Современные GPU — это двигатели, обеспечивающие сегодняшние вычислительные прорывы: от реалистичной графики в играх до моделей ИИ с триллионами параметров. GPU NVIDIA стали незаменимыми инструментами для вычислительных задач. В основе этих GPU лежат два ключевых компонента: CUDA Cores и Tensor Cores. Если CUDA Cores являются рабочей лошадкой для вычислений общего назначения, то Tensor Cores специализируются на ускорении задач ИИ и машинного обучения. Это руководство исследует их различия, производительность и идеальные сценарии использования, а также объясняет, как такие платформы, как Novita AI, позволяют пользователям легко использовать обе технологии.
Что такое CUDA Cores?
CUDA Cores — это фундаментальные блоки, отвечающие за параллельные вычисления в GPU NVIDIA. CUDA расшифровывается как Compute Unified Device Architecture — это параллельная вычислительная платформа и модель программирования от NVIDIA. Эти ядра обрабатывают широкий спектр задач общего назначения, включая рендеринг графики, симуляции и научные вычисления.
Каждое CUDA Core предназначено для выполнения базовых арифметических операций (таких как сложение и умножение) параллельно над большим набором данных, что позволяет GPU обрабатывать сложные задачи, такие как 3D-рендеринг или физические симуляции, гораздо эффективнее, чем CPU.
Применения CUDA Cores:
- Рендеринг графики (например, кинопроизводство)
- Научные симуляции (например, физика, молекулярная биология)
- Параллельная обработка общего назначения (например, обработка больших данных)
CUDA Cores превосходны в задачах, которые можно разбить на более мелкие независимые операции, выполняемые параллельно, что делает их идеальными для самых разных вычислительно интенсивных рабочих нагрузок.
источник: https://www.nvidia.com/
Что такое Tensor Cores?
Tensor Cores, представленные NVIDIA в архитектуре Volta, — это специализированные ядра, разработанные для ускорения рабочих нагрузок ИИ, особенно задач глубокого обучения. Эти ядра оптимизированы для матричных операций, которые являются основой нейронных сетей. Tensor Cores могут обрабатывать несколько операций одновременно и высокоэффективны при работе с крупномасштабными матричными умножениями и свертками — критически важными задачами при обучении и инференсе моделей глубокого обучения.
Tensor Cores предназначены для работы со смешанной точностью; они могут выполнять вычисления в форматах с более низкой точностью (таких как FP16 или INT8), что значительно повышает производительность без ущерба для точности, необходимой для задач глубокого обучения.
Применения Tensor Cores:
- Обучение нейронных сетей (например, сверточные и рекуррентные нейронные сети)
- Инференс ИИ (например, обнаружение объектов, обработка языка)
- Высокопроизводительное глубокое обучение (например, большие языковые модели вроде GPT)
Tensor Cores оптимизированы для конкретных операций глубокого обучения, таких как матричное умножение, что делает их идеальными для рабочих нагрузок, связанных с обучением сложных моделей ИИ или выполнением инференса в реальном времени.
На этом изображении показана архитектура SM (Streaming Multiprocessor) GPU NVIDIA, выделены Tensor Cores и их интеграция в общую структуру. Tensor Cores — это специализированные блоки, предназначенные для ускорения матричных операций, критически важных для задач глубокого обучения.
источник: https://www.nvidia.com/
Как они работают: технический разбор
В следующей таблице представлено техническое сравнение CUDA Cores и Tensor Cores, подчеркивающее их различные функции, поддержку точности, пропускную способность и энергоэффективность. Это сравнение дает представление о том, как каждый тип ядер вносит вклад в различные вычислительные задачи, особенно в контексте рабочих нагрузок ИИ и глубокого обучения.
| Аспект | CUDA Cores | Tensor Cores |
|---|---|---|
| Основная функция | Выполнение скалярных/векторных операций (например, FP32 + FP32). | Оптимизированы для матричной математики (например, C=A×B+C). |
| Поддержка точности | FP32, FP64 | FP16, INT8, BF16, FP8, FP4 (с накоплением FP32). |
| Пропускная способность | Высокая для разнообразных параллельных задач. | В 30 раз быстрее для задач с большим объемом матричных операций (например, обучение ИИ). |
| Энергоэффективность | Оптимизированы для длительных нагрузок (например, игры). | На 40% ниже энергопотребление для задач ИИ. |
Сравнение производительности
Хотя и CUDA Cores, и Tensor Cores вносят вклад в производительность GPU, их роли и оптимизация подходят для разных рабочих нагрузок.
