在快速發展的人工智慧（AI）世界中，處理能力在訓練複雜模型（尤其是機器學習（ML）和深度學習）中扮演著至關重要的角色。Tensor Core 是一種嵌入在現代 GPU 中的專門技術，能夠大幅加速 AI 工作流程。在本部落格中，我們將探討什麼是 Tensor Core、它們如何運作，以及它們如何為你的 AI 模型提供超強動力。此外，我們將重點介紹 Novita AI 的雲端 GPU 服務如何讓企業輕鬆利用 Tensor Core，而無需承擔管理硬體的初期成本與複雜性。
什麼是 Tensor Core？
Tensor Core 是嵌入 NVIDIA GPU 中的硬體加速器，專為執行矩陣乘加（MAC）運算而設計——這是支撐深度學習的核心數學函數。與通用 CUDA 核心不同，Tensor Core 利用混合精度算術，將低精度輸入（例如 FP16）與高精度輸出（例如 FP32）相結合，以平衡速度與準確度。
各代架構的演進：
- Volta (2017)： 引入第一代 Tensor Core，支援 FP16/FP32 混合精度，訓練速度比 Pascal GPU 快 5 倍。
- Turing (2018)： 加入 INT8/INT4 支援，用於即時推論任務，例如物體偵測。
- Ampere (2020)： 擴展至 BF16 和 TF32 格式，加速訓練如 GPT-3 等萬億參數模型。
- Hopper (2022)： 引入 FP8 精度，將大型語言模型（LLM）的吞吐量提升一倍。
- Blackwell (2024)： 第五代 Tensor Core 引入 FP4 和微縮格式，使 GPT-MoE（1.8 兆參數）等大規模模型的效能比 Hopper 提升高達 30 倍。
來源： nvidia.com
Tensor Core 如何運作
Tensor Core 透過加速矩陣運算——特別是 矩陣乘法——來發揮作用，而這正是訓練 AI 模型的核心。矩陣運算（例如神經網路計算中的那些）既高度重複又計算密集。Tensor Core 以驚人的速度和效率執行這些運算。
Tensor Core 在一個時脈週期內處理 4x4 矩陣區塊，結合三個專門元件：
- 矩陣乘法單元 (MMUs)： 對矩陣執行融合乘加運算。
- 累加單元： 以更高精度（例如 FP32）儲存結果，以保持準確度。
- 資料格式轉換單元： 無縫地在精度格式之間轉換（例如 FP16 轉 FP32）。
例如，一個 Tensor Core 計算：
C = A × B + C
其中 A、B、C 都是矩陣。這個運算在神經網路中對數十億個參數重複執行，僅需一個週期即可完成——而 CUDA 核心則需要多個步驟。
Tensor Core 如何為 AI 模型提供超強動力
AI 與機器學習的需求
AI 和機器學習模型，尤其是涉及深度神經網路的模型，極度耗費資源。這些模型通常需要處理大量數據，而隨著模型複雜度的提升，計算需求呈指數級增長。Tensor Core 透過提供專為 AI 工作負載設計的強大計算能力來應對這一挑戰。它們專為處理大規模訓練的需求而打造，使企業能夠更快、更準確地運行複雜模型。
像 GPT-4 這樣的現代 AI 模型在每一層都需要 數萬億次運算。若無 Tensor Core，訓練此類模型可能需要數月時間，但 NVIDIA 的 H100 GPU 透過每秒執行 ** 比先前架構多 6 倍的運算**，將時間縮短至數週。
加速矩陣運算
矩陣乘法是許多機器學習模型（尤其是深度學習中使用的模型）的基石。Tensor Core 加速矩陣運算，減少了訓練期間處理數據和更新模型權重的時間。這種加速直接轉化為 更快的訓練時間，讓企業能夠嘗試更複雜的模型和更大的數據集。
借助 Tensor Core，傳統 GPU 需要數秒或數分鐘才能處理完的矩陣計算，現在可以在毫秒內完成，從而顯著加快深度學習模型的訓練和推論速度。
效率提升
除了速度之外，Tensor Core 還有助於提高 AI 工作流程的效率。透過利用混合精度計算，它們減少了計算負載和能耗，使 AI 流程更具可持續性和成本效益。這種效率對於在管理營運費用的同時擴展 AI 應用至關重要。
Tensor Core 在 AI 中的應用案例
電腦視覺
