Tensor Core là gì? Đây là một câu hỏi mà nhiều người dùng GPU đang quan tâm và tìm kiếm. Tensors Core là một thành phần quan trọng hỗ trợ việc tính toán trên các GPU hiện đại. Tuy nhiên, đối với nhiều người, đây là một khái niệm khá mới mẻ và khó hiểu. Trong bài viết này, chúng ta sẽ đi sâu vào khái niệm Tensor Core, cách nó hoạt động nhé!

Tensor Core là gì?

Tensor Core là các nhân chuyên dụng cho phép đào tạo chính xác hỗn hợp. Thế hệ đầu tiên của các nhân chuyên dụng này thực hiện nhiệm vụ trên bằng cách sử dụng phép tính nhân và cộng kết hợp. Điều này cho phép hai ma trận FP16 4 x 4 được nhân và thêm vào một ma trận FP16 hoặc FP32 4 x 4.

Tính toán độ chính xác hỗn hợp được đặt tên như vậy bởi vì mặc dù ma trận đầu vào có thể là FP16 có độ chính xác thấp, nhưng đầu ra cuối cùng sẽ là FP32 mà chỉ mất độ chính xác ở mức tối thiểu ở đầu ra. 

Trên thực tế, điều này giúp tăng tốc đáng kể các tính toán trong khi ít ảnh hưởng đến hiệu quả tổng thể của mô hình. Các kiến trúc vi mô sau đã mở rộng khả năng này sang các định dạng số máy tính thậm chí còn kém chính xác hơn.

Tensor Core lần đầu tiên được giới thiệu với vi kiến trúc Volta, bắt đầu với V100. Nhiều định dạng chính xác của số máy tính đã được kích hoạt để tính toán với vi kiến trúc GPU mới với mỗi thế hệ. 

Cơ chế hoạt động của Tensor Core là gì?

Mỗi thế hệ vi kiến trúc GPU sẽ giới thiệu một phương pháp mới để cải thiện hiệu suất của Tensor Core. Những sửa đổi này đã tăng khả năng của Tensor Cores để hoạt động trên các định dạng số máy tính khác nhau. Với mỗi thế hệ, điều này sẽ tăng gấp đôi thông lượng GPU một cách hiệu quả.

Thế hệ 1

Thế hệ Tensor Core đầu tiên đi kèm với vi kiến trúc GPU Volta. Các nhân này cho phép đào tạo chính xác hỗn hợp với định dạng số FP16. Điều này đã tăng thông lượng tiềm năng trên các GPU này lên tới 12 lần tính theo teraFLOP. So với GPU Pascal thế hệ trước, 640 nhân của V100 hàng đầu cung cấp tốc độ hiệu suất tăng gấp 5 lần.

Thế hệ 2

Việc phát hành GPU Turing đi kèm sự xuất hiện của thế hệ Tensor Core thứ hai. Độ chính xác của nhân Tensor được hỗ trợ đã được mở rộng từ FP16 để bao gồm Int8, Int4 và Int1. Điều này cho phép các hoạt động huấn luyện độ chính xác kết hợp tăng tốc hiệu suất thông qua GPU lên tới 32 lần so với các GPU Pascal!

Ngoài GPU thế hệ thứ hai, GPU Turing còn bao gồm các nhân Ray Tracing, được sử dụng để tính toán các thuộc tính trực quan hóa đồ họa như âm thanh và ánh sáng trong môi trường 3D. Bạn có thể sử dụng các nhân chuyên dụng này để đưa trò chơi và sáng tạo video của mình lên một tầm cao mới với GPU RTX Quadro trên Paperspace Core.

Thế hệ 3

Tìm hiểu về Tensor Core là gì ta thấy dòng GPU Ampere đã giới thiệu thế hệ nhân Tensor thứ ba và là thế hệ mạnh nhất  từ ​​trước đến nay. Kiến trúc GPU Ampere được xây dựng dựa trên các cải tiến trước đây của vi kiến trúc Volta và Turing bằng cách mở rộng khả năng tính toán cho các độ chính xác FP64, TF32 và bfloat16. Các định dạng chính xác hơn này giúp tăng tốc hơn nữa các nhiệm vụ đào tạo và suy luận deep learning. 

