Integrationen af tensorkerner i GPU'er forbedrer ydeevnen for dybe læringsmodeller markant, især i rammer som Deepseek. Her er de vigtigste fordele:
Høj gennemstrømning til matrixoperationer
Tensorkerner er specifikt designet til at udføre Matrix -multiplikations- og akkumuleringsoperationer ved usædvanligt høje hastigheder. De kan udføre disse operationer i en enkelt urcyklus, som er afgørende for dybe læringsalgoritmer, der er meget afhængige af matrixberegninger, såsom dem, der bruges i neurale netværk. Denne kapacitet giver mulighed for en dramatisk stigning i gennemstrømning sammenlignet med traditionelle CUDA -kerner, hvilket gør tensorkerner særlig effektive til træning og inferensopgaver i dybe læringsmodeller [1] [3].Blandet præcisions computing
En af de fremtrædende funktioner i tensorkerner er deres evne til at udføre beregninger af blandet præcision. De kan behandle halvpræcision (FP16) input, mens de akkumulerer resultater i fuld præcision (FP32). Denne tilgang fremskynder ikke kun beregning, men reducerer også kravene til hukommelsesbåndbredde, hvilket giver mulighed for hurtigere træningsterationer uden at ofre nøjagtighed. Dette er især fordelagtigt for store modeller, der kræver omfattende beregningsressourcer [2] [5].reducerede træningstider
Ved at udnytte tensorkerner kan dybe læringsmodeller opnå betydelige reduktioner i træningstider. Evnen til at håndtere flere operationer samtidig betyder, at modeller kan iterere hurtigere gennem træningsepoker, hvilket er vigtigt for at udvikle komplekse arkitekturer og optimere hyperparametre effektivt. Denne speed-up omsættes til omkostningsbesparelser, især i cloud computing-miljøer, hvor brugen faktureres timebaseret [3] [5].Forbedret energieffektivitet
Tensorkerner optimerer databevægelsen inden for GPU -arkitekturen, hvilket minimerer energien og tiden brugt på dataoverførsler mellem forskellige komponenter. Denne effektive datahåndtering bidrager til den samlede energibesparelse under modeluddannelse og inferens, hvilket bliver stadig vigtigere, når omfanget af dyb læringsapplikationer vokser [1] [2].skalerbarhed for store modeller
Efterhånden som dyb læring fortsætter med at udvikle sig, understøtter tensorkerner træningen af stadig større og komplekse modeller, inklusive dem med billioner af parametre. Deres arkitektur giver mulighed for effektiv skalering, hvilket gør det muligt for forskere og udviklere at skubbe grænserne for, hvad der er muligt med AI -systemer [5] [7].Sammenfattende giver brugen af tensorkerner i GPU'er betydelige fordele for dybseek-modeller ved at forbedre beregningsmæssig gennemstrømning, muliggøre blandet-præcisionsoperationer, reducere træningstider, øge energieffektiviteten og understøtte skalerbarhed til store AI-applikationer.
Citater:[1] https://www.wevolver.com/article/tensor-cores-vs-cuda-cores
)
)
[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-parallel-computing-and-i
[6] https://stackoverflow.com/questions/78899996/tensor-cores-on-nvidia-gpu-for-cnn-model-inference
[7] https://acecloud.ai/resources/blog/cuda-cores-vs-tensor-cores/
[8] https://www.nvidia.com/content/dam/en-zz/solutions/data-center/tensorcore/nvidia-tensor-cores-Ol-social-1200x630-r1.jpg?sa=x&ved=2AHUKEWI2PNIXVPALAXWXR5UCHQAJOGQ_B16BAGHEAHAHAHAHAHAHAHAHAHAHAHAHAHAHAHAHAHAHAHAHAHAHAHAHAHAHAHAHAHAHAHAHEAHAHAHAHAHAHAHAHAHAHAHAHAHEA