FP4 (4 slankiojo kablelio taškas) yra tikslumo formatas, kurį pristatė NVIDIA, siekiant pagerinti AI darbo krūvių našumą. „DGX Spark“ sistemos, kurią maitina „NVIDIA GB10 Grace Blackwell Superchip“, FP4 vaidina lemiamą vaidmenį gerinant AI apdorojimo efektyvumą. Štai kaip FP4 prisideda prie geresnio našumo:
1. Tikslumas ir efektyvumas: FP4 siūlo balansą tarp tikslumo ir skaičiavimo efektyvumo. Tai suteikia didesnį tikslumą nei tradicinis FP16 formatas, išlaikant mažesnį atminties pėdsaką, palyginti su FP32. Ši pusiausvyra yra ypač naudinga AI modeliams, kuriems reikalingas tikslumo ir greičio derinimas, pavyzdžiui, tas, kuris naudojamas generatyvinėje AI ir robotikoje.
2. Tensoro šerdies panaudojimas: „NVIDIA GB10 Superchip“ DGX kibirkštyje pasižymi penktosios kartos tenzorinių šerdžių, kurios yra optimizuotos dirbti su FP4 tikslumu. Tensorinės šerdys yra specializuota aparatinė įranga, skirta pagreitinti matricos operacijas, kurios yra esminės giluminio mokymosi algoritmams. Palaikydami FP4, šios tensorinės šerdys gali efektyviai tvarkyti sudėtingus AI skaičiavimus, todėl dideliems modeliams gali būti greitesnis treniruotės ir išvadų laikas.
3. Atminties pralaidumo optimizavimas: „DGX Spark“ architektūra, įskaitant „NVLINK-C2C Interconnect“ technologijos naudojimą, pateikia nuoseklų atminties modelį, kuris žymiai padidina atminties pralaidumą, palyginti su tradicinėmis PCIE ryšiais. Šis didelis pralaidumas kartu su efektyviu FP4 duomenų vaizdavimu leidžia greičiau perduoti duomenis tarp GPU ir CPU, dar labiau padidinti sistemos sugebėjimą tvarkyti daug atminties reikalaujančių AI darbo krūvių.
4. Didelių modelių palaikymas: FP4 tikslumas ir efektyvumas leidžia „DGX Spark“ valdyti AI modelius, kurių parametrai yra iki 200 milijardų. Ši galimybė yra būtina tokioms programoms kaip „Healthcare“, kai realaus laiko medicininio vaizdo analizė reikalauja greitai ir tiksliai apdoroti didelius duomenų kiekius. Panašiai finansuose FP4 padeda pagreitinti greitųjų prekybos algoritmus greitai apdorojant didžiulius duomenų rinkinius.
5. Besiūliai mastelio keitimas: „NVIDIA“ pilno stačiakampio AI platforma leidžia vartotojams sklandžiai perkelti savo AI modelius iš DGX kibirkšties į DGX debesį ar kitą pagreitintą debesies ir duomenų centro infrastruktūrą su minimaliais kodo pakeitimais. Šis mastelio keitimas užtikrina, kad AI kūrėjai galėtų efektyviai suderinti prototipą, tiksliai sureguliuoti ir diegti didelius modelius, panaudodami FP4 naudą skirtingose skaičiavimo aplinkose.
Apibendrinant galima pasakyti, kad FP4 pagerina AI darbo krūvių veikimą DGX kibirkštyje, pateikdamas tikslumo ir efektyvumo balansą, optimizuodamas tensoriaus šerdies panaudojimą, padidindamas atminties pralaidumą, palaikant didelius modelius ir palengvindamas sklandų mastelio keitimą skirtingose skaičiavimo aplinkose [1] [2] [3] [6].
Citatos:
[1] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-dgx-park-and-dgx-station-personal-ai-computers
[2] https://www.engineering.com/nvidia-unveils-dgx-personal-ai-supercomputers-by-grace-blackwell/
[3] https://www.ainvest.com/news/nvidia-unveils-dgx-park-dgx-stiation-revoliucizing-personal-ai-computing-2503
[4] https://www.constellationr.com/blog-news/insights/nvidia-launches-dgx-park-dgx-stiation-asonal-ai-superkompiuteriai
[5] https://www.amax.com/comparling-nvidia-blackwell-configurations/
[6] https://www.cnx-software.com/2025/03/19/nvidia-dgx-spark-a-desktop-ai-supercomputers-powered-by-nvidia-gb10-20-core-armv9-soc-with-1000-tops-ai-performance/
[7] https://news.ycombinator.com/item?id=43405910
[8] https://www.investing.com/news/company-news/nvidia-launches-personal-ai-suppercomputers-for-desktops-93CH-3934971
[9] https://www.theverge.com/news/631957/nvidia-dgx-spark-tation-grace-blackwell-ai-supercomputers-gtc
[10] https://www.pcmag.com/news/what-is-nvidias-dgx-tation-a-new specifialized-desktop-line-for-ai-work
[11] https://redmondmag.com/articles/2025/03/18/nvidia-expands-ai-for-enterprises.aspx
[12] https://www.youtube.com/watch?v=KRBH0VON-2A