Project DIGITS está impulsado por el superchip NVIDIA GB10 Grace Blackwell, que ofrece un rendimiento de IA en coma flotante exascale en un formato compacto y eficiente energéticamente. Con una pila de software NVIDIA AI preinstalada y 128GB de memoria, los desarrolladores pueden prototipar localmente, ajustar y razonar modelos de IA grandes con hasta 200 mil millones de parámetros y desplegarlos sin problemas en centros de datos o en la nube.
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El superchip GB10 ofrece exabytes de rendimiento eficiente en IA
El GB10 Superchip es un sistema en chip (SoC) basado en la arquitectura NVIDIA Grace Blackwell, que ofrece hasta 100 billones de rendimiento de IA con precisión FP4.
Impulsado por GPUs NVIDIA Blackwell, el GB10 está equipado con los núcleos CUDA® de última generación y núcleos Tensor de quinta generación, conectados a CPUs NVIDIA Grace™ de alto rendimiento mediante interconexiones chip NVLink-C2C ®, incluyendo 20 núcleos eficientes construidos con arquitectura Arm. MediaTek, líder del mercado en diseño de SoC basados en Arm, participó en el diseño del GB10, contribuyendo a su eficiencia energética, rendimiento y conectividad de primer nivel.
El superchip GB10 permite que Project DIGITS ofrezca un rendimiento potente usando únicamente un enchufe estándar. Cada Project DIGITS cuenta con 128GB de memoria unificada y consistente y hasta 4TB de almacenamiento NVMe. Con este superordenador, los desarrolladores pueden ejecutar grandes modelos de lenguaje con hasta 200 mil millones de parámetros, potenciando la innovación en IA. Además, utilizando la red NVIDIA ConnectX ®, se pueden conectar dos superordenadores de IA del Proyecto DIGITS para ejecutar modelos con hasta 405.000 millones de parámetros.
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1. Breve contexto
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La tarjeta aceleradora de IA de "Project Digits" puede tener las siguientes especificaciones sorprendentes:
• 128 GB de memoria de vídeo
• Ancho de banda aprox. 512 GB/s
• Aprox. 250 TFLOPS (fp16)
• El precio de venta puede ser alrededor de 3000 dólares
Algunas personas lo comparan con el M4 Pro/Max de Apple y las GPUs convencionales del mercado, y mencionan el eslogan ligeramente publicitario "1 PFLOPS", pero la potencia de cálculo efectiva real debe sopesarse cuidadosamente.
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2. Parámetros centrales y significado
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1. Potencia de cálculo en coma flotante (FLOPS)
• 250 TFLOPS (fp16) suena tentador, pero hardware y software trabajan juntos para marcar realmente la diferencia.
• "1 PFLOPS" suele referirse al pico teórico en modo de menor precisión, o puede ser también el habitual "juego de números" en la publicidad.
2. Memoria de vídeo/memoria unificada (128 GB)
•Para varios modelos de IA, la capacidad de memoria de vídeo es un indicador clave de "poder ajustar un modelo"; 128 GB son suficientes para soportar inferencia y entrenamiento a media escala.
• Al entrenar un modelo de parámetros de 10~20B (o más), usar técnicas de precisión de mezcla o ajuste fino adecuadamente para sacar el máximo partido a esta gran memoria.
3. Ancho de banda de memoria (~512 GB/s)
• El ancho de banda determina si el núcleo de computación puede "consumir los datos".
•Aunque no es tan bueno como el nivel de centro de datos (1 TB/s~2 TB/s o más), ya es un nivel alto para una plataforma personal/estación de trabajo.
• Si la potencia de cálculo y el ancho de banda están equilibrados también depende de la optimización de caché/operadores en la arquitectura. Puede que no basta con mirar los números, pero también con mirar el resultado real en carrera.
4. Precio y ecología
• Una sola carta de unos 3.000 $ (si es cierto) resulta atractiva para muchos desarrolladores o pequeños equipos; Este es un posible punto de competencia con GPUs de gama alta como la RTX 4090.
• Sin embargo, si la pila de software (controladores, compiladores, frameworks de aprendizaje profundo) no es perfecta, la alta potencia de cálculo puede seguir "cayendo y comiendo cenizas".
