Tensora kodolu integrācija GPU ievērojami uzlabo dziļo mācību modeļu veiktspēju, īpaši tādos ietvaros kā DeepSeek. Šeit ir galvenie ieguvumi:
Augsta matricas operāciju caurlaidspēja
Tensora serdeņi ir īpaši izstrādāti, lai veiktu matricas reizināšanas un uzkrāšanās operācijas ar īpaši lielu ātrumu. Viņi var veikt šīs operācijas vienā pulksteņa ciklā, kas ir būtisks dziļas mācīšanās algoritmiem, kas lielā mērā paļaujas uz matricas aprēķiniem, piemēram, tādiem, kas tiek izmantoti neironu tīklos. Šī spēja ļauj dramatiski palielināties caurlaidspējai salīdzinājumā ar tradicionālajiem CUDA kodoliem, padarot tensora serdeņus īpaši efektīvus apmācības un secinājumu uzdevumos dziļo mācību modeļos [1] [3].Jaukta precizitātes skaitļošana
Viena no tensora kodolu izcilajām iezīmēm ir spēja veikt jauktu precizitātes aprēķinus. Viņi var apstrādāt pussaistības (FP16) ievadi, vienlaikus uzkrājot rezultātus pilnā precizitātē (FP32). Šī pieeja ne tikai paātrina aprēķinu, bet arī samazina atmiņas joslas platuma prasības, ļaujot ātrāk apmācīt atkārtojumus, nezaudējot precizitāti. Tas ir īpaši izdevīgi lieliem modeļiem, kuriem nepieciešami plaši skaitļošanas resursi [2] [5].samazināts apmācības laiks
Izmantojot tensora serdeņus, dziļo mācību modeļi var sasniegt ievērojamu apmācības laiku samazinājumu. Spēja vienlaikus rīkoties ar vairākām operācijām nozīmē, ka modeļi var ātrāk atkārtoties, izmantojot laikmetus, kas ir svarīgi sarežģītu arhitektūru izstrādei un hiperparametru optimizēšanai. Šis paātrinājums nozīmē izmaksu ietaupījumus, jo īpaši mākoņdatošanas vidē, kur lietošanai tiek iekasēts rēķins katru stundu [3] [5].Uzlabota energoefektivitāte
Tensora serdeņi optimizē datu kustību GPU arhitektūrā, samazinot enerģiju un laiku, kas pavadīts datu pārskaitījumiem starp dažādiem komponentiem. Šī efektīvā datu apstrāde veicina vispārēju enerģijas ietaupījumu modeļa apmācības un secinājumu laikā, kas ir arvien svarīgāks, pieaugot dziļo mācību lietojumprogrammu mērogam [1] [2].lieliem modeļiem mērogojamība
Tā kā dziļas mācības turpina attīstīties, tenora serdeņi atbalsta arvien lielāku un sarežģītāku modeļu apmācību, ieskaitot tos, kuriem ir triljoni parametru. Viņu arhitektūra ļauj efektīvi mērogot, ļaujot pētniekiem un izstrādātājiem virzīt robežas tam, kas ir iespējams ar AI sistēmām [5] [7].Rezumējot, Tensora serdeņu izmantošana GPU nodrošina ievērojamas priekšrocības DeepSEEK modeļiem, uzlabojot skaitļošanas caurlaidspēju, nodrošinot jauktu precizitātes operācijas, samazinot apmācības laiku, palielinot energoefektivitāti un atbalstot mērogojamību liela mēroga AI lietojumprogrammām.
Atsauces:[1] https://www.wevolver.com/article/tensor-cores-vs-cuda-cores
[2] https://www.e2enetworks.com/blog/how-to-leverage-tensor-cores-for-your-eep-eep-learning-workloads
[3] https://www.assured-systems.com/indstanding-nvidias-tensor-core-technology/
.
[5] https://datacrunch.io/blog/role-of-tensor-cores-inallel-computing-and-i
[6.]
[7] https://acecloud.ai/resources/blog/cuda-cores-vs-tensor-cores/
.