В быстро меняющемся мире искусственного интеллекта (ИИ) вычислительная мощность играет решающую роль в обучении сложных моделей, особенно когда речь идет о машинном обучении (ML) и глубоком обучении. Встречайте тензорные ядра — специализированную технологию, встроенную в современные GPU, которая может кардинально ускорить рабочие процессы ИИ. В этом блоге мы рассмотрим, что такое тензорные ядра, как они работают и как могут ускорить ваши ИИ-модели. Кроме того, мы расскажем, как облачные GPU-сервисы Novita AI позволяют компаниям легко использовать тензорные ядра без первоначальных затрат и сложностей управления оборудованием.
Что такое тензорные ядра?
Тензорные ядра — это аппаратные ускорители, встроенные в GPU NVIDIA, созданные специально для выполнения операций умножения-накопления матриц (MAC) — основной математической функции, лежащей в основе глубокого обучения. В отличие от универсальных ядер CUDA, они используют арифметику смешанной точности, комбинируя входные данные меньшей точности (например, FP16) с выходными данными большей точности (например, FP32) для баланса скорости и точности.
Эволюция по архитектурам:
- Volta (2017): Представила тензорные ядра 1-го поколения со смешанной точностью FP16/FP32, обеспечив в 5 раз более быстрое обучение по сравнению с GPU Pascal.
- Turing (2018): Добавила поддержку INT8/INT4 для задач инференса в реальном времени, таких как обнаружение объектов.
- Ampere (2020): Расширила до форматов BF16 и TF32, ускорив обучение моделей с триллионами параметров, таких как GPT-3.
- Hopper (2022): Ввела точность FP8, удвоив пропускную способность для больших языковых моделей (LLM).
- Blackwell (2024): Тензорные ядра 5-го поколения представили форматы FP4 и микрошкалирования, обеспечив до 30-кратного ускорения для крупномасштабных моделей, таких как GPT-MoE (1,8 триллиона параметров), по сравнению с Hopper.
Источник: nvidia.com
Как работают тензорные ядра
Тензорные ядра ускоряют матричные операции — в частности, умножение матриц, которое лежит в основе обучения ИИ-моделей. Матричные операции, используемые, например, в вычислениях нейронных сетей, являются как высокоповторяемыми, так и вычислительно интенсивными. Тензорные ядра выполняют эти операции с невероятной скоростью и эффективностью.
Тензорные ядра обрабатывают матричные блоки 4x4 за один тактовый цикл, объединяя три специализированных компонента:
- Блоки умножения матриц (MMU): Выполняют совмещенные операции умножения-сложения с матрицами.
- Блоки накопления: Сохраняют результаты с более высокой точностью (например, FP32) для сохранения точности.
- Блоки форматирования данных: Бесшовно преобразуют между форматами точности (например, FP16 в FP32).
Например, одно тензорное ядро вычисляет:
C = A × B + C
где A, B и C — матрицы. Эта операция, повторяющаяся для миллиардов параметров в нейронных сетях, выполняется за один цикл — в отличие от ядер CUDA, которым требуется несколько шагов.
Как тензорные ядра ускоряют ИИ-модели
Потребности ИИ и машинного обучения
Модели ИИ и машинного обучения, особенно те, которые используют глубокие нейронные сети, чрезвычайно ресурсоемки. Эти модели часто требуют обработки огромных объемов данных, и вычислительные потребности растут экспоненциально с увеличением сложности модели. Тензорные ядра решают эту задачу, обеспечивая огромную вычислительную мощность, специально предназначенную для ИИ-нагрузок. Они созданы для удовлетворения потребностей крупномасштабного обучения, позволяя компаниям запускать сложные модели быстрее и с большей точностью.
Современные ИИ-модели, такие как GPT-4, требуют триллионов операций на каждом слое. Обучение таких моделей без тензорных ядер заняло бы месяцы, но GPU NVIDIA H100 сокращают это время до недель, выполняя в 6 раз больше операций в секунду, чем предыдущие архитектуры.
Ускорение матричных операций
Умножение матриц — краеугольный камень многих моделей машинного обучения, особенно используемых в глубоком обучении. Тензорные ядра ускоряют матричные операции, сокращая время обработки данных и обновления весов модели во время обучения. Это ускорение напрямую ведет к более быстрому обучению, позволяя компаниям экспериментировать с более сложными моделями и большими наборами данных.
