Тензорные ядра NVIDIA

Тензорные ядра (Tensor Cores) — это специализированные вычислительные блоки, разработанные компанией NVIDIA для ускорения операций, связанных с искусственным интеллектом (ИИ), машинным обучением (ML) и высокопроизводительными вычислениями (HPC). Они впервые были представлены в архитектуре Volta в 2017 году и с тех пор стали ключевым компонентом GPU NVIDIA, таких как серии Tesla, Quadro, GeForce RTX и A100.

 

Основная идея тензорных ядер

Тензорные ядра предназначены для выполнения операций с тензорами — многомерными массивами данных, которые широко используются в задачах машинного обучения и глубокого обучения. Основная задача тензорных ядер — ускорение матричных умножений и сверток, которые являются основными операциями в нейронных сетях.

 

Архитектура тензорных ядер

Специализация на матричных операциях

Тензорные ядра оптимизированы для выполнения операций смешанной точности (mixed-precision), таких как:

• Умножение матриц 4x4x4 (FP16) с накоплением результата в формате FP32.

• Поддержка других форматов данных, включая INT8, BF16 и TF32.

Смешанная точность

Тензорные ядра используют смешанную точность для повышения производительности:

• Входные данные: FP16 (16-битные числа с плавающей запятой).

• Вычисления: FP32 (32-битные числа с плавающей запятой) для накопления.

• Это позволяет сохранить точность вычислений, одновременно увеличивая скорость.

Интеграция с CUDA

Тензорные ядра интегрированы в архитектуру CUDA и доступны через библиотеки, такие как cuDNN, cuBLAS и TensorRT.

 

Преимущества тензорных ядер

Высокая производительность

• Тензорные ядра обеспечивают значительное ускорение операций, связанных с ИИ и ML. Например, в архитектуре Ampere (A100) производительность достигает 312 TFLOPS для операций с тензорами.

• Это позволяет обрабатывать большие объемы данных быстрее, чем традиционные CUDA-ядра.

Энергоэффективность

• Благодаря специализации на матричных операциях тензорные ядра выполняют вычисления с меньшими затратами энергии.

Поддержка современных моделей ИИ

• Тензорные ядра оптимизированы для работы с современными архитектурами нейронных сетей, такими как сверточные нейронные сети (CNN), рекуррентные нейронные сети (RNN) и трансформеры.

 

Применение тензорных ядер

Глубокое обучение

• Тензорные ядра ускоряют обучение и вывод моделей глубокого обучения, включая:

  • Обработку изображений (например, классификация, сегментация).

  • Обработку естественного языка (NLP).

  • Генеративные модели (например, GAN).

Научные вычисления

• Тензорные ядра используются в задачах молекулярного моделирования, климатического прогнозирования и астрофизики.

Графика и рендеринг

• В GPU серии GeForce RTX тензорные ядра используются для ускорения трассировки лучей (ray tracing) и улучшения качества изображения с помощью DLSS (Deep Learning Super Sampling).

 

Примеры архитектур с тензорными ядрами

Volta (2017)

• Первая архитектура с тензорными ядрами.

• Использовалась в GPU Tesla V100.

Turing (2018)

• Добавлена поддержка INT8 и улучшена производительность.

• Использовалась в GPU Quadro RTX и GeForce RTX 20-й серии.

Ampere (2020)

• Значительное улучшение производительности и поддержка новых форматов данных (TF32, BF16).

• Использовалась в GPU A100 и GeForce RTX 30-й серии.

Hopper (2022)

• Новейшая архитектура с улучшенными тензорными ядрами и поддержкой FP8.

• Используется в GPU H100.

 

Программная поддержка

Библиотеки NVIDIA

• cuDNN: библиотека для глубокого обучения.

• cuBLAS: библиотека для линейной алгебры.

• TensorRT: оптимизация и ускорение моделей для вывода.

Фреймворки машинного обучения

• TensorFlow, PyTorch, MXNet и другие фреймворки поддерживают тензорные ядра через интеграцию с CUDA.

API и инструменты

• NVIDIA предоставляет API для работы с тензорными ядрами, такие как WMMA (Warp Matrix Multiply-Accumulate) в CUDA.

 

Пример использования: DLSS

DLSS (Deep Learning Super Sampling) — это технология, использующая тензорные ядра для улучшения качества изображения в играх:

• Нейронная сеть повышает разрешение изображения с более низкого до более высокого.

• Тензорные ядра ускоряют вычисления, что позволяет достичь высокой производительности без потери качества.

 

Заключение

Тензорные ядра NVIDIA — это революционная технология, которая значительно ускоряет вычисления в области искусственного интеллекта, машинного обучения и научных исследований. Благодаря своей специализации и высокой производительности они стали неотъемлемой частью современных GPU, открывая новые возможности для разработчиков и исследователей.