- CUDA Cores отлично подходят для задач общего назначения, таких как рендеринг графики и научные симуляции. Они высокоэффективны для задач параллельной обработки, требующих одновременной работы с большими объемами данных.
- Tensor Cores значительно повышают производительность моделей глубокого обучения за счет параллельной обработки матричных операций. Эти ядра могут достигать значительно более высокой пропускной способности по сравнению с CUDA Cores при выполнении задач, специфичных для ИИ.
Оптимизация рабочей нагрузки: когда использовать CUDA Cores, а когда Tensor Cores
Когда использовать CUDA Cores:
- Задачи общего назначения, требующие высокопроизводительной параллельной обработки, такие как рендеринг графики или симуляции.
- Рабочие нагрузки, которые не сильно зависят от матричных операций, но требуют эффективных параллельных вычислений.
Когда использовать Tensor Cores:
- Задачи глубокого обучения, включающие крупномасштабные матричные умножения, например обучение нейронных сетей.
- Задачи инференса ИИ, где критически важны низкая задержка и высокая пропускная способность матричных операций для производительности в реальном времени.
Чтобы добиться наилучшей производительности, многие современные рабочие нагрузки выигрывают от гибридного подхода, используя CUDA Cores для общих задач и Tensor Cores для операций, специфичных для ИИ.
Современные GPU, такие как H100, объединяют оба типа ядер. Например:
- Используйте CUDA Cores для предварительной обработки данных.
- Переложите обучение на Tensor Cores для 30-кратного ускорения.
Почему стоит выбрать Novita AI в качестве облачного провайдера GPU?
Доступ к CUDA Cores и Tensor Cores
Novita AI предлагает облачные GPU-сервисы, которые предоставляют пользователям доступ как к CUDA Cores, так и к Tensor Cores, что обеспечивает гибкое и эффективное использование ресурсов. Независимо от того, выполняете ли вы симуляции общего назначения или обучаете модели ИИ, Novita AI располагает необходимой GPU-инфраструктурой для поддержки ваших задач.
Масштабируемость и экономическая эффективность
Novita AI позволяет арендовать GPU по требованию, масштабируя ресурсы вверх или вниз в зависимости от вычислительных потребностей. Эта модель оплаты по мере использования избавляет от необходимости первоначальных вложений в оборудование и обеспечивает гибкость для меняющихся рабочих нагрузок. Независимо от того, работаете ли вы над краткосрочным проектом ИИ или долгосрочной симуляцией, GPU-облако Novita AI является экономически эффективным решением.
Ниже представлена наша комплексная структура цен для различных GPU-инстансов. Мы предлагаем как почасовые тарифы по требованию, так и планы подписки с увеличивающимися скидками при более длительных обязательствах. Все планы включают выделенные ресурсы и премиум-поддержку. Выберите предпочтительный вариант в зависимости от ваших вычислительных потребностей и шаблонов использования.
| Вариант | RTX 3090 24 GB | RXT 4090 24 GB | RXT 6000 Ada 48GB | H100 SXM 80 GB |
| По требованию | $0.21/ч | $0.35/ч | $0.70/ч | $2.89/ч |
| 1-5 месяцев | $136.00/мес (скидка 10%) | $226.80/мес (скидка 10%) | $453.60/мес (скидка 10%) | $1872.72/мес (скидка 10%) |
| 6-11 месяцев | $129.00/мес (скидка 15%) | $206.64/мес (скидка 18%) | $428.40/мес (скидка 15%) | $1664.64/мес (скидка 20%) |
| 12 месяцев | $113.40/мес (скидка 25%) | $189.00/мес (скидка 25%) | $403.20/мес (скидка 20%) | $1498.18/мес (скидка 28%) |
Начало работы с Novita AI
Шаг 1: Создайте учетную запись
Готовы начать? Посетите платформу Novita AI и создайте учетную запись всего за несколько минут. После входа перейдите в раздел ‘GPUs’, где вы можете изучить доступные инстансы, сравнить характеристики и выбрать лучший план для ваших вычислительных потребностей. Наш удобный интерфейс позволяет легко развернуть первый GPU-инстанс и начать путь разработки ИИ.
