Núcleos tensores son bloques de hardware especializados de una GPU. Fueron introducidos por primera vez por NVIDIA en la arquitectura Volta. Debido al alto rendimiento y la aceleración de procesos, los núcleos tensores se han convertido en una parte importante de diversas formas de procesamiento de datos y algoritmos de aprendizaje automático.
La mecánica de los núcleos tensores
Los núcleos realizan la multiplicación y acumulación de matrices de precisión mixtas. En pocas palabras, esto significa realizar varios cálculos al mismo tiempo. Esta capacidad es una ventaja para la inteligencia artificial( IA), el aprendizaje profundo y el entrenamiento de redes neuronales, donde el procesamiento rápido y eficiente de datos es de suma importancia.
Comparación de núcleos tensores y tradicionales
- Procesamiento paralelo. A diferencia de los kernels tradicionales que realizan una operación a la vez, los kernels tensores pueden realizar cientos de operaciones simultáneamente.
- Cálculos con precisión mixta. Los núcleos tensores pueden trabajar con cálculos de precisión mixta. Esta habilidad no está disponible en los núcleos tradicionales.
- Optimizado para IA. Los núcleos Tensor están diseñados específicamente para acelerar las tareas de IA y aprendizaje profundo, a diferencia de los núcleos tradicionales.
Aplicación de núcleos tensores
Acelerar el aprendizaje y el procesamiento de redes neuronales complejas al acelerar las operaciones matriciales ha contribuido a avances en varios campos de la inteligencia artificial, incluido el procesamiento del lenguaje natural, el reconocimiento de imágenes y los vehículos autónomos.