ДалееСледующее руководство
Core ML для развертывания Apple на устройствах
Технический
Техническое РУКОВОДСТВО
Тензорные ядра
Тензорные ядра — это специализированные аппаратные блоки внутри современных графических процессоров NVIDIA, которые чрезвычайно быстро выполняют операции матричного умножения и накопления.
Прослушайте это руководствоОзвучено ИИ · ~2 min
На этой странице2 минуты чтения
Обзор
Именно поэтому одна видеокарта может обучать и запускать крупные нейронные сети на порядки быстрее, чем это позволяют вычислительные системы общего назначения.
Глубокое погружение
Тензорные ядра, представленные в архитектуре Volta в 2017 году, представляют собой специальные схемы, которые выполняют небольшое умножение матрицы плюс сложение (D = A x B + C) за одну операцию, а не выполняют каждое умножение по одному на стандартных ядрах CUDA. Поскольку практически каждый уровень нейронной сети сводится к матричному умножению, это соответствует фактическим потребностям ИИ. Каждое поколение графических процессоров расширяло возможности обработки: Volta создавала тайлы FP16 4x4, а более поздние архитектуры Ampere, Hopper и Blackwell добавляли форматы с более низкой точностью, такие как TF32, BF16, INT8, FP8 и FP4. Более низкая точность означает, что за такт обрабатывается больше чисел, что значительно увеличивает пропускную способность обучения и вывода при сохранении приемлемой точности.
Реальная реализация
Обучение больших языковых моделей, таких как преобразователи в стиле GPT, где миллиарды матричных умножений за шаг выполняются на тензорных ядрах в BF16 или FP8.
Выполнение вывода в реальном времени для чат-ботов и генераторов изображений с использованием квантования INT8 или FP8 для обслуживания большего количества пользователей на каждый графический процессор.
Ускорение NVIDIA DLSS в видеоиграх, где нейронная сеть повышает масштаб кадров с более низким разрешением, используя тензорные ядра в каждом кадре.
Ускорение научных вычислений, таких как сворачивание белков (AlphaFold) и модели погоды, которые были переформулированы как тяжелые матричные нейронные нагрузки.
Будущее тензорных ядер
Тензорные ядра продолжают двигаться в сторону все более низкой точности: Хоппер добавил FP8, а Блэквелл представил 4-битный FP4 с аппаратно-управляемым масштабированием, примерно удваивая пропускную способность на каждом этапе для рабочих нагрузок, требующих большого количества логических выводов. Ожидайте более жесткой поддержки разреженности (пропуск нулевых весов), форматов микромасштабирования, которые привязывают масштабные коэффициенты к небольшим блокам чисел, а также более глубокой интеграции с системами памяти, чтобы ядра оставались в рабочем состоянии. По мере роста моделей матричный движок, а не чистая тактовая частота, остается центральным полем битвы за производительность оборудования ИИ.
Применение на практике
Почему это важно
- Стоимость и бюджет. Архитектурные решения влияют на производительность и эксплуатационные расходы на протяжении многих лет.
- Более четкие решения. Техническое образование помогает командам выбрать правильный стек, а не только самый новый.
- Контроль качества. Лучший инженерный выбор снижает вероятность возникновения проблем с надежностью на производстве.
Следите за
- Оптимизация одного теста может скрыть более широкие недостатки системы.
- Затраты на инфраструктуру и техническое обслуживание часто недооцениваются.
- Пробелы в безопасности и наблюдаемости могут увеличиваться по мере усложнения систем.
Следующие шаги
- Определите целевые показатели задержки, качества и стоимости перед внедрением.
- Тестирование при реалистичной нагрузке и условиях данных.
- Мониторинг прибора на наличие ошибок, дрейфа и влияния пользователя.
- Перед масштабированием подготовьте пути отката и реагирования на инциденты.
Продолжайте исследовать
Бесплатная рассылка
Получайте ежедневный AI-обзор
Три проверенных AI-истории каждое утро буднего дня, написанные простым английским. Бесплатно навсегда, без рекламы.
Одно электронное письмо каждый будний день. Отписаться в один клик. Мы никогда не продаем и не передаем ваш адрес.
Проверьте себя
Take the Tensor Cores quiz
Мгновенная обратная связь по каждому ответу и общий сертификат с проверяемым идентификатором после прохождения курса.
Поддержите бесплатное образование в области искусственного интеллекта. AI Understanding — это некоммерческая организация 501(c)(3). Никакой рекламы и платного доступа. Сделать пожертвование
Часто задаваемые вопросы
Что такое тензорные ядра?
Тензорные ядра — это специализированные аппаратные блоки внутри современных графических процессоров NVIDIA, которые чрезвычайно быстро выполняют операции матричного умножения и накопления. Они являются основной причиной того, что один графический процессор может обучать и запускать большие нейронные сети на несколько порядков быстрее, чем это позволяют вычисления общего назначения.
Для ускорения каких основных математических операций специально предназначены тензорные ядра?
Тензорные ядра выполняют умножение объединенной матрицы плюс накопление за один шаг, и это именно та операция, которая доминирует над слоями нейронной сети.
Какая архитектура графического процессора NVIDIA впервые представила тензорные ядра?
Тензорные ядра дебютировали с архитектурой Volta в 2017 году, начиная с матричных операций FP16 4x4.
Почему тензорные ядра часто используют пониженную точность, например FP16 или FP8?
Использование меньшего количества битов на число означает, что через оборудование проходит больше значений в каждом цикле, что значительно увеличивает скорость с лишь небольшой, обычно терпимой потерей точности.
Чтобы сохранить точность, какую точность тензорные ядра обычно используют для текущей суммы (накопления)?
Входные данные могут иметь низкую точность, но аккумулятор обычно работает с более высокой точностью, например FP32, чтобы ограничить накопление ошибок округления.
Как повседневные платформы искусственного интеллекта, такие как PyTorch, используют тензорные ядра?
Базовые библиотеки автоматически разбивают большие матричные операции на плитки размером с Tensor-Core, поэтому фреймворки получают ускорение без ручного кодирования.
Продолжайте учиться
Связанные руководства
Другие руководства, выбранные по этой теме