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3. Impacto en tareas de modelos grandes
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1. Razonamiento de modelos grandes
• 128 GB de memoria de vídeo son suficientes para soportar miles de millones a decenas de miles de millones de modelos de parámetros "cargados en memoria a la vez" en modo de semiprecisión o cuantizado, y la eficiencia de inferencia probablemente sea bastante alta.
• Si el ancho de banda y la caché pueden aprovecharse bien, la latencia y el rendimiento durante la inferencia pueden ser satisfactorios.
2. Formación a pequeña y mediana escala
• Para modelos con cientos de millones a miles de millones de parámetros, es posible ejecutar todo el proceso de entrenamiento con precisión mixta en esta tarjeta.
• Para modelos 30B~70B, normalmente se requieren técnicas de cuantización o paralelismo multi-tarjeta, pero para equipos pequeños, sigue siendo un método más asequible que las costosas soluciones de centros de datos.
3. Cuellos de botella en ancho de banda y desperdicio de potencia de cálculo
• 250 TFLOPS requieren un suministro eficiente de datos para ser aprovechados plenamente.
• 512 GB/s no es un "número pequeño", pero si realmente puede ejecutar toda la potencia de cálculo depende de la sintonización medida y a nivel de operador.
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4. Breve comparación con otras opciones
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1. Serie Apple M4
• El M4 Pro/Max también es conocido por su gran ancho de banda y gran potencia de cálculo; Sin embargo, en términos de compatibilidad real con frameworks y optimización del deep learning, aún no está al nivel de NVIDIA.
• Si "Project Digits" no tiene un ecosistema maduro, también puede seguir los pasos de las GPUs de Apple. Por muy bueno que sea el hardware, es difícil abrirse paso si no se implementa la adaptación de software.
2. Tarjeta de sobresaliente NVIDIA (como la RTX 4090)
• La RTX 4090 tiene una gran potencia de cálculo y un ancho de banda considerable, pero solo se "estirará" 24 GB en algunos modelos grandes.
• Cuando se requieren varias tarjetas en paralelo, el coste y el consumo de energía aumentan considerablemente, y obviamente es más conveniente para "Project Digits" proporcionar 128 GB en una sola tarjeta.
3. GPU de centro de datos (A100/H100)
•Estas GPUs de nivel hermano mayor cuestan decenas de miles o incluso decenas de miles de dólares, y el rendimiento y la ecología son incuestionables, pero no todo el mundo puede permitírselas.
•Si los "Dígitos de Proyecto" realmente permiten a los equipos pequeños tener una gran memoria de vídeo y una alta potencia de cálculo con un umbral más bajo, podría conseguir una parte del pastel.
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5. Posibles desafíos y preocupaciones
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1. Ecología del software y madurez de los controladores
• CUDA es el arma secreta de NVIDIA. Sin un ecosistema sólido similar, es difícil que los "Project Digits" se popularicen a gran escala.
2. La tasa real de llegada de la potencia de cálculo/ancho de banda
• El operador real en funcionamiento tiene muchos modos de acceso a la memoria, y si falta optimización, el rendimiento máximo puede permanecer solo en los materiales promocionales.
3. Consumo de energía, disipación de calor y adaptación ambiental
• Gran memoria de vídeo y alta potencia de cálculo suelen significar un alto consumo energético. Si los puestos de trabajo personales o pequeños no están preparados para disipar calor, pueden enfrentarse a una "estufa pequeña".
4. Autenticidad de la oferta y los precios
• Observar si en el futuro habrá más información oficial o reseñas reales de productos; Si es solo un producto conceptual, también puede ser "alegría vacía".
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6. Resumen
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Si "Project Digits" puede ofrecer 128 GB de memoria de vídeo y 250 TFLOPS (fp16), además de un precio asequible de unos 3.000 dólares, será muy atractivo para desarrolladores que quieran desplegar modelos de tamaño medio localmente o en laboratorios pequeños.
Sin embargo, los parámetros de hardware son solo una cara; La clave del éxito o fracaso es el controlador, el compilador, el framework de aprendizaje profundo y otros soportes de software.
Actualmente, este proyecto aún se encuentra en la fase de "noticias de última hora" y "publicidad", y si puede sacudir el patrón actual del mercado depende del proceso de productización posterior y de la puntuación real de rendimiento.
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Publicado el 13-2-2025 09:43:00
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Propietario|
Publicado el 2025-2-21 14:16:38
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