Integrarea nucleelor de tensiune în GPU -uri îmbunătățește semnificativ performanța modelelor de învățare profundă, în special în cadre precum Deepseek. Iată beneficiile cheie:
debit ridicat pentru operațiuni matriceale
Nucleele Tensor sunt concepute special pentru a efectua operațiuni de înmulțire și acumulare a matricei la viteze excepțional de mari. Acestea pot executa aceste operații într -un singur ciclu de ceas, ceea ce este crucial pentru algoritmi de învățare profundă care se bazează foarte mult pe calculele matrice, precum cele utilizate în rețelele neuronale. Această capacitate permite o creștere dramatică a randamentului în comparație cu miezurile tradiționale cu CUDA, ceea ce face ca nucleele de tensiune să fie deosebit de eficiente pentru sarcini de instruire și inferență în modelele de învățare profundă [1] [3].Calculare de precizie mixtă
Una dintre caracteristicile deosebite ale nucleelor de tensiune este capacitatea lor de a efectua calcule cu precizie mixtă. Acestea pot prelucra intrări la jumătate de precizie (FP16) în timp ce acumulează rezultate cu o precizie completă (FP32). Această abordare nu numai că accelerează calculul, dar reduce și cerințele de lățime de bandă de memorie, permițând iterații de instruire mai rapide fără a sacrifica precizia. Acest lucru este deosebit de benefic pentru modelele mari care necesită resurse de calcul extinse [2] [5].Timpuri de antrenament reduse
Prin utilizarea nucleelor de tensiune, modelele de învățare profundă pot obține reduceri semnificative ale timpilor de antrenament. Capacitatea de a gestiona simultan mai multe operații înseamnă că modelele pot itera mai rapid prin epoci de instruire, ceea ce este esențial pentru dezvoltarea arhitecturilor complexe și optimizarea eficientă a hiperparametrelor. Această viteză se traduce prin economii de costuri, în special în mediile de cloud computing în care utilizarea este facturată pe oră [3] [5].Eficiența energetică îmbunătățită
Coresul Tensor optimizează mișcarea datelor în arhitectura GPU, minimizând energia și timpul petrecut în transferurile de date între diferite componente. Această gestionare eficientă a datelor contribuie la economiile generale de energie în timpul antrenamentului și inferenței modelului, ceea ce este din ce în ce mai important pe măsură ce scara aplicațiilor de învățare profundă crește [1] [2].Scalabilitate pentru modele mari
Pe măsură ce învățarea profundă continuă să evolueze, miezurile de tensiune susțin pregătirea modelelor din ce în ce mai mari și complexe, inclusiv cele cu trilioane de parametri. Arhitectura lor permite o scalare eficientă, permițând cercetătorilor și dezvoltatorilor să împingă limitele a ceea ce este posibil cu sistemele AI [5] [7].În rezumat, utilizarea nucleelor de tensiune în GPU-uri oferă avantaje substanțiale pentru modelele Deepseek, prin îmbunătățirea debitului de calcul, permițând operațiuni de precizie mixtă, reducerea timpilor de antrenament, creșterea eficienței energetice și susținerea scalabilității pentru aplicații AI pe scară largă.
Citări:[1] https://www.wevolver.com/article/tensor-cores-vs-cuda-lores
[2] https://www.e2enetworks.com/blog/how-to-leverage-tensor-cores-for-your-deep-learning-workloads
[3] https://www.assed-systems.com/understanding-nvidias-tensor-core-technology/
[4] https://stackoverflow.com/questions/47335027/what-is-the-diffence-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=2ahukewi2pnixvpalaxwxr5uchqajomgqq_b16baghei