Ví dụ, định dạng TF32 hoạt động tương tự như FP32 trong khi cung cấp khả năng tăng tốc lên tới 20 lần mà không yêu cầu bất kỳ thay đổi mã nào. Theo đó, việc triển khai độ chính xác hỗn hợp tự động sẽ tăng tốc quá trình đào tạo lên gấp 2 lần chỉ với một vài dòng mã. 

Ngoài ra, vi kiến trúc Ampere bao gồm các tính năng như chuyên môn hóa toán học ma trận thưa thớt, NVLink thế hệ thứ ba cho tương tác đa GPU nhanh như chớp và nhân Ray Tracing thế hệ thứ ba.

>> Xem thêm: NVLINK là gì?

Hiểu Tensor Core là gì hãy chú ý GPU Ampere, cụ thể là trung tâm dữ liệu A100, hiện là GPU mạnh nhất trên thị trường nhờ những tiến bộ này. Khi làm việc với ngân sách eo hẹp hơn, các GPU máy trạm như A4000, A5000 và A6000 cung cấp một cách tuyệt vời để tận dụng kiến trúc vi mô Ampere mạnh mẽ và Tensor Core thế hệ thứ ba với mức giá thấp hơn.

Thế hệ 4

H100 đã ra mắt, được công bố vào tháng 3 năm 2022, có các nhân Tensor thế hệ thứ 4 với khả năng mở rộng để xử lý các định dạng chính xác FP8 và NVIDIA tuyên bố sẽ tăng tốc các mô hình ngôn ngữ lớn “gấp 30 lần so với thế hệ trước”.

Hơn nữa, NVIDIA tuyên bố rằng công nghệ NVLink mới của họ sẽ cho phép kết nối tới 256 GPU H100. Đây sẽ là những trợ giúp to lớn trong việc tăng quy mô tính toán mà nhân viên dữ liệu có thể vận hành.

So sánh Tensor Core vs CUDA Core

Các CUDA Core đã có mặt khá lâu trên mọi GPU đơn được Nvidia phát triển trong khi các Tensor Core chỉ mới được giới thiệu gần đây.

Khi tìm hiểu sự khác biệt giữa CUDA Core và Tensor Core là gì, ta thấy Tensor Core nhanh hơn nhiều so với CUDA Core khi tính toán. Các Tensor Core có thể thực hiện nhiều thao tác trên mỗi chu kỳ xung nhịp, trong khi các CUDA Core chỉ thực hiện một thao tác trên mỗi chu kỳ xung nhịp.

Mọi thứ đều có cái giá của nó, và trong trường hợp này, cái giá phải trả là sự chính xác. Độ chính xác bị ảnh hưởng để tăng tốc độ tính toán. Mặt khác, các CUDA Core tạo ra kết quả rất chính xác.

Xét về chi phí và tốc độ tính toán, CUDA Core kém hiệu quả hơn Tensor Core đối với các mô hình máy học. Do đó, đây là những lựa chọn tốt nhất để đào tạo các mô hình máy học.

>> Xem thêm: CUDA là gì? Vai trò của CUDA đối với GPU

Có nên sử dụng Tensor Core không?

Với việc AMD giảm đáng kể chi phí cho các GPU tương đương, những GPU thông thường không có các Tensor Core tinh vi, có sức mua mạnh trên thị trường đối với một loại người dùng cụ thể. Biết Tensor Core là gì, hãy ghi nhớ điều này, có nhiều loại khách hàng khác nhau, mỗi loại khách hàng có các yêu cầu riêng. 

Nếu họ muốn chơi trò chơi trên GPU của mình và không ngại việc không có tất cả các tính năng Ray-Tracing và chỉ muốn ánh sáng cơ bản, AMD là lựa chọn phù hợp. Về mặt hiệu năng giá trị frame-to-dollar, AMD thắng cuộc khi so sánh với hầu hết các GPU hiện tại.