在 電腦視覺 領域，Tensor Core 在加速卷積神經網路（CNN）的訓練方面非常有效，CNN 廣泛用於影像分類、物體偵測和人臉辨識等任務。Tensor Core 允許這些模型更快地處理大量像素數據，從而實現更快的模型訓練和即時推論。
自然語言處理（NLP）
對於自然語言處理，像 transformer（例如 BERT、GPT）這樣的深度學習模型需要處理大量文本語料庫，並執行複雜的序列計算。Tensor Core 透過加速涉及處理和理解語言模式的矩陣計算，幫助加速這些大型語言模型的訓練。
強化學習與機器人學
在強化學習和機器人學中，Tensor Core 增強了機器人系統的模擬和即時處理能力。這種增強造就了更敏捷、更智慧的機器人，能夠以更高效率學習並適應複雜環境。
為什麼選擇 Novita AI 作為雲端 GPU 服務？
存取配備 Tensor Core 的高效能 GPU
Novita AI 提供多種配備 Tensor Core 的高效能 GPU，包括 NVIDIA RTX 4090、RTX 6000 等型號。這些 GPU 專為 AI 工作負載最佳化，提供卓越的處理能力來加速你的模型。
具彈性且可擴展的解決方案
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無論你需要隨需按小時計費，還是需要長期承諾可享更多折扣的訂閱方案，我們都有符合需求的選項。我們的方案可讓你使用搭載 Tensor Core 的 RTX 4090、RTX 6000 Ada 及 H100 等 GPU，專為加速你的 AI 和深度學習工作負載而設計。每個方案都包含專屬資源和進階支援，確保頂級效能與協助。選擇最符合你計算需求和使用模式的選項。
| **選項 ** | RTX 3090 24 GB | RXT 4090 24 GB | RXT 6000 Ada 48GB | H100 SXM 80 GB |
| 隨需 | 每小時 $0.21 | 每小時 $0.35 | 每小時 $0.70 | 每小時 $2.89 |
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| 6-11 個月 | 每月 $129.00（85 折） | 每月 $206.64（82 折） | 每月 $428.40（85 折） | 每月 $1664.64（8 折） |
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結論
Tensor Core 已徹底改變 AI 模型的加速方式，在速度和效率方面帶來顯著改善。透過將 Tensor Core 整合到你的 AI 工作流程中，你可以獲得更快的處理時間和更高效的資源利用。與 Novita AI 等雲端 GPU 供應商合作，更能進一步強化這些優勢，提供可擴展、具成本效益且高效能的解決方案，滿足你的 AI 專案需求。擁抱 Tensor Core 和雲端 GPU 服務，將使你的 AI 計劃在競爭日益激烈的環境中脫穎而出。
常見問題
Tensor Core 可以用於所有類型的 AI 模型嗎？
雖然 Tensor Core 對深度學習模型特別有益，但它們也可用於涉及大規模矩陣計算的各種 AI 任務，例如自然語言處理、電腦視覺和強化學習。對於任何依賴矩陣乘法和大型數據集的模型，Tensor Core 都能提供顯著優勢。
Tensor Core 僅存在於 NVIDIA GPU 中嗎？
是的，Tensor Core 是 NVIDIA 開發的專有技術，存在於其 Volta、Turing 和 Ampere 架構中，包括 A100、RTX 3090 和 RTX 4080 等 GPU。其他硬體製造商可能也有類似的處理單元，但 Tensor Core 特指 NVIDIA GPU 中的技術。
Tensor Core 的效能與一般 GPU 核心相比如何？
Tensor Core 在特定任務（如矩陣乘法和卷積）上勝過一般 GPU 核心。傳統核心處理通用計算，而 Tensor Core 專為 AI 工作負載的高度並行和重複性最佳化，因此在這些領域顯著更快、更高效。
Novita AI 是一個 AI 雲端平台，為開發者提供使用簡單 API 部署 AI 模型的便捷方式，同時也提供價格實惠且可靠的 GPU 雲端，用於構建和擴展模型。
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