ai-supercomputer-powered-by-nvidia-gb-10-grace-lackwell-superchip/
[2] https://www.asus.com/news/9ccgzbgiuaqcjvuj/
[3] https://www.gurufocus.com/news/2647634/nvidia-onvils-project-digits-the-worlds-smallest-ai-supercomputer
[4] https://www.storagereview.com/news/nvidia-project-digits-explained-ai-power-in-a-compact-package
[5]
[6] https://www.theverge.com/2025/1/6/24337530/nvidia-ces-digits-super-computer-ai
[7]
[8] https://finance.yahoo.com/news/nvidia-debuts-gb10-superchip-ai-systems-for-humanoid-robots-self-driving-trucks-at-ces-2025-041515153.html
[9] https://www.hyperstack.cloud/blog/theagt-leadership/nvidia-project-digits-all-you-need-tin-about-lackwell-ai-supercomputer
[10 "