Tensorų branduolių integracija į GPU žymiai padidina giluminio mokymosi modelių našumą, ypač tokiose rėmuose kaip „Deepseek“. Čia yra pagrindiniai pranašumai:
Aukštas matricos operacijų pralaidumas
Tensorinės šerdys yra specialiai sukurtos atlikti matricos daugybos ir kaupimosi operacijas ypač dideliu greičiu. Jie gali vykdyti šias operacijas vienu laikrodžio ciklu, kuris yra labai svarbus giluminio mokymosi algoritmams, kurie labai priklauso nuo matricos skaičiavimų, tokių kaip naudojami neuroniniuose tinkluose. Ši galimybė leidžia dramatiškai padidinti pralaidumą, palyginti su tradicinėmis CUDA šerdimis, todėl „Tensor“ šerdys yra ypač veiksmingos mokymo ir išvadų užduotims atliekant giluminio mokymosi modelius [1] [3].Mišrus tikslumo skaičiavimas
Viena iš išskirtinių „Tensor“ branduolių savybių yra jų sugebėjimas atlikti mišraus tikslumo skaičiavimus. Jie gali apdoroti pusės tikslumo (FP16) įvestis, tuo pačiu kaupdami rezultatus visiškai tiksliai (FP32). Šis metodas ne tik pagreitina skaičiavimą, bet ir sumažina atminties pralaidumo reikalavimus, leidžiančius greitesniam mokymo iteracijoms, neprarandant tikslumo. Tai ypač naudinga dideliems modeliams, kuriems reikalingi dideli skaičiavimo ištekliai [2] [5].Sumažintas mokymo laikas
Pasitelkdami „Tensor“ branduolius, giluminio mokymosi modeliai gali žymiai sutrumpinti treniruočių laiką. Gebėjimas tuo pačiu metu tvarkyti kelias operacijas reiškia, kad modeliai gali greičiau pasikartoti per treniruotes epochas, o tai yra būtina kuriant sudėtingą architektūrą ir efektyviai optimizuoti hiperparametrus. Šis pagreitis reiškia taupymą sąnaudomis, ypač debesų kompiuterijos aplinkoje, kur naudojimas yra apmokestinamas kas valandą [3] [5].Patobulintas energijos vartojimo efektyvumas
Tensoro šerdys optimizuoja duomenų judėjimą GPU architektūroje, sumažinant energiją ir laiką, skirtą duomenų perdavimui tarp skirtingų komponentų. Šis efektyvus duomenų tvarkymas prisideda prie bendros energijos taupymo modelio mokymo ir išvadų metu, o tai tampa vis svarbesnė, nes auga giluminio mokymosi taikymo mastas [1] [2].didelių modelių mastelio keitimas
Toliau tobulėjant giluminiam mokymui, tensoriniai šerdys palaiko vis didesnių ir sudėtingesnių modelių, įskaitant tuos, kurie turi trilijonus parametrų, mokymą. Jų architektūra leidžia efektyviai padidinti mastelį, suteikiant galimybę tyrėjams ir kūrėjams peržengti AI sistemų ribas [5] [7].Apibendrinant galima pasakyti, kad tensorinių šerdžių naudojimas GPU suteikia didelių pranašumų „DeepSeeek“ modeliams, padidinant skaičiavimo pralaidumą, įgalinant mišraus tikslumo operacijas, sutrumpindamas treniruočių laiką, padidinant energijos vartojimo efektyvumą ir palaikant didelio masto AI programų mastelį.
Citatos:[1] https://www.wevolver.com/article/tensor-cores-vs-cuda-cores
[2] https://www.e2enetworks.com/blog/how-to-le-leverage-tensor-cores-for-your-peepeinging-workload
[3] https://www.aSsured-systems.com/underve-nvidiastensor-core-technology/
[4] https://stackoverflow.com/questions/47335027/what-is-the-difference-between-fiDa-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