Integrácia tenzorových jadier v GPU významne zvyšuje výkonnosť modelov hlbokého učenia, najmä v rámci, ako je DeepSeek. Tu sú kľúčové výhody:
Vysoká priepustnosť pre maticové operácie
Tenzorové jadrá sú špeciálne navrhnuté tak, aby vykonávali matricové násobenie a operácie akumulácie pri mimoriadne vysokých rýchlostiach. Môžu tieto operácie vykonávať v jedinom hodinovom cykle, čo je rozhodujúce pre algoritmy hlbokého učenia, ktoré sa veľmi spoliehajú na výpočty matrice, ako sú napríklad tie, ktoré sa používajú v neurónových sieťach. Táto schopnosť umožňuje dramatické zvýšenie priepustnosti v porovnaní s tradičnými jadrami CUDA, vďaka čomu sú tenzorové jadrá obzvlášť efektívne pre výcvik a inferenčné úlohy v modeloch hlbokého vzdelávania [1] [3].Zmiešané presné výpočty
Jednou z vynikajúcich funkcií tenzorových jadier je ich schopnosť vykonávať výpočty zmiešanej presnosti. Môžu spracovať vstupy s polovičnou presnosťou (FP16), zatiaľ čo akumulácia výsledkom k úplnej presnosti (FP32). Tento prístup nielen urýchľuje výpočet, ale tiež znižuje požiadavky na šírku pásma pamäte, čo umožňuje rýchlejšie iterácie tréningu bez obetovania presnosti. To je obzvlášť prospešné pre veľké modely, ktoré si vyžadujú rozsiahle výpočtové zdroje [2] [5].Znížené časy tréningu
Využitím tenzorových jadier môžu hlboké vzdelávacie modely dosiahnuť výrazné skrátenie časov tréningu. Schopnosť zvládnuť viaceré operácie súčasne znamená, že modely môžu rýchlejšie opakovať prostredníctvom tréningových epoch, čo je nevyhnutné pre vývoj komplexných architektúr a efektívne optimalizáciu hyperparametrov. Toto zrýchlenie sa premieta do úspor nákladov, najmä v prostrediach cloud computingu, kde sa využívanie účtuje každú hodinu [3] [5].Zvýšená energetická účinnosť
Tenzorové jadrá optimalizujú pohyb údajov v architektúre GPU, minimalizujú energiu a čas strávený na prenose údajov medzi rôznymi komponentmi. Táto efektívna manipulácia s údajmi prispieva k celkovým úsporám energie počas modelového výcviku a inferencie, čo je čoraz dôležitejšie s rastúcou mierkou hlbokých učiacich sa aplikácií [1] [2].Škálovateľnosť pre veľké modely
Keď sa hlboké vzdelávanie neustále vyvíja, Tenzorové jadrá podporujú školenie čoraz väčších a komplexnejších modelov vrátane tých, ktoré majú bilióny parametrov. Ich architektúra umožňuje efektívne škálovanie, čo umožňuje výskumným pracovníkom a vývojárom posúvať hranice toho, čo je možné so systémami AI [5] [7].Stručne povedané, použitie tenzorových jadier v GPU poskytuje značné výhody pre modely DeepSeek zlepšením výpočtovej priepustnosti, umožňujúcim operácie zmiešanej presnosti, skrátenie časov školenia, zvýšenie energetickej účinnosti a podporu škálovateľnosti pre aplikácie AI vo veľkom meradle.
Citácie:[1] https://www.wevolver.com/article/tensor-cores-vs-cuda-cores
[2] https://www.e2enetworks.com/blog/how-to-leverage-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-the-difference-between-cuda-vs-tensor-cores/48073989
[5] https://datacrunch.io/blog/role-of-tensor-cores-in-pareralle-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/
Https://www.nvidia.com/content/dam/en-zz/solutions/data-center/tensorcore/nvidia-tensor-cores-og-social-1200x630-1.jpg?sa=x&ved=2Ahukewi2pnixvpalixvpalaxwxwxhxjaka