Tensor Core to specjalizowane jednostki obliczeniowe wbudowane w nowoczesne karty graficzne NVIDIA, zaprojektowane do wykonywania obliczeń macierzowych z bardzo dużą wydajnością. Stanowią one kluczowy element architektury GPU od generacji Volta (2017) i są jednym z fundamentów współczesnych zastosowań GPGPU, zwłaszcza w dziedzinach takich jak sztuczna inteligencja, uczenie maszynowe i głębokie sieci neuronowe (Deep Learning).
Geneza i idea Tensor Core
Tradycyjne jednostki obliczeniowe GPU są niezwykle szybkie w wykonywaniu zadań równoległych, ale nie były w pełni zoptymalizowane pod kątem złożonych operacji matematycznych, które dominują w treningu i inferencji sieci neuronowych.
Tensor Core zostały zaprojektowane specjalnie z myślą o tych zastosowaniach. Ich zadaniem jest przyspieszenie operacji na macierzach, które są podstawą obliczeń w algorytmach sztucznej inteligencji. W szczególności przyspieszają operacje MAC (Multiply-Accumulate), czyli jednoczesne mnożenie i sumowanie wartości – wykonywane miliony razy podczas uczenia sieci neuronowej.
Jak działają Tensor Core
W przeciwieństwie do standardowych jednostek obliczeniowych GPU, Tensor Core potrafią przetwarzać całe bloki danych (macierze) w jednym cyklu zegara. Oznacza to, że zamiast operować na pojedynczych liczbach, pracują na zestawach liczb, co radykalnie zwiększa przepustowość obliczeń.
Tensor Core wspierają różne formaty liczb zmiennoprzecinkowych i całkowitych, m.in.:
- FP16 (16-bit floating point) – wysoka wydajność przy niewielkim zużyciu energii,
- BF16 (bfloat16) – kompromis między precyzją a szybkością,
- TF32 (TensorFloat-32) – opracowany przez NVIDIA format używany w sieciach neuronowych,
- INT8 i INT4 – formaty całkowite stosowane w inferencji (etapie wykonywania wytrenowanego modelu).
Zastosowania Tensor Core
Tensor Core są wykorzystywane wszędzie tam, gdzie kluczowe znaczenie ma wydajność obliczeń macierzowych i przetwarzania równoległego. Najczęściej używa się ich w:
- sztucznej inteligencji i uczeniu głębokim – trenowanie i uruchamianie modeli neuronowych (np. GPT, BERT, ResNet),
- przetwarzaniu obrazu i wideo – rozpoznawanie twarzy, analiza obrazu, generowanie treści,
- obliczeniach naukowych – symulacje fizyczne, chemiczne i biologiczne,
- grafice komputerowej – technologia DLSS (Deep Learning Super Sampling) w grach komputerowych wykorzystuje Tensor Core do skalowania obrazu z użyciem AI.
Zalety Tensor Core
- niesamowita wydajność w obliczeniach macierzowych, nawet kilkukrotnie większa niż w klasycznych jednostkach GPU,
- mniejsze zużycie energii dzięki pracy na uproszczonych formatach danych (FP16, INT8),
- uniwersalność – stosowane zarówno w centrach danych, jak i w kartach dla graczy (np. RTX),
- pełna integracja z CUDA i bibliotekami AI – TensorFlow, PyTorch, cuDNN czy NVIDIA TensorRT automatycznie wykorzystują Tensor Core, jeśli są dostępne.
Ograniczenia
- dostępne wyłącznie w kartach NVIDIA od generacji Volta wzwyż,
- wymagają oprogramowania zoptymalizowanego pod CUDA i bibliotek NVIDIA,
- nie wszystkie algorytmy mogą w pełni wykorzystać potencjał Tensor Core, zwłaszcza te o nieregularnych strukturach danych.
Tensor Core to jedno z najważniejszych osiągnięć w rozwoju architektury GPU. Dzięki nim karty graficzne NVIDIA stały się nie tylko narzędziem dla graczy, ale też podstawowym sprzętem wykorzystywanym w sztucznej inteligencji, analizie danych i obliczeniach naukowych. Ich zdolność do przetwarzania ogromnych ilości danych macierzowych sprawia, że są fundamentem współczesnych modeli AI i jednym z kluczowych powodów dominacji NVIDII w segmencie akceleratorów obliczeniowych.
