Інтеграція тензорних ядер у графічні процесори значно підвищує продуктивність моделей глибокого навчання, особливо в рамках, таких як DeepSeek. Ось ключові переваги:
Висока пропускна здатність для матричних операцій
Тензорні ядра спеціально розроблені для виконання операцій множення матриці та накопичення на винятково високих швидкостях. Вони можуть виконувати ці операції в одному тактовому циклі, що має вирішальне значення для алгоритмів глибокого навчання, які сильно покладаються на матричні обчислення, такі як ті, що використовуються в нейронних мережах. Ця здатність дозволяє різко збільшити пропускну здатність порівняно з традиційними ядрами CUDA, роблячи тензорні ядра особливо ефективними для навчальних та умовних завдань у моделях глибокого навчання [1] [3].Змішані точні обчислення
Однією з видатних особливостей тензорних ядер є їх здатність проводити розрахунки з змішаної точністю. Вони можуть обробляти входи напівтороності (FP16), при цьому накопичуючи результати в повній точній (FP32). Такий підхід не тільки прискорює обчислення, але й зменшує вимоги до пропускної здатності пам'яті, що дозволяє швидше ітерації тренувань, не приносячи шкоди точності. Це особливо вигідно для великих моделей, які потребують великих обчислювальних ресурсів [2] [5].скорочують час навчання
Використовуючи тензорні ядра, моделі глибокого навчання можуть досягти значного скорочення часу навчання. Здатність одночасно обробляти численні операції означає, що моделі можуть швидше переходити через навчальні епохи, що є важливим для ефективного розвитку складних архітектур та оптимізації гіперпараметрів. Ця швидкість переводить на економію витрат, особливо в умовах хмарних обчислень, де використання виставляється щогодини [3] [5].Підвищена енергоефективність
Тензорні ядра оптимізують рух даних в архітектурі GPU, мінімізуючи енергію та час, витрачений на передачу даних між різними компонентами. Ця ефективна обробка даних сприяє загальній економії енергії під час тренувань та висновку модель, що стає все більш важливим у міру зростання масштабу додатків глибокого навчання [1] [2].масштабованість для великих моделей
По мірі того, як глибоке навчання продовжує розвиватися, тензорні ядра підтримують навчання все більш великих і складних моделей, включаючи ті, що мають трильйони параметрів. Їх архітектура дозволяє ефективно масштабувати, що дозволяє дослідникам та розробникам просунути межі того, що можливо за допомогою систем AI [5] [7].Підводячи підсумок, використання тензорних ядер у графічних процесорах забезпечує значні переваги для моделей DeepSeek за рахунок посилення обчислювальної пропускної здатності, забезпечення змішаних точних операцій, скорочення часу навчання, підвищення енергоефективності та підтримки масштабованості для масштабних додатків AI.
Цитати:[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-workloads
[3] https://www.assured-systems.com/erstanding-nvidias-tensor-core technology/
[4] https://stackoverflow.com/questions/47335027/what-is-the-difference-betweence-cuda-vs-tensor-cores/48073989
[5] https://datacrunch.io/blog/rolo-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