Тензорные ядра: что это такое, где используются и для чего нужны?

Содержание: Определение Как работают тензорные ядра? Чем тензорные ядра отличаются от CUDA-ядер? Назначение Операции Применение тензорных ядер Компьютерное зрение Обработка NLP-языков Обработка речи Тензорные ядра и DLSS В каких видеокартах есть тензорные ядра? NVIDIA Volta (Tesla V100) NVIDIA Turing (RTX 20xx) NVIDIA Ampere (RTX 30xx) NVIDIA Hopper (H100) Тензорные ядра и технический прогресс Заключение Определение Тензорные ядра – это специальные модули, встроенные в графические процессоры (GPU) и широко используемые с целью значительного ускорения вычислений на базе матричной алгебры. Они разработаны для высокоэффективной обработки больших объемов данных, которая встречается в том числе в сфере обучения нейронных сетей и в ускоренной обработке графики. Тензорные ядра были впервые представлены компанией NVIDIA в 2017 году вместе с архитектурой Volta, в частности, на примере популярного графического ускорителя NVIDIA Tesla V100. Этот шаг стал своего рода революцией в области вычислительных технологий, в особенности в сфере ИИ. Изначально тензорные ядра предназначались для использования в дата-центрах и для научных исследований. Однако с развитием технологий их внедрение распространилось и на потребительский сегмент видеокарт, начиная с архитектуры Turing (серия видеокарт RTX 20xx). Это позволило добиться значительного ускорения глубокого обучения даже в массовом сегменте. Благодаря постоянному совершенствованию тензорных ядер Nvidia удается кратно улучшать производительность своих ускорителей в задачах глубокого обучения. Источник: Nvidia. Как работают тензорные ядра? Тензорные ядра разработаны для выполнения специфических математических операций, связанных с многомерными массивами данных, или тензорами. Основной фокус их работы заключается в ускорении операций матричного умножения, что критически важно для задач глубокого обучения и вычислительных моделей, связанных с большими объемами данных. Для понимания, как это работает, рассмотрим операцию матричного умножения: в процессе вычисления выходного значения одной матрицы, необходимо провести много вычислений над входными данными (весами и нейронными активациями). Обычные графические процессоры (GPU) способны эффективно выполнять параллельные вычисления, но тензорные ядра оптимизированы именно под эти задачи, выполняя их быстрее и с меньшими затратами энергии. Тензорные ядра поддерживают уменьшение разрядности данных, это означает, что вычисления могут производиться с меньшей точностью, но с гораздо большей скоростью, что допустимо для определенных задач глубокого обучения, где небольшие потери точности не такие уж и критичные. Тензорные ядра можно представить в виде массива, способного обрабатывать матрицы формата 4x4 по формуле D = A * B + C. Матрицы A и B имеют половинную точность (FP16), в то время как C и D могут быть представлены как в полной точности (FP32), так и в половинной точности (FP16). Этот метод демонстрирует, как тензорные ядра могут выполнять операции с матрицами в смешанной точности, оптимизируя производительность в задачах глубокого обучения и других вычислительных процессах. Источник: Nvidia. Чем тензорные ядра отличаются от CUDA-ядер? CUDA – это программно-аппаратная платформа, разработанная компанией NVIDIA и представленная в далеком 2007 году, которая была призвана унифицировать вычисления на GPU. Благодаря этой технологии значительно увеличивается эффективность выполнения таких сложных процессов, как моделирование физики, рендеринг графики в реальном времени либо обучение нейронных сетей. История CUDA продолжается и по сей день, насчитывая уже 12 версий. Несмотря на то, что ядра CUDA появились так давно, они не теряют актуальности ввиду максимальной гибкости во всевозможных задачах. Хотя и тензорные ядра, и CUDA-ядра являются важными компонентами актуальных поколений GPU, они способны выполнять аналогичный спектр вычислений. Однако тензорные ядра имеют ряд адаптаций, которые позволяют значительно ускорить простейшие операции линейной алгебры, востребованные при глубоком обучении. Блок схема графического процессора NVIDIA GH100 на архитектуре Hooper, который насчитывает вплоть до 16 тысяч CUDA ядер. Сами CUDA ядра расположены внутри SM(Streaming Multiprocessors) блоков. Число Tensor cores составляет лишь 528 штук, что еще раз подтверждает, что Тензорные ядра носят вспомогательную функцию для ускорения ряда сценариев вычислений. Источник: Nvidia. Назначение CUDA-ядра максимально универсальны, они хорошо подходят для широкого спектра задач по вычислениям. Это параллельные вычислительные блоки, способные эффективно обрабатывать мелкие и средние задачи, такие как стандартные операции с числами, поточные вычисления, рендеринг графики и другие математические операции. Тензорные ядра разработаны для обработки больших матриц и тензоров, которые часто встречаются в задачах глубокого обучения и искусственного интеллекта. Их основная задача заключается в ускорении вычислений, связанных с умножением и сложением матриц. Операции CUDA-ядра могут выполнять разнообразные арифметические операции: от простых сложений и умножений до сложных вычислений с плавающей запятой. Они работают с более высокими уровнями точности, такими как FP32 и FP64, что критически