การรวมกันของแกนเทนเซอร์ใน GPUs ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพของโมเดลการเรียนรู้ลึกอย่างมีนัยสำคัญโดยเฉพาะอย่างยิ่งในกรอบงานเช่น Deepseek นี่คือประโยชน์ที่สำคัญ:
ปริมาณงานสูงสำหรับการดำเนินการเมทริกซ์
แกนเทนเซอร์ได้รับการออกแบบมาโดยเฉพาะเพื่อทำการคูณเมทริกซ์และการดำเนินการสะสมด้วยความเร็วสูงเป็นพิเศษ พวกเขาสามารถดำเนินการเหล่านี้ในรอบนาฬิกาเดียวซึ่งเป็นสิ่งสำคัญสำหรับอัลกอริธึมการเรียนรู้เชิงลึกที่พึ่งพาการคำนวณเมทริกซ์อย่างมากเช่นที่ใช้ในเครือข่ายประสาท ความสามารถนี้ช่วยให้ปริมาณงานเพิ่มขึ้นอย่างมากเมื่อเทียบกับแกน CUDA แบบดั้งเดิมทำให้แกนเทนเซอร์มีประสิทธิภาพโดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับการฝึกอบรมและการอนุมานในรูปแบบการเรียนรู้ลึก [1] [3]การคำนวณความแม่นยำผสม
หนึ่งในคุณสมบัติที่โดดเด่นของแกนเทนเซอร์คือความสามารถในการคำนวณความแม่นยำแบบผสม พวกเขาสามารถประมวลผลอินพุตครึ่งความแม่นยำ (FP16) ในขณะที่สะสมผลลัพธ์อย่างแม่นยำ (FP32) วิธีการนี้ไม่เพียง แต่เร่งการคำนวณ แต่ยังช่วยลดความต้องการแบนด์วิดท์หน่วยความจำซึ่งช่วยให้การฝึกอบรมการทำซ้ำเร็วขึ้นโดยไม่ต้องเสียสละความแม่นยำ สิ่งนี้เป็นประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับแบบจำลองขนาดใหญ่ที่ต้องการทรัพยากรการคำนวณที่กว้างขวาง [2] [5]ลดเวลาการฝึกอบรม
ด้วยการใช้ประโยชน์จากแกนเทนเซอร์แบบจำลองการเรียนรู้ลึกสามารถลดเวลาการฝึกอบรมได้อย่างมีนัยสำคัญ ความสามารถในการจัดการการดำเนินการหลายอย่างพร้อมกันหมายความว่าแบบจำลองสามารถวนซ้ำได้เร็วขึ้นผ่านการฝึกอบรมยุคซึ่งเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการพัฒนาสถาปัตยกรรมที่ซับซ้อนและเพิ่มประสิทธิภาพพารามิเตอร์ไฮเปอร์พารามิเตอร์อย่างมีประสิทธิภาพ การเร่งความเร็วนี้แปลเป็นการประหยัดต้นทุนโดยเฉพาะอย่างยิ่งในสภาพแวดล้อมการประมวลผลแบบคลาวด์ที่การใช้งานถูกเรียกเก็บเงินรายชั่วโมง [3] [5]เพิ่มประสิทธิภาพการใช้พลังงาน
เทนเซอร์คอร์เพิ่มประสิทธิภาพการเคลื่อนไหวของข้อมูลภายในสถาปัตยกรรม GPU ลดพลังงานและเวลาที่ใช้ในการถ่ายโอนข้อมูลระหว่างส่วนประกอบที่แตกต่างกัน การจัดการข้อมูลที่มีประสิทธิภาพนี้มีส่วนช่วยในการประหยัดพลังงานโดยรวมในระหว่างการฝึกอบรมแบบจำลองและการอนุมานซึ่งมีความสำคัญมากขึ้นเรื่อย ๆ เนื่องจากขนาดของแอพพลิเคชั่นการเรียนรู้เชิงลึกเพิ่มขึ้น [1] [2]ความสามารถในการปรับขนาดสำหรับรุ่นขนาดใหญ่
ในขณะที่การเรียนรู้อย่างลึกซึ้งยังคงพัฒนาอย่างต่อเนื่องแกนเทนเซอร์สนับสนุนการฝึกอบรมของโมเดลขนาดใหญ่และซับซ้อนมากขึ้นรวมถึงผู้ที่มีพารามิเตอร์ล้านล้าน สถาปัตยกรรมของพวกเขาช่วยให้สามารถปรับขนาดได้อย่างมีประสิทธิภาพช่วยให้นักวิจัยและนักพัฒนาสามารถผลักดันขอบเขตของสิ่งที่เป็นไปได้ด้วยระบบ AI [5] [7]โดยสรุปการใช้แกนเทนเซอร์ใน GPU ให้ข้อได้เปรียบที่สำคัญสำหรับแบบจำลองลึกโดยการเพิ่มปริมาณการใช้งานการคำนวณช่วยให้การดำเนินงานที่มีความแม่นยำผสมลดเวลาการฝึกอบรมเพิ่มประสิทธิภาพการใช้พลังงานและการรองรับความสามารถในการปรับขนาดสำหรับแอปพลิเคชัน AI ขนาดใหญ่
การอ้างอิง:[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.assured-systems.com/understanding-nvidias-tensor-core-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-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