С тензорными ядрами матричные вычисления, которые обычным GPU требуют секунд или минут, могут быть выполнены за миллисекунды, что приводит к значительному ускорению времени обучения и инференса для моделей глубокого обучения.
Повышение эффективности
Помимо скорости, тензорные ядра способствуют повышению эффективности рабочих процессов ИИ. Используя вычисления смешанной точности, они снижают вычислительную нагрузку и энергопотребление, делая процессы ИИ более устойчивыми и экономичными. Эта эффективность крайне важна для масштабирования приложений ИИ при контроле эксплуатационных расходов.
Сценарии использования тензорных ядер в ИИ
Компьютерное зрение
В компьютерном зрении тензорные ядра очень эффективны для ускорения обучения сверточных нейронных сетей (CNN), которые широко используются для таких задач, как классификация изображений, обнаружение объектов и распознавание лиц. Тензорные ядра позволяют этим моделям быстрее обрабатывать огромные объемы пиксельных данных, что приводит к более быстрому обучению модели и инференсу в реальном времени.
Обработка естественного языка (NLP)
Для обработки естественного языка модели глубокого обучения, такие как трансформеры (например, BERT, GPT), требуют работы с огромными текстовыми корпусами и выполнения сложных последовательных вычислений. Тензорные ядра помогают ускорить обучение этих больших языковых моделей, ускоряя матричные вычисления, связанные с обработкой и пониманием языковых шаблонов.
Обучение с подкреплением и робототехника
В обучении с подкреплением и робототехнике тензорные ядра расширяют возможности моделирования и обработки в реальном времени для роботизированных систем. Это расширение приводит к созданию более маневренных и интеллектуальных роботов, способных более эффективно обучаться и адаптироваться к сложным средам.
Почему стоит выбрать Novita AI для облачных GPU-сервисов?
Доступ к высокопроизводительным GPU с тензорными ядрами
Novita AI предоставляет доступ к различным высокопроизводительным GPU, оснащенным тензорными ядрами, включая такие модели, как NVIDIA RTX 4090 и RTX 6000. Эти GPU оптимизированы для ИИ-нагрузок и обеспечивают превосходную вычислительную мощность для ускорения ваших моделей.
Понимая, что проекты ИИ различаются по масштабу и требованиям к ресурсам, Novita AI предлагает гибкие и масштабируемые решения. Наша бессерверная GPU-платформа автоматически адаптируется к требованиям вашей рабочей нагрузки, обеспечивая оптимальную производительность и экономическую эффективность. Вы платите только за потребленные ресурсы, что позволяет динамически масштабироваться в зависимости от потребностей проекта.
Если вам нужны почасовые тарифы по требованию или подписка с большими скидками за длительное обязательство, у нас есть варианты, подходящие для ваших нужд. Наши планы предоставляют доступ к GPU, таким как RTX 4090, RTX 6000 Ada и H100, все с тензорными ядрами, предназначенными для ускорения ваших ИИ- и DL-нагрузок. Каждый план включает выделенные ресурсы и премиум-поддержку, гарантируя высокую производительность и помощь. Выберите вариант, который лучше всего соответствует вашим вычислительным требованиям и моделям использования.
| Вариант | RTX 3090 24 GB | RTX 4090 24 GB | RTX 6000 Ada 48GB | H100 SXM 80 GB |
| По требованию | $0.21/час | $0.35/час | $0.70/час | $2.89/час |
| 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
Если вы заинтересованы в Novita AI, выполните следующие действия:
Шаг 1: Создайте аккаунт
Готовы начать? Зарегистрируйтесь на платформе Novita AI всего за несколько минут. После входа перейдите в раздел ‘GPUs’, чтобы просмотреть доступные инстансы, сравнить характеристики и выбрать план, который соответствует вашим потребностям. Благодаря удобному интерфейсу вы сможете легко развернуть свой первый GPU-инстанс и ускорить разработку ИИ.
