Tensor Core là gì? Sức mạnh của NVIDIA Tensor Core

1

Tensor Core đang được ứng dụng ngày càng rộng rãi vào trong nhiều lĩnh vực đời con người. Bài viết này sẽ giới thiệu Tensor Core là gì và sức mạnh của Tensor, Tensor Core và cách thức hoạt động của nó, cũng như các ứng dụng của Tensor Core trong các lĩnh vực khác nhau.

Tensor Core là gì? Sức mạnh của NVIDIA Tensor Core

I. Tensor, Tensor core là gì?

1. Tensor

Tensor là một cấu trúc dữ liệu đa chiều có thể được coi là một ma trận với nhiều chiều có thể đại diện cho tất cả các loại dữ liệu. Tensor có thể được sử dụng để biểu diễn dữ liệu của nhiều loại khác nhau, chẳng hạn như hình ảnh, video, âm thanh và văn bản.

Trong khoa học máy tính, tensor thường được sử dụng trong học máy (machine learning) và trí tuệ nhân tạo (AI). Các mô hình học máy (machine learning) sử dụng tensor để lưu trữ và xử lý dữ liệu, chẳng hạn như hình ảnh và video. Tensor cũng được sử dụng để đại diện cho các hàm phức tạp, chẳng hạn như hàm phân phối xác suất (probability).

Cấu trúc Tensor

Tensor là một công cụ mạnh mẽ có thể được sử dụng để biểu diễn và xử lý dữ liệu của nhiều loại khác nhau. Tensor được sử dụng rộng rãi trong khoa học máy tính, trí tuệ nhân tạo và vật lý.

2. Tensor Core

Lõi tenor là lõi GPU Nvidia được thiết kế đặc biệt cho phép tính toán động và tính toán có độ chính xác hỗn hợp. Các lõi này đủ mạnh để tăng tốc hiệu suất tổng thể đồng thời duy trì độ chính xác. Đây là loại lõi độc đáo được thiết kế để cho phép đào tạo độ chính xác hỗn hợp trong học sâu (deep learning).

Thế hệ Lõi Tensor đầu tiên sử dụng phép tính cộng cộng nhân hợp nhất, cho phép nhân và cộng hai ma trận 4×4 FP16 thành ma trận 4×4 FP16 hoặc FP32.

CNN đạt hiệu suất tăng 10 lần khi chạy trên GPU Tensor Core 

II. Tensor core hoạt động như thế nào?

Tensor Cores hoạt động bằng cách thực hiện các phép tính ma trận trên các tập dữ liệu lớn với tốc độ cao. Điều này cho phép chúng tăng tốc đáng kể các tác vụ như nhận dạng hình ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và phân loại đối tượng.

Tensor Core có thể đạt được hiệu suất tăng lên đáng kể so với các nhân đồ họa truyền thống bằng cách sử dụng một số kỹ thuật tối ưu hóa, bao gồm:

• Tính toán song song: Tensor Core có thể thực hiện nhiều phép tính cùng một lúc, điều này làm tăng đáng kể hiệu suất.
• Tính toán tập trung: Tensor Core có thể thực hiện các phép tính trên các mảng tensor lớn, điều này làm tăng thêm hiệu suất.
• Sử dụng bộ nhớ tốc độ cao: Tensor Core có thể truy cập bộ nhớ tốc độ cao, điều này làm tăng thêm hiệu suất.

Với mỗi thế hệ vi kiến trúc GPU mới, các phương pháp mới đã được giới thiệu để nâng cao hiệu suất của các hoạt động của Tensor Core. Những tiến bộ này đã mở rộng phạm vi định dạng số máy tính mà Lõi kéo căng có thể hoạt động, dẫn đến thông lượng GPU tăng đáng kể sau mỗi lần lặp lại.

III. Đặc điểm của Tensor core

Thực hiện các phép tính ma trận với tốc độ nhanh hơn nhiều so với CPU

Tensor Core sử dụng kiến trúc vi mạch mới, được thiết kế để thực hiện các phép tính ma trận nhanh hơn. Khác với CPU khi chúng được thiết kế để thực hiện nhiều loại tác vụ khác nhau, Tensor Core được tối ưu hóa cho các phép tính ma trận giúp nó có thể thực hiện các phép tính ma trận nhanh hơn nhiều. Một Tensor Core có thể thực hiện phép nhân ma trận 4×4 trong một bước. Điều này có nghĩa là nó có thể thực hiện 16 phép tính trong một bước, so với chỉ một phép tính đối với CPU.

Tốc độ xử lý của Tensor Core

Tính toán trên các số dấu phẩy động với độ chính xác cao

Tensor Core có thể tính toán trên các số dấu phẩy động 16-bit và 32-bit với độ chính xác cao hơn so với các đơn vị xử lý truyền thống. Điều này giúp tăng tốc độ tính toán và giảm thời gian xử lý dữ liệu, đồng thời cũng giảm thiểu lỗi do sai số tính toán.

