टेंसर कोर प्रश्नोत्तरी

जैसे ही आप प्रश्नोत्तरी लेते हैं उत्तर और स्पष्टीकरण दिखाई देते हैं।

1. टेन्सर कोर किस मुख्य गणितीय ऑपरेशन को गति देने के लिए विशेष रूप से डिज़ाइन किए गए हैं?
   • मैट्रिक्स गुणा और संचय (डी = ए एक्स बी + सी)
   • संख्याओं की बड़ी सूचियाँ क्रमबद्ध करना
   • यादृच्छिक संख्या पीढ़ी
   • डेटा को एन्क्रिप्ट और डिक्रिप्ट करना
2. किस NVIDIA GPU आर्किटेक्चर ने सबसे पहले Tensor Cores पेश किया?
   • पास्कल
   • वोल्टा
   • ट्यूरिंग
   • मैक्सवेल
3. टेन्सर कोर अक्सर एफपी16 या एफपी8 जैसी कम परिशुद्धता का उपयोग क्यों करते हैं?
   • एआई के लिए कानून द्वारा कम परिशुद्धता की आवश्यकता होती है
   • GPU पर उच्च परिशुद्धता असंभव है
   • यह प्रति घड़ी अधिक संख्याओं को संसाधित करने देता है, सटीकता को स्वीकार्य रखते हुए थ्रूपुट को बढ़ाता है
   • यह चिप को भौतिक रूप से छोटा बनाता है
4. सटीकता को संरक्षित करने के लिए, टेन्सर कोर आमतौर पर रनिंग योग (संचय) के लिए किस परिशुद्धता का उपयोग करते हैं?
   • इनपुट के समान ही कम परिशुद्धता
   • कोई संचय नहीं किया जाता
   • बिना किसी भिन्न के केवल पूर्णांक
   • एक उच्च परिशुद्धता जैसे कि FP32
5. PyTorch जैसे रोजमर्रा के AI फ्रेमवर्क Tensor Cores का उपयोग कैसे करते हैं?
   • cuBLAS और cuDNN जैसी लाइब्रेरी स्वचालित रूप से बड़े मैट्रिक्स को छोटे ब्लॉकों में टाइल करती हैं जिन्हें कोर संसाधित कर सकते हैं
   • डेवलपर्स को प्रत्येक मॉडल के लिए असेंबली को हाथ से लिखना होगा
   • टेन्सर कोर केवल कस्टम हार्डवेयर के साथ काम करते हैं जिन तक कोई सॉफ्टवेयर नहीं पहुंच सकता
   • इनका उपयोग उच्च-स्तरीय ढाँचों द्वारा बिल्कुल भी नहीं किया जा सकता है
6. ब्लैकवेल आर्किटेक्चर ने अनुमान थ्रूपुट को और भी अधिक बढ़ाने के लिए कौन सा नया संख्यात्मक प्रारूप जोड़ा?
   • FP64 (डबल परिशुद्धता)
   • FP4 (4-बिट फ़्लोटिंग पॉइंट)
   • एएससीआईआई
   • एफपी128
7. Why should a team validate model quality when changing Tensor Core input precision?
   • Reduced precision guarantees identical outputs
   • The model’s vocabulary changes automatically
   • Lower-precision arithmetic can change numerical results, so accuracy should be checked for the task
   • Tensor Cores remove all rounding effects
8. Which computer-vision feature is a practical example of Tensor Core acceleration?
   • A database index with no matrix operations
   • A file compressor that never runs a neural network
   • A CPU-only spreadsheet calculation
   • Neural upscaling such as NVIDIA DLSS in games