Siin on peamised eelised:
Maatriksi toimingute suur läbilaskevõime
Tensor -südamikud on spetsiaalselt loodud maatriksi korrutamise ja akumulatsiooni toimimiseks erakordselt suurel kiirusel. Nad saavad neid toiminguid teostada ühe kellatsükli jooksul, mis on ülioluline sügava õppimise algoritmide jaoks, mis sõltuvad suuresti maatriksi arvutustest, näiteks närvivõrkudes. See võime võimaldab läbilaskevõimet dramaatiliselt suurendada võrreldes traditsiooniliste CUDA südamikega, muutes tensor -südamikud eriti tõhusaks koolituse ja järelduste ülesannete täitmiseks süvaõppe mudelites [1] [3].Segatud täppismetöötlus
Tensor-südamike üks silmapaistvaid omadusi on nende võime teha segaministri arvutusi. Nad saavad töödelda poole võrra (FP16) sisendeid, akumuleerides samas tulemusi täieliku täpsusega (FP32). See lähenemisviis mitte ainult ei kiirenda arvutamist, vaid vähendab ka mälu ribalaiuse nõudeid, võimaldades kiiremat treeningut iteratsiooni ilma täpsust ohverdamata. See on eriti kasulik suurte mudelite jaoks, mis nõuavad ulatuslikke arvutusressursse [2] [5].Vähendatud koolitusajad
Tensor südamikke võimendades võivad süvaõppe mudelid saavutada treeninguaegade olulise vähenemise. Võimalus mitmekordse toiminguga samaaegselt käsitseda tähendab, et mudelid saavad treeningjärkude abil kiiremini itereerida, mis on oluline keerukate arhitektuuride arendamiseks ja hüperparameetrite tõhusaks optimeerimiseks. See kiirendamine tähendab kulude kokkuhoidu, eriti pilvandmetöötluskeskkondades, kus kasutamist arvestatakse tunnis [3] [5].Täiustatud energiatõhusus
Tensor Cores optimeerib andmeliikumist GPU arhitektuuris, minimeerides erinevate komponentide vahelistele andmete edastamiseks kulutatud energia ja aega. See tõhus andmete käitlemine aitab kaasa üldisele energiasäästule mudeli väljaõppe ja järelduste ajal, mis on üha olulisem, kui süvaõppe rakenduste skaala kasvab [1] [2].suurte mudelite mastaapsus
Kuna sügav õppimine areneb, toetavad tensor -südamikud üha suurte ja keerukamate mudelite, sealhulgas triljonite parameetritega nende koolitamist. Nende arhitektuur võimaldab tõhusat skaleerimist, võimaldades teadlastel ja arendajatel lükata AI -süsteemidega võimaliku piire [5] [7].Kokkuvõtlikult annab tensor-südamike kasutamine GPU-des DeepSeage mudelite jaoks olulisi eeliseid, suurendades arvutuslikku läbilaskevõimet, võimaldades segaminister, vähendades treeninguaega, suurendades energiatõhusust ja toetades mastaapsust suuremahuliste AI-rakenduste jaoks.
Tsitaadid:[1] https://www.wevolver.com/article/tensor-cores-vs-cuda-cores
]
[3] https://www.askured-systems.com/ mõiste-nvidias-stensor-core-technology/
]
[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-modell-inference
[7] https://acecloud.ai/resources/blog/cuda-cores-vs-tensor-cores/
]