Độ chính xác của FP4 của SuperChip NVIDIA GB10, được sử dụng trong cả hai chữ số dự án ASUS Ascent GX10 và NVIDIA, giúp tăng cường đáng kể hiệu suất AI bằng cách cho phép xử lý khối lượng công việc AI nhanh hơn và hiệu quả hơn. Dưới đây là những tiến bộ chính:
1. Tăng tốc độ thông qua các xấp xỉ: Độ chính xác của FP4 cho phép tính toán nhanh hơn bằng cách sử dụng các xấp xỉ, đặc biệt có lợi trong các ứng dụng AI trong đó độ chính xác chính xác không phải lúc nào cũng cần thiết. Điều này dẫn đến sự gia tăng đáng kể về số lượng các tính toán có thể được thực hiện mỗi giây, đạt tới 1 petaflop của hiệu suất AI [3] [6].
2. Xử lý hiệu quả các mô hình lớn: Độ chính xác của FP4, kết hợp với kiến trúc của GB10 Superchip, cho phép xử lý hiệu quả các mô hình AI lớn. Các mô hình này có thể có tới 200 tỷ tham số và khi được liên kết, hai hệ thống có thể quản lý các mô hình với tới 405 tỷ tham số, chẳng hạn như Llama 3.1 [1] [4] [6].
3. Hiệu quả năng lượng: Việc sử dụng độ chính xác của FP4 góp phần vào hiệu quả năng lượng của SuperChip GB10. Điều này rất quan trọng để duy trì hiệu suất cao trong khi giữ cho mức tiêu thụ năng lượng có thể quản lý được, cho phép các hệ thống như các chữ số dự án hoạt động trên một ổ cắm điện tiêu chuẩn [7] [9].
4. Chuyển tiếp liền mạch sang triển khai đám mây: Độ chính xác của FP4 và kiến trúc Grace Blackwell cho phép chuyển đổi liền mạch từ phát triển cục bộ sang triển khai đám mây. Điều này có nghĩa là các mô hình AI được phát triển và tinh chỉnh trên máy tính để bàn có thể dễ dàng được triển khai trên cơ sở hạ tầng đám mây hoặc trung tâm dữ liệu mà không cần sửa đổi đáng kể, hợp lý hóa quá trình phát triển [2] [9].
5. Hỗ trợ nâng cao cho các khung AI: FP4 Precision của GB10 hỗ trợ các thư viện phần mềm AI rộng rãi, bao gồm các khung như Pytorch và Python. Hỗ trợ này tạo điều kiện cho thử nghiệm và tạo mẫu, làm cho các khả năng AI tiên tiến dễ tiếp cận hơn đối với các nhà phát triển và nhà nghiên cứu [3] [9].
Nhìn chung, độ chính xác của FP4 của SuperChip GB10 là một thành phần quan trọng trong việc cung cấp điện toán AI hiệu suất cao trong các hệ thống nhỏ gọn, tiết kiệm năng lượng, làm cho nó trở thành một tiến bộ đáng kể trong công nghệ AI.
Trích dẫn:
[1] https://press.asus.com/news/press-releases
[2] https://www.asus.com/news/9ccgzbgiuaqcjvuj/
[3] https://www.gurufocus.com/news/2647634/nvidia-unveils-project-digits-the-worlds-smallest-ai-supercomputer
[4] https://www.storagereview.com/news/nvidia-project-digits-explained-ai-power-in-a-compact-package
.
[6] https://www.theverge.com/2025 /1/6/24337530
.
[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-about-the-blackwell-ai-supercomputer
[10] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-puts-grace-blackwell-on-every-desk-and-at-every-ai-developers-fingertips