Az NVIDIA GB10 Superchip FP4 pontossága, amelyet mind az ASUS ASCENCE GX10, mind az NVIDIA projekt számjegyeiben alkalmaznak, jelentősen javítja az AI teljesítményt azáltal, hogy lehetővé teszi az AI munkaterhelések gyorsabb és hatékonyabb feldolgozását. Itt vannak a legfontosabb előrelépések:
1. megnövekedett sebesség a közelítések révén: Az FP4 pontosság lehetővé teszi a gyorsabb számításokat olyan közelítések alkalmazásával, amelyek különösen előnyösek az AI alkalmazásokban, ahol a pontos pontosság nem mindig szükséges. Ennek eredményeként a számítások száma jelentősen megnövekszik, amelyet másodpercenként elvégezhetünk, elérve az AI teljesítmény 1 PETAFLOP -ját [3] [6].
2. A nagy modellek hatékony kezelése: Az FP4 pontosság, a GB10 Superchip architektúrájával kombinálva lehetővé teszi a nagy AI modellek hatékony kezelését. Ezeknek a modelleknek akár 200 milliárd paramétere is lehet, és összekapcsolva két rendszer képes kezelni a modelleket akár 405 milliárd paraméterrel, például a Meta's Llama 3.1 [1] [4] [6].
3. Az energiahatékonyság: Az FP4 precíziós használata hozzájárul a GB10 Superchip energiahatékonyságához. Ez elengedhetetlen a nagy teljesítmény fenntartásához, miközben megőrzi az energiafogyasztást, lehetővé téve a rendszerekhez hasonló rendszerek számára, hogy a szokásos elektromos aljzaton működjenek [7] [9].
4. zökkenőmentes átmenet a felhő telepítéséhez: Az FP4 pontosság és a Grace Blackwell architektúra lehetővé teszi a zökkenőmentes átmeneteket a helyi fejlesztésről a felhő telepítésére. Ez azt jelenti, hogy az asztalon kifejlesztett és finomhangolt AI modellek könnyen telepíthetők a felhő- vagy adatközpont-infrastruktúrán, jelentős módosítások nélkül, ésszerűsítve a fejlesztési folyamatot [2] [9].
5. Az AI -keretek fokozott támogatása: A GB10 Superchip FP4 precíziós támogatja a kiterjedt AI szoftverkönyvtárakat, beleértve azokat a kereteket, mint a Pytorch és a Python. Ez a támogatás megkönnyíti a kísérletezést és a prototípus készítését, így a fejlett AI képességek jobban hozzáférhetővé teszik a fejlesztők és a kutatók számára [3] [9].
Összességében a GB10 Superchip FP4 pontossága kritikus elem a nagyteljesítményű AI számításhoz a kompakt, energiahatékony rendszerekben, ami jelentős előrelépést jelent az AI technológiában.
Idézetek:
[1] https://press.asus.com/news/press-releases/asus-introduces-ascent-gx-10-ai-supercomputer-powered-by-nvidia-gb-10-grace-blackwell-superchip/
[2] https://www.asus.com/news/9ccgzbgiuaqcjvuj/
[3] https://www.gurufocus.com/news/2647634/nvidia- Unveils-project-digits-the-worlds-smallest-superComputer
[4] https://www.storagereview.com/news/nvidia-project-cigits-explain-ai-power-in-a-compact-package
[5] https://www.bigdatawire.com/this-just-in/nvidia-unveils-project-cigits-perser--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-criving-trucks-at-AT-2015-0415153.html
[9] https://www.hyperstack.cloud/blog/thought-leadership/nvidia-project-digits-all-you-need-to-know-bout-blackwell-ai-superComputer
[10] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-puts-grace-blackwell-on-every-desk-and-at-every-ai-developers-fingertips