Tensor Core là gì? Sức ảnh hưởng của Tensor Core đến công nghệ của Nvidia

Tensor Cores cho phép tính toán độ chính xác hỗn hợp, điều chỉnh động các phép tính để tăng tốc thông lượng trong khi vẫn duy trì độ chính xác và cung cấp bảo mật nâng cao. Thế hệ Tensor Cores mới nhất nhanh hơn bao giờ hết trên một loạt các tác vụ AI và điện toán hiệu suất cao (HPC). Từ tốc độ tăng gấp 4 lần trong đào tạo các mô hình AI tạo ra hàng nghìn tỷ tham số đến hiệu suất suy luận tăng gấp 30 lần, NVIDIA Tensor Cores tăng tốc mọi khối lượng công việc cho các nhà máy AI hiện đại.

Tensor Core là gì?

Tensor Core là các nhân xử lý đặc biệt được thiết kế bởi Nvidia, tích hợp vào các GPU (Graphics Processing Unit) từ dòng Volta, Turing đến Ampere và các thế hệ sau này. Tensor Core được thiết kế đặc biệt để tăng tốc các tác vụ liên quan đến tính toán tensor, một khái niệm quan trọng trong học sâu (deep learning) và các ứng dụng AI.

Tensor là gì?

Tensor là một khái niệm trong toán học và vật lý, dùng để mô tả các đối tượng toán học có thể được hiểu như là một sự tổng quát hóa của các đại lượng vô hướng (scalar), vectơ, và ma trận. Tensors rất hữu ích trong nhiều lĩnh vực khoa học và kỹ thuật, bao gồm cả học sâu (deep learning) và trí tuệ nhân tạo (AI).

Đặc điểm của Tensor

Cấp Rank: Cấp của Tensor là số chiều của nó. Ví dụ:

Một số vô hướng là một tensor bậc 0.

Một vectơ là một tensor bậc 1.

Một ma trận là một tensor bậc 2.

Tensor bậc cao hơn có thể được hình dung như các mảng đa chiều.

Cách Nhận Biết Cấp của Tensor

Cấp của tensor được xác định bởi số lượng chỉ số cần thiết để chỉ định một phần tử trong tensor. Ví dụ:

• Scalar: Không cần chỉ số nào.
• Vector: Cần một chỉ số (ví dụ: v[i]).
• Matrix: Cần hai chỉ số (ví dụ: m[i][j]).
• Tensor bậc 3: Cần ba chỉ số (ví dụ: t[i][j][k]).

Thành phần (Components): Các giá trị riêng lẻ bên trong tensor. Ví dụ, với một ma trận (tensor bậc 2), các thành phần là các số trong các ô của ma trận.

Kích thước (Shape): Kích thước của tensor được xác định bởi số phần tử trong mỗi chiều. Ví dụ, một ma trận 3x3 có kích thước là (3, 3).

Chức năng chính của Tensor Core

1. Tăng tốc tính toán ma trận: Tensor Core có khả năng thực hiện các phép toán ma trận lớn (matrix operations) với hiệu suất cao hơn nhiều so với các nhân xử lý truyền thống. Điều này rất quan trọng trong học sâu, nơi mà các mô hình neural network cần thực hiện rất nhiều phép toán ma trận phức tạp.

2. Hỗ trợ đa nhiệm và đa chính xác: Tensor Core có thể thực hiện các phép toán ở nhiều mức độ chính xác khác nhau, từ FP16 (16-bit floating point), FP32 (32-bit floating point), cho đến INT8 (8-bit integer), giúp cân bằng giữa độ chính xác và hiệu suất.

3. Tối ưu hóa cho AI và machine learning: Tensor Core được tối ưu hóa để xử lý các tác vụ liên quan đến AI và machine learning, như huấn luyện (training) và suy luận (inference) các mô hình neural network.

