A integração de núcleos de tensores nas GPUs aprimora significativamente o desempenho de modelos de aprendizado profundo, particularmente em estruturas como o DeepSeek. Aqui estão os principais benefícios:
alta taxa de transferência para operações da matriz
Os núcleos tensores são projetados especificamente para executar operações de multiplicação e acumulação de matrizes em velocidades excepcionalmente altas. Eles podem executar essas operações em um único ciclo de relógio, que é crucial para algoritmos de aprendizado profundo que dependem fortemente dos cálculos da matriz, como os usados nas redes neurais. Essa capacidade permite um aumento dramático na taxa de transferência em comparação com os núcleos tradicionais de CUDA, tornando os núcleos tensores particularmente eficazes para tarefas de treinamento e inferência em modelos de aprendizado profundo [1] [3].computação de precisão mista
Um dos recursos de destaque dos núcleos tensores é a capacidade de realizar cálculos de precisão mista. Eles podem processar entradas de meia precisão (FP16) enquanto acumulam resultados em precisão total (FP32). Essa abordagem não apenas acelera a computação, mas também reduz os requisitos de largura de banda de memória, permitindo iterações de treinamento mais rápidas sem sacrificar a precisão. Isso é particularmente benéfico para grandes modelos que requerem extensos recursos computacionais [2] [5].tempos de treinamento reduzidos
Ao alavancar os núcleos tensores, os modelos de aprendizado profundo podem obter reduções significativas nos tempos de treinamento. A capacidade de lidar com várias operações significa simultaneamente que os modelos podem iterar mais rapidamente por meio de épocas de treinamento, essencial para o desenvolvimento de arquiteturas complexas e otimizar os hiperparâmetros com eficiência. Essa velocidade se traduz em economia de custos, especialmente em ambientes de computação em nuvem, onde o uso é cobrado a cada hora [3] [5].Eficiência energética aprimorada
Os núcleos tensores otimizam o movimento de dados na arquitetura da GPU, minimizando a energia e o tempo gasto nas transferências de dados entre diferentes componentes. Esse manuseio eficiente de dados contribui para a economia geral de energia durante o treinamento e a inferência do modelo, o que é cada vez mais importante à medida que a escala de aplicações de aprendizado profundo aumenta [1] [2].escalabilidade para modelos grandes
À medida que o aprendizado profundo continua a evoluir, os núcleos tensores suportam o treinamento de modelos cada vez mais grandes e complexos, incluindo aqueles com trilhões de parâmetros. Sua arquitetura permite escala eficiente, permitindo que pesquisadores e desenvolvedores ultrapassem os limites do que é possível com os sistemas de IA [5] [7].Em resumo, o uso de núcleos tensores nas GPUs fornece vantagens substanciais para os modelos Deepseek, aprimorando a taxa de transferência computacional, permitindo operações de precisão mista, reduzindo os tempos de treinamento, aumentando a eficiência energética e apoiando a escalabilidade para aplicações de IA em larga escala.
Citações:[1] https://www.wevolver.com/article/tensor-cores-vs-cuda-cores
[2] https://www.e2enetworks.com/blog/how-to-leverage-tensor-cores--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=2ahUKEwi2pNiXvpaLAxWxr5UCHQajOmgQ_B16BAgHEAI