Tuy nhiên, Nvidia hiện là lựa chọn duy nhất của bạn nếu bạn muốn sử dụng GPU của mình cho machine learning và matrice calculations. Đây không phải là một câu chuyện mới vì AMD luôn bị tụt lại phía sau khi phát triển các giải pháp dành cho nhà phát triển cho GPU của mình. Nếu người dùng AMD muốn sử dụng GPU để tính toán, họ phải dựa vào OpenCL.

Và khi nói đến sản phẩm hàng đầu, RTX không thể không kể đến. Nvidia hiện đang dẫn đầu cuộc đua, nhưng AMD đã hứa hẹn một sản phẩm mạnh mẽ trên các GPU trong tương lai, tương tự như họ đã làm với Ryzen.

Ứng dụng của Tensor Core là gì?

AI và máy học

Ngày nay, GPU Nvidia cung cấp năng lượng cho một số máy trạm (workstation). Hầu hết các siêu máy tính hiện nay đều được cung cấp bởi GPU Nvidia, giúp các quản trị viên, kỹ sư máy tính sử dụng công nghệ này dễ dàng hơn để phát triển AI (trí tuệ nhân tạo) và máy học.

Xe điện tự lái

Các Tensor Core có thể được sử dụng bởi các kỹ sư điện và kỹ sư máy tính để mô phỏng các bộ chuyển đổi năng lượng điện và huấn luyện các thuật toán tự lái. Có thể thấy, GPU Nvidia là một lựa chọn tuyệt vời để thực hiện việc này.

Truyền thông và giải trí 

Máy tính hiệu suất cao hỗ trợ Tensor Core có thể cực kỳ hữu ích khi tạo nội dung 4K. Lý do là vì để tạo đồ họa và video 4K ta cần có một lượng điện toán đáng kể. 

Học viện và phòng thí nghiệm nghiên cứu

Các trường đại học nghiên cứu các thuật toán AI và ML cần mô phỏng các mô hình của họ. Một nền tảng có thể tăng tốc các mô phỏng có thể đáp ứng được công việc này.

Các nhà học thuật cần huấn luyện và kiểm tra các mô hình của họ, điều này có thể mất hàng giờ hoặc cả ngày. Để đáp ứng các thời hạn của hội nghị, việc sở hữu một máy tính hiệu suất cao hỗ trợ Tensor Core có thể giúp tăng tốc quá trình này.

Gaming

Biết Tensor Core là gì ta thấy GPU dòng RTX của Nvidia hỗ trợ một tính năng DLSS sử dụng thuật toán học sâu để hiển thị đồ họa ở độ phân giải thấp và nâng cấp đồ họa lên cao hơn bằng cách khử nhiễu. Khi DLSS được bật, PC của bạn có thể hiển thị trò chơi ở độ phân giải 1080p và nâng cấp trò chơi lên độ phân giải 1440p.

Tất nhiên, chất lượng sẽ không tốt bằng 1440p gốc, nhưng khả năng tăng FPS mà bạn có được với DLSS khiến nó trở nên hữu ích. Mặt khác, với việc Nvidia công bố Real-time Ray tracing gen 2, việc duy trì cả độ phân giải 4K và 60 FPS đã trở thành một thách thức. Chỉ những GPU tốt nhất mới có thể hiểu được yêu cầu ngày càng tăng nhanh này.

Ray Tracing là một quá trình siêu chuyên sâu. Để cung cấp FPS có thể chơi được khi bật RTX, các nhà phát triển trò chơi phải nỗ lực rất nhiều để tối ưu hóa trò chơi. Việc bổ sung các thuật toán khử nhiễu làm tăng thêm gánh nặng. Các Tensor Core sẽ hỗ trợ các nhân Ray Tracing được kỳ vọng sẽ cải thiện khả năng khử nhiễu AI trong tương lai.

Lời kết

Hy vọng với bài viết này, các bạn đã có thể hiểu được Tensor Core là gì và những ứng dụng nổi bật của nó. Nếu bạn còn bất kỳ thắc mắc gì về Tensor Core, hãy để lại bình luận dưới bài viết này.

Hãy tiếp tục theo dõi Website hoặc Fanpage của Máy Chủ Sài Gòn để  đọc thêm những bài viết hữu ích khác nhé!