Việc tích hợp các lõi tenxơ trong GPU giúp tăng cường đáng kể hiệu suất của các mô hình học tập sâu, đặc biệt là trong các khung như Deepseek. Đây là những lợi ích chính:
Thông lượng cao cho các hoạt động ma trận
Các lõi tenor được thiết kế đặc biệt để thực hiện các hoạt động nhân và tích lũy ma trận ở tốc độ đặc biệt cao. Họ có thể thực hiện các hoạt động này trong một chu kỳ đồng hồ duy nhất, điều này rất quan trọng đối với các thuật toán học tập sâu phụ thuộc rất nhiều vào các tính toán ma trận, chẳng hạn như các thuật toán được sử dụng trong các mạng thần kinh. Khả năng này cho phép tăng đáng kể thông lượng so với các lõi CUDA truyền thống, làm cho các lõi tenor đặc biệt hiệu quả cho các nhiệm vụ đào tạo và suy luận trong các mô hình học tập sâu [1] [3].Điện toán độ chính xác hỗn hợp
Một trong những tính năng nổi bật của lõi tenor là khả năng thực hiện các tính toán chính xác hỗn hợp. Họ có thể xử lý các đầu vào nửa chính xác (FP16) trong khi tích lũy kết quả ở độ chính xác đầy đủ (FP32). Cách tiếp cận này không chỉ tăng tốc tính toán mà còn làm giảm các yêu cầu băng thông bộ nhớ, cho phép lặp lại các lần lặp lại đào tạo nhanh hơn mà không phải hy sinh độ chính xác. Điều này đặc biệt có lợi cho các mô hình lớn đòi hỏi các tài nguyên tính toán rộng rãi [2] [5].Giảm thời gian đào tạo
Bằng cách tận dụng các lõi tenor, các mô hình học tập sâu có thể đạt được sự giảm đáng kể trong thời gian đào tạo. Khả năng xử lý nhiều hoạt động đồng thời có nghĩa là các mô hình có thể lặp lại nhanh hơn thông qua các kỷ nguyên đào tạo, điều này rất cần thiết để phát triển các kiến trúc phức tạp và tối ưu hóa siêu âm một cách hiệu quả. Tăng tốc này chuyển thành tiết kiệm chi phí, đặc biệt là trong các môi trường điện toán đám mây nơi việc sử dụng được lập hóa đơn hàng giờ [3] [5].Hiệu quả năng lượng nâng cao
Tenor Cores tối ưu hóa chuyển động dữ liệu trong kiến trúc GPU, giảm thiểu năng lượng và thời gian dành cho việc chuyển dữ liệu giữa các thành phần khác nhau. Việc xử lý dữ liệu hiệu quả này góp phần tiết kiệm năng lượng tổng thể trong quá trình đào tạo và suy luận mô hình, điều này ngày càng quan trọng khi quy mô của các ứng dụng học tập sâu phát triển [1] [2].Khả năng mở rộng cho các mô hình lớn
Khi học tập sâu tiếp tục phát triển, các lõi tenor hỗ trợ đào tạo các mô hình ngày càng lớn và phức tạp, bao gồm cả những mô hình có hàng nghìn tỷ thông số. Kiến trúc của họ cho phép mở rộng quy mô hiệu quả, cho phép các nhà nghiên cứu và nhà phát triển vượt qua ranh giới của những gì có thể với các hệ thống AI [5] [7].Tóm lại, việc sử dụng lõi tenxơ trong GPU cung cấp những lợi thế đáng kể cho các mô hình Deepseek bằng cách tăng cường thông lượng tính toán, cho phép các hoạt động chính xác hỗn hợp, giảm thời gian đào tạo, tăng hiệu quả năng lượng và hỗ trợ khả năng mở rộng cho các ứng dụng AI quy mô lớn.
Trích dẫn:[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:
[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-parallel-computing-and-ai
[6] https://stackoverflow.com/questions/78899996/tensor-cores-on-nvidia-gpu-for-cnn-model-inference
[7] https://acecloud.ai/resource/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