Тензорни ядра
Тензорните ядра са специализирани хардуерни единици в съвременните графични процесори NVIDIA, които извършват операции за умножение и натрупване на матрици изключително бързо.
Преглед
They are the main reason a single GPU can train and run large neural networks orders of magnitude faster than general-purpose compute would allow.
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.
Техническа информация
Tensor Core умножава две малки матрици и акумулира резултата в една слята стъпка, използвайки факта, че едни и същи входни стойности се използват повторно в много изходни елементи. Обикновено той чете входове с намалена точност (FP16, BF16 или FP8), но натрупва текущата сума с по-висока точност (често FP32), за да ограничи грешката при закръгляване. Софтуерни библиотеки като cuBLAS и cuDNN и рамки като PyTorch автоматично подреждат големи матрици в тези малки блокове, така че моделите да получават ускорение без ръчно кодиране.
Стратегическо въздействие
Cost and budget
Архитектурните решения стимулират производителността и оперативните разходи в продължение на години.
Clearer decisions
Техническото образование помага на екипите да изберат правилния стек, а не само най-новия.
Quality control
По-добрият инженерен избор намалява инцидентите, свързани с надеждността в производството.
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.
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.
Рискове и предпазни огради
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.
Пътна карта за изпълнение
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
Free newsletter
Get the daily AI briefing
Three verified AI stories every weekday morning, written in plain English. Free forever, no ads.
One email each weekday. Unsubscribe in one click. We never sell or share your address.
Test yourself
Take the Tensor Cores quiz
Instant feedback on every answer, and a shareable certificate with a verifiable ID once you pass a course.
Support free AI education. AI Understanding is a 501(c)(3) nonprofit — no ads, no paywall, ever. Make a donation
Next guide
Тензорен паралелизъм за големи модели
Frequently asked questions
What is 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.