La precisión FP4 de la superchip NVIDIA GB10, utilizada tanto en los dígitos del proyecto ASUS Ascent GX10 como en el proyecto NVIDIA, mejora significativamente el rendimiento de la IA al permitir el procesamiento más rápido y más eficiente de las cargas de trabajo de IA. Aquí están los avances clave:
1. Aumento de la velocidad a través de las aproximaciones: la precisión FP4 permite cálculos más rápidos mediante el uso de aproximaciones, que son particularmente beneficiosas en aplicaciones de IA donde la precisión exacta no siempre es necesaria. Esto da como resultado un aumento sustancial en el número de cálculos que se pueden realizar por segundo, alcanzando hasta 1 petaflop de rendimiento de IA [3] [6].
2. Manejo eficiente de modelos grandes: la precisión FP4, combinada con la arquitectura del superchip GB10, permite el manejo eficiente de grandes modelos de IA. Estos modelos pueden tener hasta 200 mil millones de parámetros, y cuando están vinculados, dos sistemas pueden administrar modelos con hasta 405 mil millones de parámetros, como el Llama 3.1 3.1 [1] [4] [6] de Meta.
3. Eficiencia energética: el uso de precisión FP4 contribuye a la eficiencia energética del superchip GB10. Esto es crucial para mantener un alto rendimiento mientras se mantiene el consumo de energía manejable, lo que permite que sistemas como los dígitos de proyectos funcionen en una salida eléctrica estándar [7] [9].
4. Transición perfecta a la implementación de la nube: la precisión FP4 y la arquitectura Grace Blackwell permiten transiciones perfectas del desarrollo local a la implementación de la nube. Esto significa que los modelos de IA desarrollados y ajustados en un escritorio se pueden implementar fácilmente en la infraestructura de la nube o del centro de datos sin modificaciones significativas, simplificando el proceso de desarrollo [2] [9].
5. Soporte mejorado para los marcos de IA: la precisión FP4 del GB10 Superchip admite extensas bibliotecas de software de IA, incluidos marcos como Pytorch y Python. Este apoyo facilita la experimentación y la creación de prototipos, haciendo que las capacidades de IA avanzadas sean más accesibles para los desarrolladores e investigadores [3] [9].
En general, la precisión FP4 del GB10 SuperChip es un componente crítico en la entrega de computación de IA de alto rendimiento en sistemas compactos y eficientes en energía, lo que lo convierte en un avance significativo en la tecnología de IA.
Citas:
[1] https://press.asus.com/news/press-releases/asus-introduces-verscent-gx-10-ai-supercomputer-powered-by-nvidia-gb-10-grace-blackwell-superchip/
[2] https://www.asus.com/news/9ccgzbgiuaqcjvuj/
[3] https://www.gufocus.com/news/2647634/nvidia-unveils-project-digits-the-worlds-smallest-ai-superComputer
[4] https://www.storagereview.com/news/nvidia-project-digits-explaning-ai-power-in-a-compact-package
[5] https://www.bigdatawire.com/this-just-in/nvidia-unveils-project-digits-personal-ai-superComputer/
[6] https://www.theverge.com/2025/1/6/24337530/nvidia-ces-digits-super-computer-ai
[7] https://www.engineering.com/nvidia-unveils-project-digits-personal-ai-supercomputer/
[8] https://finance.yahoo.com/news/nvidia-debuts-gb10-superchip-ai-systems-for-humanoid-robots-self-driving-trucks-at-ces-2025-041518153.html
[9] https://www.hyperstack.cloud/blog/thought-leadership/nvidia-project-digits-all-you-need-to-know-bout-the-blackwell-ai-superComputer
[10] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-puts-grace-glackwell-on-every-esk-and-at-every-ai-developers-singertips