Integracija tenzorskih jeder v GPU -ji znatno poveča delovanje modelov globokega učenja, zlasti v okvirih, kot je Deepseek. Tu so ključne prednosti:
Visoka prepustnost za matrične operacije
Tenzorska jedra so posebej zasnovana za izvajanje matričnih množenja in akumulacijskih operacij pri izjemno visokih hitrostih. Te operacije lahko izvedejo v enem samem učnem ciklu, kar je ključnega pomena za algoritme globokega učenja, ki se močno zanašajo na matrične izračune, kot so tiste, ki se uporabljajo v nevronskih omrežjih. Ta sposobnost omogoča dramatično povečanje pretoka v primerjavi s tradicionalnimi jedri CUDA, zaradi česar so tenzorska jedra še posebej učinkovita za naloge treninga in sklepanja v modelih globokega učenja [1] [3].Mešano natančno računalništvo
Ena od izstopajočih značilnosti tenzorskih jeder je njihova sposobnost izvajanja izračunov mešanega natančnosti. Lahko obdelajo vhode na pol natančnosti (FP16), medtem ko nabirajo rezultate v popolni natančnosti (FP32). Ta pristop ne samo pospešuje računanje, ampak tudi zmanjšuje zahteve glede pasovne širine pomnilnika, kar omogoča hitrejše iteracije usposabljanja, ne da bi pri tem žrtvovali natančnost. To je še posebej koristno za velike modele, ki zahtevajo obsežne računske vire [2] [5].skrajšani časi treninga
Z uporabo tenzorskih jeder lahko modeli globokega učenja dosežejo znatno zmanjšanje časov treninga. Sposobnost ravnanja z več operacijami hkrati pomeni, da lahko modeli hitreje ponavljajo epohe usposabljanja, kar je bistvenega pomena za razvoj zapletenih arhitektur in učinkovito optimizacijo hiperparametrov. Ta hitrost se prenaša v prihranke stroškov, zlasti v računalniškem okolju v oblaku, kjer se poraba obračuna na uro [3] [5].Izboljšana energetska učinkovitost
Tensorjeva jedra optimizirajo gibanje podatkov znotraj arhitekture GPU, kar zmanjšuje energijo in čas, porabljen za prenose podatkov med različnimi komponentami. To učinkovito ravnanje s podatki prispeva k splošnemu prihranku energije med modelnim usposabljanjem in sklepanjem, kar je vse pomembnejše, ko raste obseg aplikacij za globoko učenje [1] [2].Šatljivost za velike modele
Ko se globoko učenje še naprej razvija, tenzorska jedra podpirajo usposabljanje vedno večjih in zapletenih modelov, vključno s tistimi s trilijoni parametrov. Njihova arhitektura omogoča učinkovito skaliranje, kar omogoča raziskovalcem in razvijalcem, da potisnejo meje tistega, kar je mogoče s sistemi AI [5] [7].Če povzamemo, uporaba tenzorskih jeder v GPU-ji prinaša velike prednosti za modele Deepseek z izboljšanjem računalniškega pretoka, omogočanjem operacij mešanega natančnosti, skrajšanjem časov treninga, povečanjem energetske učinkovitosti in podporo razširljivosti za obsežne AI aplikacije.
Navedbe:[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-Leaning-workload
[3] https://www.assured-systems.com/underatgening-nvidias-tensor-bore-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-parall-computing-and-aa
[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