تكامل نوى الموتر في وحدات معالجة الرسومات يعزز بشكل كبير أداء نماذج التعلم العميق ، وخاصة في الأطر مثل Deepseek. فيما يلي الفوائد الرئيسية:
إنتاجية عالية لعمليات المصفوفة
تم تصميم نوى الموتر خصيصًا لإجراء عمليات تكاثر المصفوفة وتراكم المصفوفة بسرعات عالية بشكل استثنائي. يمكنهم تنفيذ هذه العمليات في دورة ساعة واحدة ، وهو أمر بالغ الأهمية لخوارزميات التعلم العميق التي تعتمد اعتمادًا كبيرًا على حسابات المصفوفة ، مثل تلك المستخدمة في الشبكات العصبية. تتيح هذه القدرة زيادة كبيرة في الإنتاجية مقارنة مع النوى CUDA التقليدية ، مما يجعل نوى الموتر فعالة بشكل خاص لمهام التدريب والاستدلال في نماذج التعلم العميق [1] [3].الحوسبة الدقيقة المختلطة
تتمثل إحدى الميزات البارزة في نوى الموتر هو قدرتها على إجراء حسابات محددة مختلطة. يمكنهم معالجة مدخلات نصف الدقة (FP16) أثناء تراكم المدخلات بدقة كاملة (FP32). هذا النهج لا يسارع فقط الحساب ولكنه يقلل أيضًا من متطلبات عرض النطاق الترددي للذاكرة ، مما يسمح بتكرار تدريب أسرع دون التضحية بالدقة. هذا مفيد بشكل خاص للنماذج الكبيرة التي تتطلب موارد حسابية واسعة النطاق [2] [5].تقليل أوقات التدريب
من خلال الاستفادة من نوى الموتر ، يمكن أن تحقق نماذج التعلم العميق تخفيضات كبيرة في أوقات التدريب. تعني القدرة على التعامل مع عمليات متعددة في وقت واحد أن النماذج يمكن أن تتكرر بسرعة أكبر من خلال عصر التدريب ، وهو أمر ضروري لتطوير البنى المعقدة وتحسين مكافآت البارامات بكفاءة. تترجم هذه السرعة إلى وفورات في التكاليف ، خاصة في بيئات الحوسبة السحابية حيث يتم فواتير الاستخدام بالساعة [3] [5].تعزيز كفاءة الطاقة
تعمل نوى Tensor على تحسين حركة البيانات داخل بنية GPU ، مما يقلل من الطاقة والوقت الذي تقضيه في نقل البيانات بين المكونات المختلفة. يساهم معالجة البيانات الفعالة في توفير الطاقة الإجمالية أثناء التدريب والاستدلال النموذجي ، وهو أمر متزايد مع نمو حجم تطبيقات التعلم العميق [1] [2].قابلية التوسع للنماذج الكبيرة
مع استمرار التطور في التعلم العميق ، تدعم نوى الموترات تدريب نماذج كبيرة ومعقدة بشكل متزايد ، بما في ذلك تلك التي تحتوي على تريليونات من المعلمات. تسمح بنيتهم بتعداد فعال ، مما يمكّن الباحثين والمطورين من دفع حدود ما هو ممكن مع أنظمة الذكاء الاصطناعى [5] [7].باختصار ، يوفر استخدام نوى الموترات في وحدات معالجة الرسومات مزايا كبيرة لنماذج DeepSeek من خلال تعزيز الإنتاجية الحسابية ، وتمكين العمليات المختلطة ، وتقليل أوقات التدريب ، وزيادة كفاءة الطاقة ، ودعم قابلية التوسع لتطبيقات AI على نطاق واسع.
الاستشهادات:[1] https://www.wevolver.com/article/tensor-cores-vs-cuda-cores
[2] https://www.e2enetworks.com/blog/how-to-levery-tensor-cores-for-your-deep-learning-workloads
[3] https://www.assured-systems.com
[4] https://stackoverflow.com/questions/47335027/what-is-the-difference-between-cuda-vs-tensor-cores/48073989
[5] https://datacrunch.io/blog/role-of-tensor-cores-in-paralding-coputing-and-ai
[6] https://stackoverflow.com/questions/78899996/tensor-cores-on-nvidia-gpu-for-cnn-model-inference
[7]
[8] https://www.nvidia.com/content/dam/en-zz/solutions/data-center/tensorcore/nvidia-tensor-cores-gocial-1200x630-r1.jpg؟sa=x&ved=ahukewi2pnixwxwxwxqaijomgqai