L'intégration des noyaux de tenseur dans les GPU améliore considérablement les performances des modèles d'apprentissage en profondeur, en particulier dans des cadres comme Deepseek. Voici les principaux avantages:
débit élevé pour les opérations matricielles
Les noyaux du tenseur sont spécifiquement conçus pour effectuer des opérations de multiplication et d'accumulation de matrice à des vitesses exceptionnellement élevées. Ils peuvent exécuter ces opérations dans un seul cycle d'horloge, ce qui est crucial pour les algorithmes d'apprentissage en profondeur qui reposent fortement sur les calculs matriciels, tels que ceux utilisés dans les réseaux de neurones. Cette capacité permet une augmentation spectaculaire du débit par rapport aux noyaux CUDA traditionnels, ce qui rend les noyaux du tenseur particulièrement efficaces pour les tâches d'entraînement et d'inférence dans les modèles d'apprentissage en profondeur [1] [3].Computing de précision mixte
L'une des caractéristiques remarquables des noyaux de tenseur est leur capacité à effectuer des calculs de précision mixte. Ils peuvent traiter les entrées de demi-précision (FP16) tout en accumulant les résultats en pleine précision (FP32). Cette approche accélère non seulement le calcul, mais réduit également les exigences de la bande passante de la mémoire, permettant des itérations d'entraînement plus rapides sans sacrifier la précision. Ceci est particulièrement bénéfique pour les grands modèles qui nécessitent des ressources de calcul étendues [2] [5].Temps de formation réduite
En tirant parti des noyaux de tenseur, les modèles d'apprentissage en profondeur peuvent obtenir des réductions significatives des temps de formation. La capacité de gérer plusieurs opérations signifie simultanément que les modèles peuvent itérer plus rapidement grâce à la formation des époques, ce qui est essentiel pour développer efficacement des architectures complexes et optimiser efficacement les hyperparamètres. Cette accélération se traduit par des économies de coûts, en particulier dans les environnements de cloud computing où l'utilisation est facturée toutes les heures [3] [5].Efficacité énergétique améliorée
Les noyaux du tenseur optimisent le mouvement des données dans l'architecture GPU, minimisant l'énergie et le temps consacré aux transferts de données entre les différents composants. Cette manipulation efficace des données contribue à l'économie d'énergie globale pendant la formation et l'inférence des modèles, ce qui est de plus en plus important à mesure que l'échelle des applications d'apprentissage en profondeur augmente [1] [2].Évolutivité pour les grands modèles
Alors que l'apprentissage en profondeur continue d'évoluer, les noyaux de tenseur soutiennent la formation de modèles de plus en plus grands et complexes, y compris ceux qui ont des milliers de milliards de paramètres. Leur architecture permet une mise à l'échelle efficace, permettant aux chercheurs et aux développeurs de repousser les limites de ce qui est possible avec les systèmes d'IA [5] [7].En résumé, l'utilisation de noyaux de tenseur dans les GPU offre des avantages substantiels pour les modèles Deepseek en améliorant le débit de calcul, en permettant des opérations de précision mixte, en réduisant les temps de formation, en augmentant l'efficacité énergétique et en soutenant l'évolutivité des applications d'IA à grande échelle.
Citations:[1] https://www.wevolver.com/article/tensor-cres-vs-cuda-cares
[2] https://www.e2enetworks.com/blog/how-to-leploy-tensor-cores-for-your-deep-learning-workloads
[3] https://www.assured-systems.com/udgetantspanding-nvidias-tensor-core-technology/
[4] https://stackoverflow.com/questions/47335027/what-is-the-difference-between-cuda-vs-tensor-cores/48073989
[5] https://datacrunch.io/blog/role-of-tensor-cres-in-parallel-computing-and-ai
[6] https://stackoverflow.com/questions/78899996/tensor-cores-on-nvidia-gpu-for-cnn-model-inférence
[7] https://acecloud.ai/resources/blog/cuda-cores-vs-tensor-cres/
[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