L'integrazione dei nuclei tensori nelle GPU migliora significativamente le prestazioni dei modelli di deep learning, in particolare in framework come DeepSeek. Ecco i vantaggi chiave:
throughput elevato per operazioni a matrice
I nuclei di tensore sono specificamente progettati per eseguire operazioni di moltiplicazione e accumulo di matrice a velocità eccezionalmente elevate. Possono eseguire queste operazioni in un singolo ciclo di clock, il che è cruciale per gli algoritmi di apprendimento profondo che si basano fortemente sui calcoli a matrice, come quelli utilizzati nelle reti neurali. Questa capacità consente un drammatico aumento della produttività rispetto ai tradizionali nuclei di Cuda, rendendo i nuclei di tensore particolarmente efficaci per le attività di addestramento e inferenza nei modelli di apprendimento profondo [1] [3].calcolo di precisione mista
Una delle caratteristiche straordinarie dei core tensori è la loro capacità di eseguire calcoli a precisione mista. Possono elaborare gli input di mezza precisione (FP16) mentre si accumulano risultati in piena precisione (FP32). Questo approccio non solo accelera il calcolo, ma riduce anche i requisiti di larghezza di banda della memoria, consentendo iterazioni di allenamento più veloci senza sacrificare la precisione. Ciò è particolarmente vantaggioso per i modelli di grandi dimensioni che richiedono estese risorse computazionali [2] [5].tempi di allenamento ridotti
Sfruttando i nuclei di tensore, i modelli di apprendimento profondo possono ottenere riduzioni significative nei tempi di allenamento. La capacità di gestire più operazioni contemporaneamente significa che i modelli possono ripetere più rapidamente attraverso la formazione di epoche, il che è essenziale per sviluppare architetture complesse e ottimizzare in modo efficiente iperparametri. Questa velocità si traduce in risparmi sui costi, specialmente in ambienti di cloud computing in cui l'utilizzo viene fatturato ogni ora [3] [5].Efficienza energetica avanzata
I core tensori ottimizzano il movimento dei dati all'interno dell'architettura GPU, minimizzando l'energia e il tempo trascorso sui trasferimenti di dati tra componenti diversi. Questa efficiente gestione dei dati contribuisce al risparmio energetico complessivo durante la formazione e l'inferenza del modello, il che è sempre più importante man mano che la portata delle applicazioni di apprendimento profondo cresce [1] [2].scalabilità per modelli di grandi dimensioni
Mentre il deep learning continua a evolversi, i nuclei di tensore supportano la formazione di modelli sempre più grandi e complessi, compresi quelli con trilioni di parametri. La loro architettura consente un ridimensionamento efficiente, consentendo a ricercatori e sviluppatori di spingere i confini di ciò che è possibile con i sistemi di intelligenza artificiale [5] [7].In sintesi, l'uso di nuclei di tensore nelle GPU offre sostanziali vantaggi per i modelli DeepSeek migliorando il throughput computazionale, consentendo operazioni di precisione mista, riducendo i tempi di addestramento, aumento dell'efficienza energetica e supporto per le applicazioni di intelligenza artificiale su larga scala.
Citazioni:[1] https://www.wevolver.com/article/tensor-cores-vs-cuda-cores
[2] https://www.e2enetworks.com/blog/how-to-leverage-desor-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-diffferen-between-cuda-vs-sensor-cores/48073989
[5] https://datacrunch.io/blog/role-of--sensor-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-setensor-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