Тензорные ядра
Тензорные ядра — это специализированные аппаратные блоки внутри современных графических процессоров NVIDIA, которые чрезвычайно быстро выполняют операции матричного умножения и накопления.
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.
Техническая информация
Тензорное ядро умножает две небольшие матрицы и накапливает результат за один объединенный шаг, используя тот факт, что одни и те же входные значения повторно используются во многих выходных элементах. Обычно он считывает входные данные с пониженной точностью (FP16, BF16 или FP8), но накапливает текущую сумму с более высокой точностью (часто FP32), чтобы ограничить ошибку округления. Библиотеки программного обеспечения, такие как cuBLAS и cuDNN, а также такие платформы, как PyTorch, автоматически разбивают большие матрицы на маленькие блоки, поэтому модели получают ускорение без ручного кодирования.
Стратегическое воздействие
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.
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.
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.
Риски и ограничения
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.
Дорожная карта реализации
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
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
Следующее руководство
Тензорный параллелизм для больших моделей
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.