Тензорные ядра улучшают производительность и эффективность обучения ИИ-моделей несколькими способами:

• Ускорение матричных операций. 13 Тензорные ядра обрабатывают тензоры (многомерные массивы данных) и выполняют умножение и сложение матриц одновременно. 1 Это позволяет GPU обрабатывать большие объёмы данных намного быстрее, чем при использовании CUDA-ядер. 1
• Поддержка разреженного обучения. 3 Разреженные вычисления позволяют уменьшить количество операций и ускорить обучение моделей, когда отбрасывают нулевые значения в матрицах. 3
• Вычисления с низкой точностью. 13 Тензорные ядра оптимизированы для быстрого выполнения операций с пониженной точностью, таких как FP16, FP8 и INT8. 1 Это снижает затраты памяти и значительно ускоряет вычисления, что особенно важно для нейронных сетей. 1
• Параллельное выполнение операций. 2 В составе одного GPU могут работать сотни тензорных ядер, а значит, многие типовые операции выполняются параллельно, повышая производительность. 2

Благодаря тензорным ядрам модели, которые раньше требовали недель или месяцев для обучения, теперь могут обучаться за считаные дни или даже часы. 1