Itt vannak a legfontosabb előnyök:
Nagy teljesítmény a mátrix műveletekhez
A tenzormagokat kifejezetten a mátrix szorzási és felhalmozódási műveleteinek kivételesen nagy sebességgel történő végrehajtására tervezték. Ezeket a műveleteket egyetlen órás ciklusban hajthatják végre, ami elengedhetetlen a mély tanulási algoritmusokhoz, amelyek erősen támaszkodnak a mátrix számításokra, például az ideghálózatokban használtak. Ez a képesség lehetővé teszi az áteresztőképesség drámai növekedését a hagyományos CUDA magokhoz képest, így a tenzormagok különösen hatékonyak az edzési és következtetési feladatokhoz a mély tanulási modellekben [1] [3].vegyes precíziós számítástechnika
A tenzormagok egyik kiemelkedő tulajdonsága az, hogy képesek vegyes pontosságú számításokat elvégezni. Feldolgozhatják a félig pontosságú (FP16) bemeneteket, miközben az eredményeket teljes pontossággal (FP32) felhalmozják. Ez a megközelítés nemcsak felgyorsítja a számítást, hanem csökkenti a memória sávszélesség -követelményeit is, lehetővé téve a gyorsabb képzési iterációkat a pontosság feláldozása nélkül. Ez különösen hasznos a nagy modelleknél, amelyek kiterjedt számítási erőforrásokat igényelnek [2] [5].Csökkent edzési idő
A tenzormagok kihasználásával a mély tanulási modellek jelentős csökkenést érhetnek el az edzési időkben. A több művelet egyidejű kezelésének képessége azt jelenti, hogy a modellek gyorsabban képesek képzési korszakok révén, ami elengedhetetlen a komplex architektúrák fejlesztéséhez és a hiperparaméterek hatékony optimalizálásához. Ez a gyorsítás költségmegtakarítást eredményez, különösen a felhőalapú számítástechnikai környezetben, ahol a használat óránként számláznak [3] [5].fokozott energiahatékonyság
A tensor magok optimalizálják az adatmozgást a GPU architektúrán belül, minimalizálva a különböző komponensek közötti adatátvitelre fordított energiát és időt. Ez a hatékony adatkezelés hozzájárul az általános energiamegtakarításhoz a modellképzés és a következtetések során, ami egyre fontosabb, mivel a mély tanulási alkalmazások mértéke növekszik [1] [2].Méretezés nagy modelleknél
Ahogy a mély tanulás tovább fejlődik, a tensor magok támogatják az egyre nagyobb és összetettebb modellek képzését, ideértve a billiói paraméterekkel rendelkező is. Építészetük lehetővé teszi a hatékony méretezést, lehetővé téve a kutatók és a fejlesztők számára, hogy az AI rendszerekkel lehetségesek határait meghozzák [5] [7].Összefoglalva: a tenzormagok GPU-ban történő használata jelentős előnyöket biztosít a mélySeek modellek számára a számítási teljesítmény javításával, a vegyes pontosságú műveletek lehetővé tételével, az edzési idő csökkentésével, az energiahatékonyság növelésével és a nagyszabású AI alkalmazások méretezhetőségének támogatásával.
Idézetek:[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.assed-systems.com/understinging-nvidias-tensor-core-technology/
[4] https://stackoverflow.com/questions/47335027/What-is-the-thifference-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-inferencia
[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=2ahukewi2pixvpalaxwxr5uchqaJaMgq_b3xgved