важно для научных расчетов. Тензорные ядра оптимизированы для быстрого выполнения операций с пониженной точностью, таких как FP16, FP8 и INT8. Это снижает затраты памяти и значительно ускоряет вычисления, что особенно важно для нейронных сетей. Современные тензорные ядра постоянно совершенствуются и с каждым поколением поддерживают всё большее число различных типов вычислений, соответствующих текущим тенденциям и требованиям. Материал демонстрирующий превосходство тензорных ядер представленных в архитектуре Volta над привычными CUDA в формате вычислений с плавающей запятой FP16. За счет обработки информации матрицами достигается кратное увеличение пропускной способности для конвейерной обработки данных. Источник: Nvidia. Применение тензорных ядер Одной из ключевых областей применения тензорных ядер является ускорение обучения нейросетей, что сделало их важным инструментом для исследователей и разработчиков в области искусственного интеллекта. В нейросетях используются сложные математические операции, включая умножение матриц, которое выполняется многократно при каждом цикле обучения. Тензорные ядра дают возможность значительно ускорить процесс обучения нейросетей за счет оптимизации выполнения матричных операций. Они обрабатывают тензоры (многомерные массивы данных) и выполняют умножение и сложение матриц одновременно, что позволяет GPU обрабатывать большие объемы данных намного быстрее, чем при использовании CUDA-ядер. Компьютерное зрение Данное направление включает в себя различные виды обработки изображений, распознавания объектов, видеоанализ и сегментацию изображений. В таких задачах обычно используются сверточные нейросети (CNN), которые работают с большими объемами данных. Например, при распознавании объектов на изображениях требуется обрабатывать каждый пиксель, что связано с выполнением множества сверток и матричных операций. Тензорные ядра значительно ускоряют эти процессы. Обработка NLP-языков Задачи NLP, включая машинный перевод, классификация текста, извлечение информации, требуют работы с большими текстовыми данными. В таких моделях, как BERT и GPT тензорные ядра ускоряют матричные операции в слоях внимания, что позволяет быстрее обрабатывать большие объемы текста. Например, в машинном переводе каждая фраза обрабатывается по частям с помощью механизмов внимания, что требует интенсивных вычислений. Тензорные ядра позволяют значительно сократить время инференса и обучения таких моделей, поэтому активно применяются. Обработка речи Тензорные ядра также применяются в задачах автоматического распознавания и синтеза речи, а также в других задачах, связанных с анализом и обработкой аудиоданных. В этих задачах модели часто используют рекуррентные нейронные сети (RNN) или трансформеры для обработки последовательностей звуков. Тензорные ядра ускоряют выполнение матричных операций, что особенно важно для больших речевых моделей, которые используются еще и в реальном времени. Тензорные ядра и DLSS DLSS – это одна из наиболее значимых инноваций в игровой индустрии, основанная на применении тензорных ядер для апскейлинга (увеличения разрешения) изображения в реальном времени. Она позволяет повысить производительность графики в играх, не жертвуя качеством изображения, и является отличным примером того, как мощные вычислительные возможности тензорных ядер могут быть полезны для конечных пользователей, и в особенности любителей компьютерных игр. Обычно для того, чтобы рендерить игру в разрешении 4K, видеокарта должна выполнять огромное количество вычислений для обработки каждого кадра. Это требует значительных ресурсов, что снижает фреймрейт и общую производительность игры. Однако с использованием DLSS игра рендерится в более низком разрешении (например, 1440p или 1080p), а затем тензорные ядра с помощью модели машинного обучения увеличивают его до 4K, создавая изображение, которое выглядит практически идентично исходному, а иногда ничем не уступает оригинальной картинке. Включение DLSS в игровых проектах позволяет значительно увеличить FPS в самых требовательных сценариях. Прирост числа кадров может составить до 100%, это связано с крайне эффективной генерацией кадров при помощи тензорных ядер встроенных в GPU. Источник: Nvidia. Тензорные ядра играют ключевую роль в работе DLSS. Они выполняют необходимые матричные операции и ускоряют вычисления, связанные с инференсом нейронных сетей. Поскольку DLSS требует высоких вычислительных мощностей для обработки каждого кадра игры, обычные ядра GPU (например, CUDA) не могут выполнять такие операции с той же эффективностью. Именно тензорные ядра, оптимизированные для матричных операций и работы с данными FP16 и INT8, позволяют достигать нужного уровня производительности, обеспечивая плавный игровой процесс. DLSS нашел широкое применение в современных компьютерных играх за счет своей способности улучшать качество изображения и производительность. Многие современные игры поддерживают эту технологию, и вот лишь несколько примеров популярных игровых проектов, в которых есть DLSS: Cyberpunk 2077; Control; God of war; Call of Duty: Warzone; Atomic heart. Количество игр, в которых реализована поддержка тензорных ядер, постепенно увеличивается. Не исключено, что в ближайшем будущем все новые крупные проекты будут иметь ее по умолчанию. В каких видеокартах