FP4 -præcisionen af NVIDIA GB10 SuperChIP, der blev brugt i både ASUS Ascent GX10 og NVIDIA -projektcifrene, forbedrer AI -ydelsen markant ved at muliggøre hurtigere og mere effektiv behandling af AI -arbejdsbelastninger. Her er de vigtigste fremskridt:
1. Forøget hastighed gennem tilnærmelser: FP4 -præcision muliggør hurtigere beregninger ved hjælp af tilnærmelser, som er særlig fordelagtige i AI -applikationer, hvor nøjagtig præcision ikke altid er nødvendig. Dette resulterer i en betydelig stigning i antallet af beregninger, der kan udføres pr. Sekund, og når op til 1 petaflop af AI -ydeevne [3] [6].
2. Effektiv håndtering af store modeller: FP4 -præcisionen kombineret med GB10 SuperChips arkitektur giver mulighed for effektiv håndtering af store AI -modeller. Disse modeller kan have op til 200 milliarder parametre, og når de er forbundet, kan to systemer administrere modeller med op til 405 milliarder parametre, såsom Metas LLAMA 3.1 [1] [4] [6].
3. Effektivitet: Brugen af FP4 -præcision bidrager til effekten af GB10 SuperChip. Dette er afgørende for at opretholde høj ydeevne, samtidig med at energiforbruget kan håndteres, hvilket gør det muligt for systemer som projektcifre at fungere på en standard stikkontakt [7] [9].
4. Sømløs overgang til Cloud -implementering: FP4 -præcisionen og Grace Blackwell -arkitekturen muliggør problemfri overgange fra lokal udvikling til cloud -implementering. Dette betyder, at AI-modeller, der er udviklet og finjusteret på et skrivebord, let kan implementeres på sky- eller datacenterinfrastruktur uden væsentlige ændringer og strømline udviklingsprocessen [2] [9].
5. Forbedret support til AI -rammer: GB10 SuperChips FP4 -præcision understøtter omfattende AI -softwarebiblioteker, herunder rammer som Pytorch og Python. Denne støtte letter eksperimentering og prototype, hvilket gør avancerede AI -kapaciteter mere tilgængelige for udviklere og forskere [3] [9].
Generelt er FP4-præcisionen af GB10 SuperChip en kritisk komponent i levering af højtydende AI-computing i kompakte, effektive systemer, hvilket gør det til en betydelig udvikling inden for AI-teknologi.
Citater:
[Jeg
[2] https://www.asus.com/news/9ccgzbgiuaqcjvuj/
)
[4] https://www.storagereview.com/news/nvidia-project-digits-explained-i-power-in-a-compact-package
)
[6] https://www.theverge.com/2025/1/6/24337530/nvidia-ces-digits-super-computer-i
)
[8] https://finance.yahoo.com/news/nvidia-debuts-gb10-superchip-i-systems-for-humanoid-robots-self-diving-trucks-at-ces-2025-041518153.html
)
[10] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-put-grace--Blackwell-on-Hvery-DSK-and-T-HEVERY-i-Developers-Fingertips