Шаг 2: Выберите свой GPU
Наша платформа предлагает широкий спектр профессионально разработанных шаблонов, соответствующих вашим конкретным потребностям, а также предоставляет возможность создавать свои собственные с нуля. Благодаря доступу к мощным GPU, таким как NVIDIA H100, с большим объемом VRAM и RAM, мы гарантируем быстрое, плавное и эффективное обучение даже самых сложных моделей ИИ.
Попробуйте высокопроизводительные GPU от Novita AI
Шаг 3: Настройте свою конфигурацию
Начните с 60 ГБ бесплатного хранилища Container Disk и легко масштабируйтесь по мере роста потребностей. Выбирайте между гибкими тарифами по требованию или планами подписки, соответствующими вашему бюджету и характеру использования. Будь то разработка, тестирование или полноценное развертывание, наши решения для хранения данных масштабируются вместе с вашим бизнесом. По мере увеличения объема данных вы можете мгновенно приобрести дополнительное дисковое пространство, чтобы не отставать от растущих требований.
Шаг 4: Запустите свой инстанс
Выберите между “По требованию” или “Подписка” в зависимости от ваших потребностей и бюджета. Внимательно просмотрите выбранную конфигурацию инстанса и детализацию цен. Всего одним щелчком мыши по кнопке “Deploy” ваш GPU-инстанс будет запущен и готов к немедленному использованию.
Заключение
Понимание различий между CUDA Cores и Tensor Cores необходимо для оптимизации вашей GPU-нагрузки. CUDA Cores идеально подходят для задач параллельных вычислений общего назначения, в то время как Tensor Cores превосходно ускоряют задачи глубокого обучения. Используя оба типа ядер, вы можете максимально повысить производительность вашего GPU и оптимизировать свои рабочие процессы.
Для тех, кто ищет гибкие высокопроизводительные GPU-ресурсы, Novita AI предлагает отличное решение, предоставляя доступ как к CUDA Cores, так и к Tensor Cores в масштабируемой и экономически эффективной облачной среде. Работаете ли вы с ИИ, симуляциями или чем-то средним, Novita AI позволяет выбрать подходящий GPU для ваших задач и оптимизировать вычислительную производительность.
Часто задаваемые вопросы
Можно ли использовать Tensor Cores для вычислений общего назначения, как CUDA Cores?
Хотя Tensor Cores специализированы для задач ИИ и глубокого обучения, они не идеальны для вычислений общего назначения, как CUDA Cores. Tensor Cores оптимизированы для матричных операций и вычислений со смешанной точностью, что делает их более подходящими для обучения нейронных сетей и выполнения инференса ИИ, а не для традиционных вычислительных задач.
Как CUDA Cores и Tensor Cores работают вместе в современных GPU?
В современных GPU, таких как NVIDIA A100, CUDA Cores и Tensor Cores работают вместе, обрабатывая разные типы рабочих нагрузок. CUDA Cores выполняют общие задачи, такие как обработка данных и рендеринг графики, в то время как Tensor Cores ускоряют матрично-интенсивные вычисления, необходимые для задач глубокого обучения, например, обучение больших нейронных сетей.
Когда следует использовать CUDA Cores вместо Tensor Cores и наоборот?
Используйте CUDA Cores для общих вычислительных задач, таких как обработка данных, научные симуляции и задачи, не требующие интенсивных матричных операций. С другой стороны, используйте Tensor Cores при работе с рабочими нагрузками ИИ, особенно с задачами глубокого обучения, такими как обучение сверточных или рекуррентных нейронных сетей, или при запуске крупномасштабных моделей инференса ИИ, таких как GPT.
Novita AI — это облачная платформа ИИ, которая предоставляет разработчикам простой способ развертывания моделей ИИ с помощью нашего простого API, а также предлагает доступный и надежный GPU-облако для создания и масштабирования.
Рекомендуемое чтение
Что такое Tensor Cores? Ключ к ускорению ваших моделей ИИ
Что такое CUDA Cores? Глубокое погружение в параллельную обработку GPU
Сравнение GPU для моделирования ИИ: исчерпывающее руководство