есть тензорные ядра? Сегодня тензорные ядра можно найти в широком ассортименте видеокарт, которые используются как для профессиональных задач, связанных с искусственным интеллектом и глубоким обучением, так и в потребительском сегменте, включая игровые GPU с поддержкой технологий по типу DLSS. NVIDIA Volta (Tesla V100) Первый графический процессор с тензорными ядрами, основанный на архитектуре Volta, был представлен публике в 2017 году. Он разработан для использования в серверных решениях и дата-центрах, где его основным применением стало ускорение задач в сфере глубокого обучения. Такая видеокарта имела 640 тензорных ядер и поддерживала вычисления таких уровней, как FP16 и FP64. Ускоритель Tesla V100 оснащается 640 тензорными ядрами первого поколения, что в сочетании с большим объемом HBM2 памяти дает существенное преимущество в сценариях инференса и обучения ИИ. NVIDIA Turing (RTX 20xx) Архитектура Turing принесла тензорные ядра в массовый рынок, впервые интегрировав их в потребительские видеокарты, начиная с линейки игровых RTX 20xx. Эти видеокарты ориентированы на геймеров и профессионалов, которые используют технологии машинного обучения и трассировки лучей. В том числе это некогда популярные модели GeForce RTX 2080 и RTX 2080Ti. Еще одной интересной видеокартой с наличием тензорных ядер на архитектуре Turing была NVIDIA TITAN RTX ориентированная на сегмент энтузиастов в области рендеринга и профессиональных вычислений. Источник: Nvidia. NVIDIA Ampere (RTX 30xx) Впервые вышедшая в 2020 году технология стала очередным прорывом в области графических вычислений. В видеокартах серии RTX 30xx количество тензорных ядер увеличилось по сравнению с архитектурой Turing, а их производительность значительно возросла. Видеокарты Ampere ориентированы как на геймеров, так и на профессионалов, которые работают с задачами ИИ. Линейка ускорителей RTX на архитектуре Ampere заслуживает особого внимания. Эти видеокарты оснащены расширенным объемом памяти с коррекцией ошибок, что позволяет максимально эффективно выполнять операции машинного обучения. NVIDIA Hopper (H100) Актуальная на текущий момент архитектура NVIDIA разработана для наиболее сложных задач, так или иначе связанных с использованием технологий искусственного интеллекта. Видеокарты на базе Hopper, такие как NVIDIA H100, являются следующей ступенью развития GPU для дата-центров. Это флагманский графический процессор для серверов и облачных вычислений с еще более продвинутыми тензорными ядрами, нежели в прошлых сериях. Архитектура Hooper по праву является суперкомпьютерной, поскольку в большей степени ориентирована на параллельные тензорные вычисления. Источник: Nvidia. Тензорные ядра и технический прогресс Тензорные ядра стали основой для множества технологических прорывов в таких областях, как искусственный интеллект, глубокое обучение и графические вычисления. Их внедрение в современные графические процессоры привело к значительному ускорению сложных вычислений, открыв новые горизонты для разработки передовых моделей ИИ и более реалистичной графики. Одним из самых значительных прорывов, достигнутых благодаря тензорным ядрам, является ускорение глубокого обучения. Тензорные ядра значительно повышают скорость выполнения сложнейших математических задач, что делает их ключевым компонентом для таких моделей, как: GPT – масштабные языковые модели, нашли широкое применение в задачах создания текста по запросу, обработки языка и выполнения различных задач на основе ИИ; LLAMA* – одна из ведущих моделей для задач обработки текста, включая анализ настроений, классификация текстов и вопросно-ответные системы. Благодаря тензорным ядрам, модели, которые раньше требовали недель или месяцев для обучения, теперь могут обучаться за считаные дни или даже часы. Это сократило цикл разработки и привело к быстрому внедрению технологий в здравоохранение, финансы и аналитику данных. Вероятно, тензорные ядра будут играть еще более важную роль в будущем. Отдельного внимания заслуживает новые типы данных FP8 и FP4, активно внедряемые NVIDIA. Они еще больше сокращают требования к памяти и увеличивает скорость выполнения вычислений. Это позволит еще быстрее обучать модели и делать ИИ более доступным для широкого круга пользователей и приложений. Модели LLAMA* доступны к скачиванию во всевозможных программных библиотеках для инференса и обучения ИИ. Тензорные ядра могут значительно ускорить эти процессы за счет эффективной работы с квантизированными версиями моделей. Заключение В заключении отметим, что тензорные ядра стали важным элементом видеокарт и предоставляют пользователям значительные возможности для ускорения вычислений в самых различных областях. Обучение ИИ, сложнейшая аналитика в научных исследованиях, улучшение графики в играх через DLSS – в этих и других задачах тензорные ядра помогают достичь высокой производительности и энергоэффективности. Благодаря их интеграции в видеокарты NVIDIA, начиная с архитектуры Volta и до Ampere и Hopper, как профессиональные пользователи, так и геймеры могут воспользоваться преимуществами машинного обучения и глубинного интеллекта. *LLAMA — проект Meta Platforms Inc.**, деятельность которой в России признана экстремистской и запрещена **Деятельность Meta Platforms Inc. в России признана экстремистской и запрещена