Sử dụng Tensor Core cho độ chính xác hỗn hợp

Được thiết kế để tiết kiệm năng lượng

Tensor Core sử dụng một loạt các kỹ thuật tiết kiệm năng lượng, bao gồm cả khả năng tự động điều chỉnh điện áp và tần số để đạt được mức tiêu thụ năng lượng tối ưu. Ngoài ra, Tensor Core có thể xử lý các phép tính toán với độ chính xác thấp hơn để tiết kiệm năng lượng, đồng thời vẫn đảm bảo hiệu suất tính toán cao.

Thiết kế tiết kiệm năng lượng của Tensor Core

IV. Ứng dụng của Nvidia Tensor core

Về cơ bản, tất cả những gì Tensor core làm là tăng tốc độ nhân ma trận. Các ứng dụng của họ thực tế là không giới hạn. Nhưng đây là một số trong những cái nổi bật nhất:

1. Trí tuệ nhân tạo và học máy (machine learning)

Tensor Core có thể được sử dụng để đào tạo và suy luận các mô hình học máy, chẳng hạn như mạng nơ-ron nhân tạo. Điều này có thể được sử dụng trong các ứng dụng như nhận dạng hình ảnh, dịch ngôn ngữ và tự lái xe.

Hệ thống Máy ảo mới gia tăng sức mạnh cho Trí tuệ Nhân tạo của

GPU của Nvidia cung cấp năng lượng cho một số máy trạm ngày nay. Ngày nay, hầu hết các siêu máy tính đều được cung cấp bởi GPU Nvidia và điều này giúp các Kỹ sư máy tính tận dụng công nghệ này.

2. Xe Điện Tự Lái

Trong xe tự lái, Tensor Core có thể được sử dụng để xử lý dữ liệu từ các cảm biến, chẳng hạn như camera, radar và lidar. Dữ liệu này sau đó được sử dụng để tạo ra một bản đồ 3D của môi trường xung quanh xe và dự đoán các chuyển động của các phương tiện khác. Đây là thông tin quan trọng giúp xe tự lái tránh va chạm và đi lại an toàn trên đường.

Ngoài ra, Tensor Core cũng có thể được sử dụng để đào tạo các mô hình học máy mới cho xe tự lái. Các mô hình này có thể được sử dụng để cải thiện khả năng nhận dạng vật thể, dự đoán chuyển động và đưa ra quyết định của xe.

Công nghệ chip của Nvida trên xe điện Vinfast

Nhờ khả năng tăng tốc các tác vụ học máy, Tensor Core đang giúp xe tự lái trở nên thực tế hơn. Chúng có tiềm năng cách mạng hóa giao thông vận tải và làm cho thế giới trở nên an toàn hơn.

3. Truyền thông và giải trí

Trong truyền thông và giải trí, Tensor Core có thể được sử dụng để tăng cường chất lượng hình ảnh và âm thanh trong các ứng dụng như phát trực tuyến video, cuộc trò chuyện trực tuyến và thực tế ảo. Điều này có thể mang lại trải nghiệm giải trí tốt hơn cho người dùng.

Đặc biệt trong lĩnh vực thực tế ảo, Nvidia Tensor Core đang được ứng dụng rất phổ biến nhằm có tốc độ xử lý rất cao, tăng cường chất lượng âm thanh, hình ảnh đưa đến cảm giác chân thật, sống động trong trải nghiệm của người dùng.

Ứng dụng Nvidia truyền thông mới

4. Chơi game

Tensor Core là một loại bộ xử lý chuyên dụng được thiết kế để tăng tốc các tác vụ học máy. Chúng có thể được sử dụng trong game để tăng cường đồ họa, cải thiện hiệu suất và mở ra các khả năng mới cho các nhà phát triển game. 

Ứng dụng Nvidia trong trò chơi 4K

Tensor Core sử dụng để tăng cường đồ họa trong các game bằng cách sử dụng các kỹ thuật như ray tracing và DLSS giúp mô phỏng đường đi của ánh sáng trong thế giới 3D, tạo ra hình ảnh chân thực và sống động hơn, nâng cấp độ phân giải.

Tensor Core còn có thể được sử dụng để cải thiện hiệu suất của các game bằng cách thực hiện các tác vụ học máy như nhận dạng đối tượng và phân loại cảnh. Điều này có thể giúp game chạy nhanh hơn và mượt mà hơn.

