ความแม่นยำ FP4 ของ NVIDIA GB10 Superchip ที่ใช้ในตัวเลข Asus Ascent GX10 และ NVIDIA เพิ่มประสิทธิภาพของ AI อย่างมีนัยสำคัญโดยช่วยให้การประมวลผล AI ของ AI เร็วขึ้นและมีประสิทธิภาพมากขึ้น นี่คือความก้าวหน้าที่สำคัญ:
1. ความเร็วที่เพิ่มขึ้นผ่านการประมาณ: ความแม่นยำ FP4 ช่วยให้การคำนวณได้เร็วขึ้นโดยใช้การประมาณซึ่งเป็นประโยชน์อย่างยิ่งในแอปพลิเคชัน AI ที่ความแม่นยำไม่จำเป็นเสมอไป ส่งผลให้จำนวนการคำนวณเพิ่มขึ้นอย่างมากต่อวินาทีถึงประสิทธิภาพสูงสุด 1 petaflop ของประสิทธิภาพ AI [3] [6]
2. การจัดการที่มีประสิทธิภาพของรุ่นขนาดใหญ่: ความแม่นยำ FP4 รวมกับสถาปัตยกรรมของ GB10 Superchip ช่วยให้สามารถจัดการแบบจำลอง AI ขนาดใหญ่ได้อย่างมีประสิทธิภาพ โมเดลเหล่านี้สามารถมีพารามิเตอร์ได้มากถึง 200 พันล้านพารามิเตอร์และเมื่อเชื่อมโยงระบบสองระบบสามารถจัดการโมเดลที่มีพารามิเตอร์ได้มากถึง 405 พันล้านพารามิเตอร์เช่น Llama ของ Meta 3.1 [1] [4] [6]
3. ประสิทธิภาพการใช้พลังงาน: การใช้ความแม่นยำของ FP4 ก่อให้เกิดประสิทธิภาพการใช้พลังงานของ GB10 Superchip นี่เป็นสิ่งสำคัญสำหรับการรักษาประสิทธิภาพสูงในขณะที่รักษาการใช้พลังงานได้ง่ายทำให้ระบบเช่นตัวเลขโครงการทำงานบนเต้าเสียบไฟฟ้ามาตรฐาน [7] [9]
4. การเปลี่ยนไปใช้คลาวด์อย่างไร้รอยต่อ: ความแม่นยำของ FP4 และสถาปัตยกรรม Grace Blackwell เปิดใช้งานการเปลี่ยนแปลงอย่างราบรื่นจากการพัฒนาในท้องถิ่นไปสู่การปรับใช้คลาวด์ ซึ่งหมายความว่าโมเดล AI ที่พัฒนาขึ้นและปรับแต่งบนเดสก์ท็อปสามารถปรับใช้ได้อย่างง่ายดายบนโครงสร้างพื้นฐานคลาวด์หรือศูนย์ข้อมูลโดยไม่ต้องมีการดัดแปลงที่สำคัญทำให้กระบวนการพัฒนา [2] [9]
5. การสนับสนุนขั้นสูงสำหรับเฟรมเวิร์ก AI: FP4 Precision ของ GB10 Superchip รองรับไลบรารีซอฟต์แวร์ AI ที่กว้างขวางรวมถึงเฟรมเวิร์กเช่น Pytorch และ Python การสนับสนุนนี้อำนวยความสะดวกในการทดลองและการสร้างต้นแบบทำให้ความสามารถของ AI ขั้นสูงสามารถเข้าถึงได้มากขึ้นสำหรับนักพัฒนาและนักวิจัย [3] [9]
โดยรวมแล้วความแม่นยำ FP4 ของ GB10 Superchip เป็นองค์ประกอบที่สำคัญในการส่งมอบการคำนวณ AI ที่มีประสิทธิภาพสูงในระบบที่มีประสิทธิภาพและประหยัดพลังงานทำให้เป็นความก้าวหน้าที่สำคัญในเทคโนโลยี AI
การอ้างอิง:
[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-ai-supercomputer
[4] https://www.storagereview.com/news/nvidia-project-digits-explained-ai-power-in-a-pompact-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-20151815153.html
[9] https://www.hyperstack.cloud/blog/thought-leadership/nvidia-project-digits-all-you-need-to-know-the-blackwell-ai-supercomputer
[10] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-puts-grace-blackwell-on-erery-desk-and-at-erery-ai-developers-fingertips