Тензорные ядра – это специализированные аппаратные блоки, встроенные в графические процессоры (GPU), которые предназначены для ускорения операций над тензорами, то есть многомерными массивами чисел. Эти ядра были впервые представлены компанией NVIDIA в архитектуре Volta и с тех пор используются в линейках Turing, Ampere и Hopper, обеспечивая существенное повышение производительности при выполнении задач, связанных с машинным обучением и искусственным интеллектом.
Назначение и особенности тензорных ядер
Тензорные ядра оптимизированы для высокопроизводительных матричных операций, таких как умножение матриц (Matrix Multiply and Accumulate, MMA), которые широко применяются в нейронных сетях – особенно в операциях свертки и линейных преобразований.
Ключевые особенности:
- Аппаратная реализация FP16, BF16, TF32, INT8 и других форматов – повышают производительность без значительной потери точности
- Выполнение сотен или тысяч операций за один такт – благодаря параллельной архитектуре
- Глубокая интеграция с CUDA и библиотеками NVIDIA – включая cuDNN, TensorRT, PyTorch, TensorFlow
- Оптимизация под inference и training – ускоряют как обучение, так и работу уже обученных моделей
Где применяются тензорные ядра
- Обучение нейросетей – ускоряют многослойные модели и обучение больших языковых моделей (LLM)
- Inference в продакшене – применяются для быстрого ответа нейросетей при низких задержках
- Обработка изображений и видео – сверхбыстрая реализация фильтрации, распознавания, сегментации и др.
- NLP и генеративные модели – тензорные ядра значительно ускоряют работу GPT, BERT, Stable Diffusion
- Облачные AI-сервисы – предоставляют GPU-инстансы с поддержкой Tensor Cores
Тензорные ядра стали прорывом в области ускорения ИИ, позволив запускать сложнейшие модели быстрее и с меньшими затратами. Благодаря тензорным ядрам возможно обучение и инференс в реальном времени, а также развитие новых приложений в науке, здравоохранении, финансах, безопасности и творчестве.