Какво са Tensor Cores и кои операции ускоряват?

Tensor Cores са специализирани хардуерни блокове в съвременните GPU (например NVIDIA Volta, Turing, Ampere), предназначени за ускоряване на операциите с тензори, особено в задачите за машинно обучение.

Те са оптимизирани за изпълнение на матрични операции с ниска точност (FP16, INT8), което значително увеличава производителността при обучение и инференс на невронни мрежи.

Основните операции, които ускоряват Tensor Cores, са:

• Умножение на матрици (Matrix Multiply)
• Натрупване на матрици (Matrix Accumulate)

Това позволява ускоряване на изчисленията в дълбоки невронни мрежи, особено в слоеве с конволюции и напълно свързани слоеве.

Пример: при обучение на модел за дълбоко обучение с използване на рамки, поддържащи Tensor Cores (например TensorFlow, PyTorch), матричните изчисления се изпълняват по-бързо, което съкращава времето за обучение.