Tensör çekirdeklerin GPU'lara entegrasyonu, özellikle Deepseek gibi çerçevelerde derin öğrenme modellerinin performansını önemli ölçüde artırır. İşte temel faydalar:
Matris işlemleri için yüksek verim
Tensör çekirdekleri, son derece yüksek hızlarda matris çarpma ve birikim işlemlerini gerçekleştirmek için özel olarak tasarlanmıştır. Bu işlemleri, sinir ağlarında kullanılanlar gibi matris hesaplamalarına dayanan derin öğrenme algoritmaları için çok önemli olan tek bir saat döngüsünde yürütebilirler. Bu özellik, geleneksel CUDA çekirdeklerine kıyasla verimde dramatik bir artış sağlar, bu da tensör çekirdeklerini derin öğrenme modellerinde eğitim ve çıkarım görevleri için özellikle etkili hale getirir [1] [3].Karışık Hassas Hesaplama
Tensör çekirdeklerinin göze çarpan özelliklerinden biri, karma hassasiyet hesaplamaları yapma yetenekleridir. Sonuçları tam hassasiyetle biriktirirken yarı hassasiyet (FP16) girişlerini işleyebilirler (FP32). Bu yaklaşım sadece hesaplamayı hızlandırmakla kalmaz, aynı zamanda bellek bant genişliği gereksinimlerini de azaltır ve doğruluktan ödün vermeden daha hızlı eğitim iterasyonlarına izin verir. Bu özellikle kapsamlı hesaplama kaynakları gerektiren büyük modeller için faydalıdır [2] [5].Azaltılmış Eğitim Süreleri
Tensör çekirdeklerinden yararlanarak, derin öğrenme modelleri eğitim sürelerinde önemli azalmalar sağlayabilir. Birden çok operasyonu aynı anda ele alma yeteneği, karmaşık mimarileri geliştirmek ve hiperparametreleri verimli bir şekilde optimize etmek için gerekli olan, modellerin eğitimi alarak daha hızlı yineleme yapabileceği anlamına gelir. Bu hızlanma, özellikle kullanımın saatlik faturalandırıldığı bulut bilişim ortamlarında maliyet tasarrufu anlamına gelir [3] [5].Geliştirilmiş Enerji Verimliliği
Tensör çekirdekleri, GPU mimarisi içindeki veri hareketini optimize ederek farklı bileşenler arasındaki veri transferlerine harcanan enerjiyi ve süreyi en aza indirir. Bu etkili veri işleme, model eğitimi ve çıkarım sırasında genel enerji tasarrufuna katkıda bulunmaktadır, bu da derin öğrenme uygulamalarının ölçeği büyüdükçe giderek daha önemlidir [1] [2].Büyük modeller için ölçeklenebilirlik
Derin öğrenme gelişmeye devam ettikçe, tensör çekirdekleri trilyonlarca parametreye sahip olanlar da dahil olmak üzere giderek daha büyük ve karmaşık modellerin eğitimini desteklemektedir. Mimarileri, araştırmacıların ve geliştiricilerin AI sistemleri ile mümkün olanın sınırlarını zorlamalarını sağlayan verimli ölçeklendirmeye izin verir [5] [7].Özetle, GPU'larda tensör çekirdeklerinin kullanılması, hesaplama verimini artırarak, karma hassasiyet işlemlerini sağlayarak, eğitim sürelerini azaltarak, enerji verimliliğini artırarak ve büyük ölçekli AI uygulamaları için ölçeklenebilirliği destekleyerek Deepseek modelleri için önemli avantajlar sağlar.
Alıntılar:[1] https://www.wevolver.com/article/tensor-cores-vs-cuda-cores
[2] https://www.e2enetworks.com/blog/how-le-leakse-densor-for-mour-teep-rearning-workloads
[3] https://www.assured-systems.com/understanding-nvidias-densor-core-technology/
[4] https://stackoverflow.com/questions/47335027/what-is-the-ifference-beta-vs-on-cores/48073989
[5] https://datacrunch.io/blog/role-of-hensor-cores-in-parallel-computing-and-ai
[6] https://stackoverflow.com/questions/78899996/tensor-cores-on-nvidia-gpu-for-cnn-model-seference
[7] https://acecloud.ai/resources/blog/cuda-cores-vs-densor-cores/
[8] https://www.nvidia.com/content/dam/en-zz/solutions/data-center/tensorcore/nvidia-densor-cores-og-social