GPU에서 텐서 코어의 통합은 특히 DeepSeek와 같은 프레임 워크에서 딥 러닝 모델의 성능을 크게 향상시킵니다. 주요 이점은 다음과 같습니다.
매트릭스 작업을위한 높은 처리량
텐서 코어는 특별히 고속으로 매트릭스 곱셈 및 축적 작업을 수행하도록 설계되었습니다. 그들은 단일 클록 사이클에서 이러한 작업을 실행할 수 있는데, 이는 신경망에 사용되는 것과 같은 매트릭스 계산에 크게 의존하는 딥 러닝 알고리즘에 중요합니다. 이 기능은 전통적인 CUDA 코어에 비해 처리량이 급격히 증가하여 텐서 코어가 딥 러닝 모델의 훈련 및 추론 작업에 특히 효과적입니다 [1] [3].혼합 정밀 컴퓨팅
텐서 코어의 눈에 띄는 기능 중 하나는 혼합 정밀 계산을 수행하는 능력입니다. 그들은 하프 프레시션 (FP16) 입력을 처리 할 수 있으며, 축적하면 완전 정밀도가 발생합니다 (FP32). 이 접근법은 계산을 가속화 할뿐만 아니라 메모리 대역폭 요구 사항을 줄여서 정확성을 희생하지 않고도 더 빠른 훈련 반복을 허용합니다. 이것은 광범위한 계산 자원이 필요한 대형 모델에 특히 유리합니다 [2] [5].훈련 시간이 줄었습니다
딥 러닝 모델은 텐서 코어를 활용하여 훈련 시간을 크게 줄일 수 있습니다. 여러 운영을 동시에 처리하는 기능은 모델이 교육 에포크를 통해 더 빠르게 반복 할 수 있음을 의미하며, 이는 복잡한 아키텍처를 개발하고 과수기 동물을 효율적으로 최적화하는 데 필수적입니다. 이 속도는 특히 사용이 시간당 청구되는 클라우드 컴퓨팅 환경에서 비용 절감으로 이어집니다 [3] [5].향상된 에너지 효율
텐서 코어는 GPU 아키텍처 내에서 데이터 이동을 최적화하여 다른 구성 요소 간의 데이터 전송에 소요되는 에너지와 시간을 최소화합니다. 이 효율적인 데이터 취급은 모델 훈련 및 추론 중 전반적인 에너지 절약에 기여하며, 이는 딥 러닝 응용 규모가 증가함에 따라 점점 더 중요합니다 [1] [2].큰 모델의 확장 성
딥 러닝이 계속 발전함에 따라 텐서 코어는 수조 개의 매개 변수가있는 모델을 포함하여 점점 더 크고 복잡한 모델의 훈련을 지원합니다. 그들의 아키텍처는 효율적인 스케일링을 가능하게하여 연구원과 개발자가 AI 시스템에서 가능한 것의 경계를 넓힐 수있게 해줍니다 [5] [7].요약하면, GPU에서 텐서 코어를 사용하면 계산 처리량을 향상시키고 혼합 정화 운영을 가능하게하고 교육 시간을 줄이며 에너지 효율성을 높이며 대규모 AI 응용 분야의 확장 성을 지원함으로써 DeepSeek 모델에 대한 실질적인 이점을 제공합니다.
인용 :[1] https://www.wevolver.com/article/tensor-cores-vs-cuda-cores
[2] https://www.e2enetworks.com/blog/how-te--leverage-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-fu-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=2ahukewi2pnixvpalaxwxr5uchqajomgquchquchqajomgquchquchqajomgquchquchquchquchquchquchquchquchquchquchquchqucqajomgqu