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学习大模型的前沿技术与行业应用场景


一文了解英伟达Tensor Core
发布日期:2024-06-11 08:34:12 浏览次数: 1634
深度学习技术的飞速发展对计算能力提出了更高要求,传统的CUDA Core在处理复杂的大规模矩阵运算和卷积任务时显得力不从心。为了应对这一挑战,Tensor Cores应运而生,它们专门针对深度学习模型训练和推理中的常见操作进行优化。Tensor Cores通过采用混合精度计算技术,通常结合使用FP16和FP32数据格式,实现了在保持模型精度的同时大幅提升计算效率的目标。
什么是Tensor Core

Tensor Core 是一种特殊的硬件加速器,它被英伟达设计用于在图形处理器(GPU)上执行深度学习中的特定数学运算,特别是矩阵乘法。Tensor Core 技术最初由NVIDIA在其Volta架构的GPU中引入,随后在Turing和Ampere架构中得到了进一步的发展和优化。

Tensor Cores的运行机制依赖于高度并行化的矩阵运算和累加过程,它们针对深度学习算法中频繁出现的4x4x4或16x16x16小规模矩阵乘法进行了特别优化。这种设计使得Tensor Cores能够在单一时钟周期内高效地完成众多此类矩阵运算,显著提升了处理速度和性能。

Tensor Core 的主要功能是加速深度学习训练和推理过程中的混合精度计算,特别是16位浮点数(FP16)运算这种技术可以显著提高计算效率和性能,同时降低功耗。以下是Tensor Core 的一些关键特点:

混合精度计算:Tensor Core 支持FP16和FP32混合精度计算,这意味着在模型的内部计算过程中采用半精度(FP16)格式,而在输入数据和输出结果时则使用单精度(FP32)或更高级别的精度。这种策略能够在确保模型预测精度不受影响的同时,显著提升计算效率和能源效率。。

矩阵乘法加速:Tensor Core 专门设计用于加速矩阵乘法运算,这是深度学习中最常见的操作之一。

并行处理能力:Tensor Core 能够在单个时钟周期内完成多个矩阵乘法操作,从而实现高吞吐量。

Tensor Core的发展

第一代(Volta Tensor Core):Tensor Core技术首次亮相是在2017年5月,随着NVIDIA Volta架构的发布,这一技术专为深度学习设计,通过混合精度矩阵乘法,显著提升了训练和推理的性能。在Volta架构中,每个Tensor Core可以同时处理一个4x4x4的张量运算。

第二代(Turing Tensor Core):Turing架构在2018年8月推出,进一步扩展了Tensor Core的功能,支持更多精度计算,并首次在消费级产品中配备Tensor Core

第三代(Ampere Tensor Core):到了2020年5月,Ampere架构的发布带来了第三代Tensor Core,它不仅提升了性能,还引入了新的精度,覆盖了更广泛的应用场景。此时,Tensor Core能够处理更大尺寸的矩阵,如16x16x16的FP16或TF32矩阵乘法。TF32提供了接近FP32的精度,同时具有FP16的计算速度。

第四代(Hopper Tensor Core):自推出 Tensor Core 技术以来,NVIDIA GPU 的峰值性能提高了 60 倍,推动了 AI 和 HPC 计算的普及。NVIDIA Hopper 架构通过 Transformer 引擎提升了第四代 Tensor Core,该引擎使用 FP8 精度,为万亿级参数模型训练提供的性能是 FP16 的 6 倍。Hopper Tensor Core 使用 TF32、FP64、FP16 和 INT8 精度,可将性能提升 3 倍,能够加速处理各种工作负载。

第五代(Blackwell Tensor Core):2024年,NVIDIA 发布第五代Blackwell Tensor Core,与上一代 NVIDIA Hopper相比,Blackwell 架构可为 GPT-MoE-1.8 T 等大型模型提供 30 倍的加速。第五代 Tensor Core 使这种性能提升成为可能。Blackwell Tensor Core 增加了新的精度,包括社区定义的微缩放格式,从而提供更高的准确性和更高的精度易于替换。



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