5. Viện hàn lâm và phòng thí nghiệm nghiên cứu

Trong viện hàn lâm và nghiên cứu khoa học, Tensor Core có thể được sử dụng để tăng tốc các tác vụ học máy, chẳng hạn như đào tạo các mô hình ngôn ngữ, phát hiện và nhận dạng đối tượng, và phân tích dữ liệu. Điều này có thể giúp các nhà nghiên cứu đạt được những tiến bộ trong các lĩnh vực như trí tuệ nhân tạo, y học, khoa học vật liệu và sinh học.

Siêu máy chủ sử dụng chip Nvidia Tensor

V. Các thế hệ của Nvidia Tensor core

1. Thế hệ 1 – Volta Tensor Core

Được giới thiệu vào năm 2017, vi kiến trúc GPU của Volta đánh dấu sự ra mắt của thế hệ Lõi Tensor đầu tiên, hỗ trợ đào tạo chính xác hỗn hợp bằng cách sử dụng định dạng số FP16. Sự phát triển này dẫn đến việc tăng thông lượng tiềm năng lớn lên tới 12 lần trong teraFLOP. V100 hàng đầu với 640 lõi cung cấp tốc độ hiệu suất nhanh hơn tới 5 lần so với thế hệ GPU Pascal trước đó. Volta cũng được thiết kế để tiết kiệm năng lượng, chúng có thể tắt khi không được sử dụng, giúp kéo dài thời lượng pin của các thiết bị di động.

Volta Tensor Core

Tensor Core đã có tác động đáng kể đến lĩnh vực học máy. Chúng đã giúp tăng tốc quá trình đào tạo các mô hình học máy lớn, vốn đòi hỏi nhiều tài nguyên tính toán. Điều này đã dẫn đến sự phát triển của các ứng dụng học máy mới, chẳng hạn như nhận dạng khuôn mặt, dịch ngôn ngữ và lái xe tự động.

2. Thế hệ 2 – Turing Tensor Core

Turing Tensor Core được giới thiệu vào năm 2018 trên kiến trúc Turing của NVIDIA. Chúng là thế hệ thứ hai của Tensor Core và có nhiều cải tiến so với thế hệ đầu tiên.

Turing Tensor Core

Lõi Tensor thứ hai hỗ trợ các độ chính xác như Int8, Int4 và Int1 ngoài FP16. Các Lõi Tensor này cho phép các hoạt động đào tạo chính xác hỗn hợp, tăng tốc hiệu suất GPU lên tới 32 lần so với GPU Pascal. GPU Turing cũng có các lõi Ray Tracing, giúp tăng cường các thuộc tính trực quan hóa đồ họa như ánh sáng và âm thanh trong môi trường 3D.

3. Thế hệ 3 – A100 Tensor Core

Tensor Core thế hệ 3 được giới thiệu vào năm 2020 trên kiến trúc Ampere của NVIDIA. Chúng là thế hệ thứ ba của Tensor Core và có nhiều cải tiến so với thế hệ thứ hai. Bằng cách mở rộng khả năng tính toán đến các độ chính xác FP64, TF32 và bfloat16, GPU Ampere đẩy nhanh hơn nữa các nhiệm vụ đào tạo và suy luận deep learning. Với các tính năng như chuyên môn hóa với toán học ma trận thưa thớt, NVLink thế hệ thứ ba và lõi Truy tìm tia thế hệ thứ ba, GPU Ampere — cụ thể là trung tâm dữ liệu A100.

A100 Tensor Core

Vi kiến trúc Ampere có các tính năng tiên tiến như chuyên môn hóa toán học ma trận thưa thớt, NVLink thế hệ thứ ba cho các tương tác đa GPU nhanh như chớp và lõi Truy tìm tia thế hệ thứ ba.

4. Thế hệ 4 – H100 Tensor Core

Vào tháng 9 năm 2022, NVIDIA đã phát hành vi kiến trúc Hopper, có thế hệ Lõi Tensor thứ tư. Các Lõi này cung cấp khả năng tăng cường bằng cách thêm hỗ trợ cho các định dạng chính xác của FP8, mà NVIDIA tuyên bố có thể tăng tốc các mô hình ngôn ngữ lớn lên tới 30 lần so với thế hệ trước.

H100 Tensor Core

H100 là GPU đầu tiên có các Lõi Tensor mới này, khiến nó trở thành một lựa chọn mạnh mẽ cho những ai đang tìm kiếm công nghệ học sâu (deep learning) mới nhất.

Tensor Core của NVIDIA là công nghệ độc quyền giúp tăng tốc tính toán trong deep learning và AI. Với sức mạnh của nó, Tensor Core đang được sử dụng rộng rãi để giải quyết các bài toán phức tạp trong nhiều lĩnh vực. Nếu bài viết trên bổ ích, hãy bình luận và chia sẻ cho người thân mình cũng tham khảo nha!