СледваСледващо ръководство
Core ML for On-Device Apple Deployment
технически
Техническо РЪКОВОДСТВО
Тензорни ядра
Тензорните ядра са специализирани хардуерни единици в съвременните графични процесори NVIDIA, които извършват операции за умножение и натрупване на матрици изключително бързо.
Чуйте това ръководствоAI-разказан · ~2 min
На тази страница2 минути четене
Преглед
Те са основната причина един GPU да може да обучава и управлява големи невронни мрежи с порядък по-бързо, отколкото би позволило изчислението с общо предназначение.
Дълбоко гмуркане
Въведени с архитектурата Volta през 2017 г., Tensor Cores са специализирани схеми, които изчисляват малко матрично умножение плюс добавяне (D = A x B + C) в една операция, вместо да правят всяко умножение едно по едно на стандартни CUDA ядра. Тъй като практически всеки слой от невронна мрежа се свежда до матрични умножения, това съответства на математиката, от която AI действително се нуждае. Всяко поколение GPU разширява това, което обработва: Volta направи 4x4 FP16 плочки, докато по-късните архитектури на Ampere, Hopper и Blackwell добавят формати с по-ниска точност като TF32, BF16, INT8, FP8 и FP4. По-ниската прецизност означава повече числа, обработени на часовник, което драстично повишава производителността за обучение и изводи, като същевременно поддържа приемлива точност.
Внедряване в реалния свят
Обучение на големи езикови модели като трансформатори в стил GPT, където милиарди умножения на матрици на стъпка се изпълняват на тензорни ядра в BF16 или FP8.
Изпълнение на извод в реално време за чатботове и генератори на изображения, използвайки INT8 или FP8 квантуване, за да обслужва повече потребители на GPU.
Ускоряване на NVIDIA DLSS във видеоигрите, където невронна мрежа подобрява кадрите с по-ниска разделителна способност, използвайки Tensor Cores за всеки кадър.
Ускоряване на научните изчисления като сгъване на протеини (AlphaFold) и метеорологични модели, които са преформулирани като тежки за матрицата невронни натоварвания.
Бъдещето на тензорните ядра
Тензорните ядра продължават да се движат към все по-ниска прецизност: Хопър добави FP8, а Блекуел представи 4-битов FP4 с хардуерно управлявано мащабиране, грубо удвоявайки пропускателната способност на всяка стъпка за тежки работни натоварвания. Очаквайте по-строга поддръжка за рядкост (прескачане на нулеви тегла), формати за микромащабиране, които прикрепят коефициенти на мащабиране към малки блокове от числа, и по-дълбока интеграция със системи за памет, така че ядрата да останат захранвани. С нарастването на моделите матрицата, а не необработената тактова честота, остава централното бойно поле за хардуерната производителност на ИИ.
Прилагайки го на практика
Защо има значение
- Разходи и бюджет. Архитектурните решения стимулират производителността и оперативните разходи в продължение на години.
- По-ясни решения. Техническото образование помага на екипите да изберат правилния стек, а не само най-новия.
- Контрол на качеството. По-добрият инженерен избор намалява инцидентите, свързани с надеждността в производството.
Внимавайте за
- Оптимизирането на един бенчмарк може да скрие по-широки системни слабости.
- Разходите за инфраструктура и поддръжка често се подценяват.
- Пропуските в сигурността и видимостта могат да нарастват, когато системите стават по-сложни.
Следващи стъпки
- Определете целите за латентност, качество и разходи преди внедряването.
- Бенчмарк при реалистични условия на натоварване и данни.
- Мониторинг на инструмента за грешки, отклонение и въздействие върху потребителя.
- Подгответе пътеките за връщане назад и реакция на инцидент преди мащабиране.
Продължете да изследвате
Безплатен бюлетин
Получавайте дневния AI бюлетин
Три проверени AI истории всяка делнична сутрин, написани на достъпен език. Безплатно завинаги, без реклами.
Един имейл всеки делничен ден. Отписване с едно кликване. Никога не продаваме и не споделяме вашия имейл адрес.
Тествайте себе си
Take the Tensor Cores quiz
Незабавна обратна връзка за всеки отговор и сертификат за споделяне с подлежащ на проверка идентификационен номер, след като преминете курс.
Подкрепете безплатното AI образование. AI Understanding е 501(c)(3) с нестопанска цел — без реклами, без платен достъп, никога. Направете дарение
Често задавани въпроси
Какво е Tensor Cores?
Тензорните ядра са специализирани хардуерни единици в съвременните графични процесори NVIDIA, които извършват операции за умножение и натрупване на матрици изключително бързо. Те са основната причина един GPU да може да обучава и управлява големи невронни мрежи с порядък по-бързо, отколкото би позволило изчислението с общо предназначение.
Коя основна математическа операция са специално проектирани да ускоряват Tensor Cores?
Тензорните ядра извършват слято матрично умножение плюс натрупване в една стъпка, което е точно операцията, която доминира в слоевете на невронната мрежа.
Коя GPU архитектура на NVIDIA за първи път представи тензорни ядра?
Tensor Cores дебютира с архитектурата Volta през 2017 г., като се започне с FP16 4x4 матрични операции.
Защо тензорните ядра често използват намалена точност като FP16 или FP8?
Използването на по-малко битове на число означава повече стойности да преминават през хардуера всеки цикъл, което значително увеличава скоростта само с малка, обикновено допустима, загуба на точност.
За да се запази точността, каква точност обикновено използват тензорните ядра за текущата сума (натрупване)?
Входовете може да са с ниска точност, но акумулаторът обикновено работи с по-висока точност като FP32, за да ограничи натрупването на грешки при закръгляване.
Как ежедневните AI рамки като PyTorch използват Tensor Cores?
Основните библиотеки разбиват големи матрични операции в плочки с размер на Tensor-Core автоматично, така че рамките получават ускорение без ръчно кодиране.
Продължавай да учиш
Свързани ръководства
Още ръководства, избрани за тази тема