Как тензорные ядра улучшают производительность и эффективность обучения ИИ-моделей?

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

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

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