Cosa sono i Tensor Cores e quali operazioni accelerano?

I Tensor Cores sono blocchi hardware specializzati nelle GPU moderne (ad esempio, NVIDIA Volta, Turing, Ampere), progettati per accelerare le operazioni con tensori, in particolare nei compiti di apprendimento automatico.

Sono ottimizzati per eseguire operazioni matriciali con bassa precisione (FP16, INT8), il che aumenta significativamente le prestazioni durante l'addestramento e l'inferenza delle reti neurali.

Le operazioni principali che accelerano i Tensor Cores sono:

• Moltiplicazione di matrici (Matrix Multiply)
• Accumulo di matrici (Matrix Accumulate)

Questo permette di accelerare i calcoli nelle reti neurali profonde, specialmente negli strati convoluzionali e completamente connessi.

Esempio: durante l'addestramento di un modello di deep learning utilizzando framework che supportano i Tensor Cores (come TensorFlow, PyTorch), i calcoli matriciali vengono eseguiti più rapidamente, riducendo il tempo di addestramento.