Η ενσωμάτωση των πυρήνων τανυστή στις GPU ενισχύει σημαντικά την απόδοση των μοντέλων βαθιάς μάθησης, ιδιαίτερα σε πλαίσια όπως το Deepseek. Εδώ είναι τα βασικά οφέλη:
Υψηλή απόδοση για λειτουργίες Matrix
Οι πυρήνες τανυστή σχεδιάζονται ειδικά για να εκτελούν εργασίες πολλαπλασιασμού και συσσώρευσης μήτρας σε εξαιρετικά υψηλές ταχύτητες. Μπορούν να εκτελέσουν αυτές τις λειτουργίες σε έναν μόνο κύκλο ρολογιού, ο οποίος είναι ζωτικής σημασίας για τους αλγόριθμους βαθιάς μάθησης που βασίζονται σε μεγάλο βαθμό σε υπολογισμούς μήτρας, όπως εκείνοι που χρησιμοποιούνται σε νευρωνικά δίκτυα. Αυτή η δυνατότητα επιτρέπει μια δραματική αύξηση της απόδοσης σε σύγκριση με τους παραδοσιακούς πυρήνες CUDA, καθιστώντας τους πυρήνες τανυστή ιδιαίτερα αποτελεσματικών για τα καθήκοντα κατάρτισης και συμπερασμάτων σε μοντέλα βαθιάς μάθησης [1] [3].Μικτή υπολογιστική ακριβεία
Ένα από τα χαρακτηριστικά standout των πυρήνων Tensor είναι η ικανότητά τους να εκτελούν υπολογισμούς μικτής ακρίβειας. Μπορούν να επεξεργαστούν εισόδους μισής ακρίβειας (FP16) ενώ συσσωρεύονται αποτελέσματα σε πλήρη ακρίβεια (FP32). Αυτή η προσέγγιση όχι μόνο επιταχύνει τον υπολογισμό αλλά επίσης μειώνει τις απαιτήσεις του εύρους ζώνης μνήμης, επιτρέποντας ταχύτερες επαναλήψεις εκπαίδευσης χωρίς να θυσιάζουν την ακρίβεια. Αυτό είναι ιδιαίτερα ευεργετικό για μεγάλα μοντέλα που απαιτούν εκτεταμένους υπολογιστικούς πόρους [2] [5].Μειωμένοι χρόνοι εκπαίδευσης
Με τη μόχλευση των τεμαχικών πυρήνων, τα μοντέλα βαθιάς μάθησης μπορούν να επιτύχουν σημαντικές μειώσεις των χρόνων κατάρτισης. Η ικανότητα χειρισμού πολλαπλών λειτουργιών ταυτόχρονα σημαίνει ότι τα μοντέλα μπορούν να επαναλάβουν ταχύτερα μέσω των εποχών κατάρτισης, οι οποίες είναι απαραίτητες για την ανάπτυξη πολύπλοκες αρχιτεκτονικές και τη βελτιστοποίηση των υπερπααμετρών αποτελεσματικά. Αυτή η επιτάχυνση μεταφράζεται σε εξοικονόμηση κόστους, ειδικά σε περιβάλλοντα cloud computing όπου η χρήση χρεώνεται ανά ώρα [3] [5].Ενισχυμένη ενεργειακή απόδοση
Οι πυρήνες τανυστών βελτιστοποιούν την κίνηση των δεδομένων στο πλαίσιο της αρχιτεκτονικής GPU, ελαχιστοποιώντας την ενέργεια και το χρόνο που δαπανώνται για μεταφορές δεδομένων μεταξύ διαφορετικών εξαρτημάτων. Αυτός ο αποτελεσματικός χειρισμός των δεδομένων συμβάλλει στη συνολική εξοικονόμηση ενέργειας κατά τη διάρκεια της κατάρτισης και της συμπερίληψης μοντέλων, η οποία είναι όλο και πιο σημαντική καθώς η κλίμακα των εφαρμογών βαθιάς μάθησης αυξάνεται [1] [2].Επιμελητικότητα για μεγάλα μοντέλα
Καθώς η βαθιά μάθηση εξακολουθεί να εξελίσσεται, οι πυρήνες Tensor υποστηρίζουν την κατάρτιση ολοένα και πιο μεγάλων και σύνθετων μοντέλων, συμπεριλαμβανομένων εκείνων με τρισεκατομμύρια παραμέτρους. Η αρχιτεκτονική τους επιτρέπει την αποτελεσματική κλιμάκωση, επιτρέποντας στους ερευνητές και τους προγραμματιστές να ωθήσουν τα όρια του τι είναι δυνατό με τα συστήματα AI [5] [7].Συνοπτικά, η χρήση πυρήνων τανυστή σε GPU παρέχει σημαντικά πλεονεκτήματα για τα μοντέλα DeepSeek, ενισχύοντας την υπολογιστική απόδοση, επιτρέποντας τις λειτουργίες μικτής ακρίβειας, μειώνοντας τους χρόνους εκπαίδευσης, αυξάνοντας την ενεργειακή απόδοση και υποστήριξη της επεκτασιμότητας για εφαρμογές AI μεγάλης κλίμακας.
Αναφορές:[1] https://www.wevolver.com/article/tensor-cores-vs-cuda-cores
[2] https://www.e2enetworks.com/blog/how-to-fleverage-tensor-cores-for-your-deep-learning-workloads
[3] https://www.assured-systems.com/understanding-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-cores-in-parallel-computing-and-ai
[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-og-social-1200x630-r1.jpg?sa=x&ved=hukewi2pnixvplaxwr5uchqajomghajomghajomghajomghajomghajomghajomghajomghajomghajomghajomghajomghajomghajomghajomghajomghajomghajomghajomghajomghajomghajomghajomghajomghajomghajomghajomghajomghajomghajomghajomghajomghajomghajmgheai