NVIDIA GB10 SuperChip的FP4精度，用于ASUS ASCENT GX10和NVIDIA项目数字，通过实现AI工作负载的更快，更有效的处理，可以显着提高AI性能。这是主要进步：
1。通过近似值提高速度：FP4精度可以通过使用近似值来更快地计算，这在不总是必要的精确度时在AI应用中尤为有益。这会导致每秒可以执行的计算数量大幅增加，最高为1 petaflop AI性能[3] [6]。
2。有效处理大型模型：FP4精度与GB10 SuperChip的体系结构相结合，可以有效地处理大型AI模型。这些模型可以具有多达2000亿个参数，并且在链接时，两个系统可以管理具有多达4050亿个参数的模型，例如Meta的Llama 3.1 [1] [4] [6]。
3。功率效率：使用FP4精度有助于GB10 SuperChip的功率效率。这对于保持高性能的同时使能源消耗易于管理至关重要，允许像项目数字这样的系统在标准的电气插座上运行[7] [9]。
4。无缝过渡到云部署：FP4精度和Grace Blackwell架构可以从本地开发到云部署无缝过渡。这意味着在桌面上开发和微调的AI模型可以轻松地部署在云或数据中心基础架构上，而无需进行重大修改，从而简化了开发过程[2] [9]。
5。增强对AI框架的支持：GB10 SuperChip的FP4精度支持广泛的AI软件库，包括Pytorch和Python等框架。这支持有助于实验和原型制作，使开发人员和研究人员更容易获得先进的AI功能[3] [9]。
总体而言，GB10 SuperChip的FP4精度是在紧凑，发电系统中提供高性能AI计算的关键组成部分，使其在AI技术方面取得了重大进步。
引用：
[1] https://press.asus.com/news/press-releases/asus-introduces-ascent-gx-10-ai-supercomputer-by-nvidia-nvidia-gb-10-grace-grace-blace-blackwell-blackwell-superchip/
[2] https://www.asus.com/news/9ccgzbgiuaqccjvuj/
[3] https://www.gurufocus.com/news/2647634/nvidia-unveils-project-digits-the-worlds-worlds-smallest-ai-ai-supercomputer
[4] https://www.storagereview.com/news/nvidia-project-digits-explate-expowed-expower-ai-power-in-a-a-a-a-compact-package
[5] https://www.bigdatawire.com/this-just-in/nvidia-unveils-project-digits-projeits-personal-ai-supercomputer/
[6] https://www.theverge.com/2025/1/6/6/24337530/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-nanoid-self-self-self-triving-trucks-trucks-trucks-at-ces-2025-2025-04151515153.html
[9] https://www.hyperstack.cloud/blog/thought-leadership/nvidia-project-digits-all-you-need-to-need-to-know-about-the-bout-the-blackwell-ai-supercomputer
[10] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-puts----------------------- every-every-every-desk-and-at-every-ai-ai-ai-ai-ai-ai-ai-developers-fingertips