[Попробуйте Novita AI сейчас](https://novita.ai/?utm_source=blogs_GPU&utm_medium=article&utm_campaign=Что такое тензорные ядра? Ключ к ускорению ваших ИИ-моделей)
Шаг 2: Выберите свой GPU
Наша платформа предлагает широкий выбор профессионально разработанных шаблонов, адаптированных к вашим конкретным потребностям, с возможностью создания собственных решений с нуля. Работая на передовых GPU, таких как NVIDIA H100, с большим объемом VRAM и RAM, мы гарантируем быстрое, плавное и эффективное обучение даже для самых сложных ИИ-моделей.
[Попробуйте высокопроизводительные GPU Novita AI](https://novita.ai/gpus-console/?utm_source=blogs_GPU&utm_medium=article&utm_campaign=Что такое тензорные ядра? Ключ к ускорению ваших ИИ-моделей)
Шаг 3: Настройте свою конфигурацию
Воспользуйтесь гибкими решениями для хранения данных, адаптированными к вашим уникальным потребностям, начиная с 60 ГБ бесплатного дискового пространства контейнера. Легко масштабируйте хранилище с помощью опций оплаты по мере использования или планов подписки, разработанных для соответствия вашему рабочему процессу и бюджету. Независимо от того, начинаете ли вы разработку или управляете крупномасштабными развертываниями, наша динамическая система хранения предлагает бесшовное расширение и мгновенное предоставление ресурсов, гарантируя, что у вас всегда будет необходимая емкость именно тогда, когда она нужна.
Шаг 4: Запустите свой инстанс
Выберите модель ценообразования, которая подходит вашим потребностям — выберите «По требованию» для максимальной гибкости или «Подписку» для лучшего соотношения цены и качества. Просто просмотрите спецификации вашего инстанса и сводку затрат, затем запустите одним кликом. Ваша высокопроизводительная среда GPU будет готова через мгновение, позволяя вам сразу приступить к работе без ожидания.
Заключение
Тензорные ядра произвели революцию в ускорении ИИ-моделей, обеспечив значительные улучшения в скорости и эффективности. Интегрировав тензорные ядра в ваши рабочие процессы ИИ, вы сможете добиться более быстрой обработки и более эффективного использования ресурсов. Сотрудничество с облачными GPU-провайдерами, такими как Novita AI, еще больше усиливает эти преимущества, предлагая масштабируемые, экономичные и высокопроизводительные решения, адаптированные к потребностям вашего ИИ-проекта. Принятие тензорных ядер и облачных GPU-сервисов подготовит ваши ИИ-инициативы к успеху во все более конкурентной среде.
Часто задаваемые вопросы
Можно ли использовать тензорные ядра для всех типов ИИ-моделей?
Хотя тензорные ядра особенно полезны для моделей глубокого обучения, их можно использовать в различных задачах ИИ, связанных с крупномасштабными матричными вычислениями, таких как обработка естественного языка, компьютерное зрение и обучение с подкреплением. Они дают значительное преимущество для любой модели, которая опирается на умножение матриц и большие наборы данных.
Есть ли тензорные ядра только в GPU NVIDIA?
Да, тензорные ядра — это собственная технология, разработанная NVIDIA, и они присутствуют в архитектурах Volta, Turing и Ampere, включая такие GPU, как A100, RTX 3090 и RTX 4080. Другие производители оборудования могут иметь аналогичные вычислительные блоки, но тензорные ядра специфичны именно для GPU NVIDIA.
Как производительность тензорных ядер соотносится с обычными ядрами GPU?
Тензорные ядра превосходят обычные ядра GPU в таких задачах, как умножение матриц и свертки. В то время как традиционные ядра обрабатывают вычисления общего назначения, тензорные ядра оптимизированы для высокопараллельной и повторяющейся природы ИИ-нагрузок, что делает их значительно быстрее и эффективнее в этих областях.
[Novita AI](https://novita.ai/?utm_source=blogs_GPU&utm_medium=article&utm_campaign=Что такое тензорные ядра? Ключ к ускорению ваших ИИ-моделей) — это облачная ИИ-платформа, которая предлагает разработчикам простой способ развертывания ИИ-моделей с помощью нашего простого API, а также предоставляет доступный и надежный облачный GPU для создания и масштабирования.
Рекомендуемое чтение
Что такое ядра CUDA? Глубокое погружение в параллельную обработку GPU
Ускорение разработки ИИ: TensorFlow и облачные решения GPU
Выбор лучшего GPU для машинного обучения в 2025 году: Полное руководство