Tăng tốc WinML và NVIDIA Tensor Core

TensorCores

Sức ảnh hưởng của Tensor Core đến công nghệ của Nvidia

1. Tăng hiệu suất và hiệu quả năng lượng

Tensor Core giúp tăng đáng kể hiệu suất tính toán của GPU, đặc biệt trong các ứng dụng AI và học sâu. Điều này không chỉ giúp các mô hình AI huấn luyện nhanh hơn mà còn tiết kiệm năng lượng hơn, giảm chi phí vận hành.

2. Cải tiến công nghệ đồ họa và game

Tensor Core đã mở ra nhiều cải tiến đáng kể trong công nghệ đồ họa. Một ví dụ nổi bật là DLSS (Deep Learning Super Sampling), một công nghệ sử dụng AI để nâng cao chất lượng hình ảnh trong các trò chơi. Nhờ Tensor Core, DLSS có thể xử lý các tác vụ nâng cấp hình ảnh phức tạp một cách nhanh chóng và hiệu quả.

DLSS là một công nghệ quan trọng giúp Nvidia đạt được hiệu suất chơi game 4K vượt trội. Bằng cách sử dụng AI và học sâu, DLSS có thể nâng cấp hình ảnh từ độ phân giải thấp hơn lên 4K mà vẫn giữ được chi tiết và chất lượng cao.

DLSS 2.0: Đã cải thiện đáng kể so với phiên bản đầu tiên, mang lại hình ảnh sắc nét hơn và hiệu suất tốt hơn.

DLSS 3.0: Được tích hợp trong các GPU thế hệ mới, tiếp tục nâng cao chất lượng hình ảnh và hiệu suất, đặc biệt là trong các trò chơi yêu cầu cao về đồ họa.

3. Đẩy mạnh nghiên cứu và phát triển AI

Nghiên cứu và phát triển trí tuệ nhân tạo (AI) là một trong những lĩnh vực quan trọng và tiềm năng nhất trong thế kỷ 21. AI có thể thay đổi cách chúng ta làm việc, sống, và tương tác với thế giới.

Các GPU tích hợp Tensor Core đã trở thành công cụ quan trọng cho các nhà nghiên cứu và phát triển AI. Khả năng xử lý các tác vụ tính toán phức tạp và đa dạng của Tensor Core giúp thúc đẩy sự phát triển của nhiều lĩnh vực AI, từ xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) đến thị giác máy tính (computer vision).

4. Ứng dụng rộng rãi trong các ngành công nghiệp

Tensor Core không chỉ hữu ích trong lĩnh vực công nghệ thông tin mà còn được ứng dụng rộng rãi trong nhiều ngành công nghiệp khác nhau. Ví dụ, trong y học, Tensor Core hỗ trợ phân tích hình ảnh y khoa và chẩn đoán bệnh. Trong tài chính, chúng giúp phân tích dữ liệu lớn và dự đoán xu hướng thị trường.

5. Phát triển các nền tảng điện toán đám mây

Tensor Core đã giúp Nvidia trở thành một trong những nhà cung cấp hàng đầu về các giải pháp điện toán đám mây cho AI. Các dịch vụ như Nvidia GPU Cloud (NGC) và các giải pháp hạ tầng như DGX Systems đều tận dụng sức mạnh của Tensor Core để cung cấp hiệu suất cao và đáng tin cậy cho các ứng dụng AI trên đám mây.

Kết luận

Tensor Core là một bước đột phá quan trọng của Nvidia, mang lại hiệu suất vượt trội cho các ứng dụng AI và đồ họa. Từ việc cải thiện hiệu suất tính toán, tăng cường chất lượng hình ảnh, đến việc hỗ trợ nghiên cứu và phát triển AI, Tensor Core đã và đang có ảnh hưởng sâu rộng đến nhiều lĩnh vực công nghệ và công nghiệp.

Tìm hiểu thêm >>> GeForce NVIDIA RTX AI 2024: Tương Lai Của Trí Tuệ Nhân Tạo