Integrasi inti tensor di GPU secara signifikan meningkatkan kinerja model pembelajaran yang mendalam, terutama dalam kerangka kerja seperti Deepseek. Inilah manfaat utamanya:
throughput tinggi untuk operasi matriks
Inti tensor dirancang khusus untuk melakukan operasi multiplikasi dan akumulasi matriks pada kecepatan yang sangat tinggi. Mereka dapat menjalankan operasi ini dalam satu siklus clock, yang sangat penting untuk algoritma pembelajaran mendalam yang sangat bergantung pada perhitungan matriks, seperti yang digunakan dalam jaringan saraf. Kemampuan ini memungkinkan peningkatan dramatis dalam throughput dibandingkan dengan inti CUDA tradisional, membuat inti tensor sangat efektif untuk tugas pelatihan dan inferensi dalam model pembelajaran mendalam [1] [3].Komputasi presisi campuran
Salah satu fitur menonjol dari inti tensor adalah kemampuan mereka untuk melakukan perhitungan presisi campuran. Mereka dapat memproses input setengah presisi (FP16) sambil mengumpulkan hasil dalam presisi penuh (FP32). Pendekatan ini tidak hanya mempercepat perhitungan tetapi juga mengurangi persyaratan bandwidth memori, memungkinkan untuk iterasi pelatihan yang lebih cepat tanpa mengorbankan akurasi. Ini sangat bermanfaat untuk model besar yang membutuhkan sumber daya komputasi yang luas [2] [5].waktu pelatihan yang dikurangi
Dengan memanfaatkan inti tensor, model pembelajaran yang mendalam dapat mencapai pengurangan yang signifikan dalam waktu pelatihan. Kemampuan untuk menangani beberapa operasi secara bersamaan berarti bahwa model dapat beralih lebih cepat melalui zaman pelatihan, yang sangat penting untuk mengembangkan arsitektur yang kompleks dan mengoptimalkan hiperparameter secara efisien. Percepat ini diterjemahkan menjadi penghematan biaya, terutama di lingkungan komputasi awan di mana penggunaan ditagih setiap jam [3] [5].Efisiensi energi yang ditingkatkan
Inti tensor mengoptimalkan pergerakan data dalam arsitektur GPU, meminimalkan energi dan waktu yang dihabiskan untuk transfer data antara berbagai komponen. Penanganan data yang efisien ini berkontribusi pada penghematan energi secara keseluruhan selama pelatihan model dan inferensi, yang semakin penting ketika skala aplikasi pembelajaran mendalam tumbuh [1] [2].skalabilitas untuk model besar
Ketika pembelajaran yang mendalam terus berkembang, inti tensor mendukung pelatihan model yang semakin besar dan kompleks, termasuk mereka yang memiliki triliunan parameter. Arsitektur mereka memungkinkan penskalaan yang efisien, memungkinkan para peneliti dan pengembang untuk mendorong batas -batas apa yang mungkin dengan sistem AI [5] [7].Singkatnya, penggunaan inti tensor di GPU memberikan keunggulan besar untuk model Deepseek dengan meningkatkan throughput komputasi, memungkinkan operasi presisi campuran, mengurangi waktu pelatihan, meningkatkan efisiensi energi, dan skalabilitas pendukung untuk aplikasi AI skala besar.
Kutipan:[1] https://www.wevolver.com/article/tensor-cores-vs-cuda-cores
[2] https://www.e2enetworks.com/blog/how-to-leeverage-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-tle-diference-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/7889996/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-cocial-1200x630-r1.jpg ?Sa=x&ved=2AhukeWi2pnixvpal6.jpgg?