Integrace tenzorových jádra v GPU významně zvyšuje výkon hlubokých modelů učení, zejména v rámcích, jako je DeepSeek. Zde jsou klíčové výhody:
Vysoká propustnost pro maticové operace
Tensorové jádra jsou speciálně navržena pro provádění násobení a akumulačních operací matice při výjimečně vysokých rychlostech. Tyto operace mohou provádět v jednom hodinovém cyklu, který je zásadní pro algoritmy hlubokého učení, které se silně spoléhají na výpočty matic, jako jsou ty, které se používají v neuronových sítích. Tato schopnost umožňuje dramatické zvýšení propustnosti ve srovnání s tradičními jádry CUDA, díky čemuž jsou tenzorové jádra zvláště účinné pro tréninkové a inferenční úkoly v modelech hlubokého učení [1] [3].Smíšená přesnost výpočtu
Jednou z standoutů rysů tenzorových jádra je jejich schopnost provádět výpočty smíšené přesnosti. Mohou zpracovat vstupy poloviční přesnosti (FP16) a zároveň hromadit výsledky k plné přesnosti (FP32). Tento přístup nejen zrychluje výpočet, ale také snižuje požadavky šířky pásma paměti, což umožňuje rychlejší tréninkové iterace bez obětování přesnosti. To je zvláště výhodné pro velké modely, které vyžadují rozsáhlé výpočetní zdroje [2] [5].Zmenšená doba tréninku
Využití tenzorových jádra mohou modely hlubokého učení dosáhnout významného zkrácení doby tréninku. Schopnost zvládnout více operací současně znamená, že modely mohou rychleji iterovat prostřednictvím tréninkových epoch, což je nezbytné pro vývoj komplexních architektur a účinné optimalizaci hyperparametrů. Tato zrychlení se promítá do úspor nákladů, zejména v prostředích cloud computingu, kde je použití účtováno hodinové [3] [5].Vylepšená energetická účinnost
Tensorové jádra optimalizují pohyb dat v architektuře GPU, čímž minimalizují energii a čas strávený převodem dat mezi různými komponenty. Tato efektivní zpracování dat přispívá k celkovému úsporám energie během modelového tréninku a inference, což je stále důležitější, jak roste rozsah aplikací pro hluboké učení [1] [2].Škálovatelnost pro velké modely
Vzhledem k tomu, že se hluboké učení neustále vyvíjí, podporují tenzorové jádra školení stále velkých a složitějších modelů, včetně těch s biliony parametrů. Jejich architektura umožňuje efektivní škálování a umožňuje vědcům a vývojářům posouvat hranice toho, co je možné pomocí systémů AI [5] [7].Stručně řečeno, použití tenzorových jádra v GPU poskytuje značné výhody pro modely Deepseek zlepšením výpočetní propustnosti, umožněním operací smíšené přesnosti, zkrácení doby školení, zvyšováním energetické účinnosti a podporou škálovatelnosti pro velké aplikace AI.
Citace:[1] https://www.wevolver.com/article/tensor-cores-vs-cuda-cores
[2] https://www.e2enetworks.com/blog/how-to-leverage-tisor-cores-for-your-deep-learning-workloads
[3] https://www.assured-systems.com/unstanding-nvidias-core-technology/
[4] https://stackoverflow.com/questions/47335027/what-is-the-difference-between--vs-tingor-cores/48073989
[5] https://datacrunch.io/blog/role-of-tensor-cores-in-parallel-computing-and-ai
[6] https://stackoverflow.com/questions/78899996/tensor-cores-on-nvidia-g --for-Cnn-Model-Inference
[7] https://acecloud.ai/resources/blog/cuda-cores-vs-tisor-cores/
[8] https://www.nvidia.com/content/dam/en-zz/Solutions/Data-Center/tensorcore/nvidia-tensor-cores-og-social-1200x630-r1.jpg?sa=X&ved=2ahUKEwi2pNiXvpaLAxWxr5UCHQajOmgQ_B16BAgHEAI