Tensor Core vs. CUDA Core: ¿Cuál es la diferencia?

Tensor Core vs. CUDA Core: ¿Cuál es la diferencia?

Nvidia ha hecho bastante para avanzar en numerosas tecnologías en los últimos años. El fabricante de GPU se ha convertido en una especie de vanguardia para la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. Esto es gracias en parte al desarrollo de sus núcleos Tensor y Cuda. Sin embargo, ¿cuál es la diferencia entre las dos de estas tecnologías? Ambos pueden ayudar a acelerar el procesamiento necesario para los procesos AI y ML, pero ¿son realmente tan diferentes?

Echemos un vistazo a la tecnología y los detalles detrás de ambas ayudas de procesamiento.

Tensor Core vs. CUDA Core: ¿Cuál es la diferencia?

Los núcleos Tensor y Cuda tienen la distinción de ser tecnología patentada desarrollada por NVIDIA. Sin embargo, sus casos de uso general no podrían ser más diferentes. Echemos un vistazo a algunas de las principales diferencias entre las tecnologías.

Casos de uso

Los núcleos Cuda han sido un principio de la línea de GPU NVIDIA desde que se introdujo la línea Maxwell en 2014. Proporcionan una capa de supervisión de software para el acceso y funcionan bien para acelerar el procesamiento gráfico. Puede ver los núcleos CUDA en acción con cualquier PC que ejecute una GPU NVIDIA moderna, desde la serie GTX 900 hasta la moderna serie de tarjetas RTX 4000. No se desarrolla por completo para el aprendizaje automático o los propósitos de procesamiento de inteligencia artificial, pero puede manejarlo con cierta facilidad en comparación con el procesamiento puro unido a CPU.

GeForce GTX 980MX

CUDA CORES Power PCS que ejecutan GPU NVIDIA, como el GTX 980MX.

© Hairem/Shutterstock.com

Los núcleos de tensor, por otro lado, están construidos para procesar y destruir grandes cálculos. Fueron desarrollados por NVIDIA para proporcionar un procesamiento matemático más sólido en comparación con los núcleos CUDA, y eso se puede ver en cómo aborda las operaciones matemáticas individuales. Cuando un núcleo CUDA puede manejar un solo cálculo en un ciclo de reloj, el núcleo del tensor puede manejar una multitud de ellos. Esto es gracias a los cálculos de manejo del núcleo del tensor a través de matrices, realizando múltiples cálculos sucesivos o paralelos en un solo ciclo de reloj. Como puedes imaginar, esto hace que los núcleos de tensor sean excelentes para el desarrollo de IA y ML.

Ciertamente, hay GPU de grado empresarial proporcionado por NVIDIA para tareas gráficas y de procesamiento más grandes, pero si está en el negocio de la IA, querrá manejar las cosas a través de núcleos de tensor.

Aprendizaje automático y IA

El aprendizaje automático y la inteligencia artificial han hecho algunas salpicaduras masivas en los últimos años. Ha habido noticias constantes sobre desarrollos recientes e implementaciones de lo que una vez más fue una tecnología marginal. La IA es grande en bastantes industrias, atiende el servicio al cliente para el comercio minorista e intercambios de valores, y alimenta los sistemas de conducción autónomos que impulsan los automóviles modernos. Lo más probable es que si un desarrollador de IA no está descargando procesamiento a un proveedor de servicios administrados basado en la nube, está utilizando procesadores basados en NVIDIA.

Antes del desarrollo y el despliegue de núcleos de tensor, esto fue manejado por CUDA núcleos. Si bien los núcleos CUDA manejan estos procesos mucho más rápido que cualquier CPU nativa debido a la naturaleza de su función, no es una solución ideal. El núcleo del tensor fue construido únicamente por NVIDIA para proporcionar procesamiento y cálculos de alta velocidad para el desarrollo orientado a AI y ML. No manejan la aceleración gráfica, pero para su función prevista es apenas un pensamiento.

El desarrollo de IA maneja grandes conjuntos de datos y cálculos masivos, y como tal ha sido un proceso que requiere mucho tiempo. Los núcleos de tensor manejan estos conjuntos de datos y números con aplomo. Los núcleos CUDA ciertamente pueden manejarlos, pero no son una solución ideal para ello. Ambos núcleos pueden manejar cálculos numéricos intensivos a velocidades mucho mayores que su CPU promedio. Dicho esto, si está buscando construir su propia plataforma de modelado de IA personalizada, los núcleos de tensor son el camino a seguir para un rendimiento óptimo.

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Para el modelado de IA y el aprendizaje automático, los núcleos de tensor ofrecen el mejor rendimiento.

Precisión

La precisión en la computación se refiere al nivel de precisión representado numéricamente por cualquier cálculo. Con objetos como su calculadora estándar de pantano, la precisión no es alta, siendo un dispositivo bastante anémico en comparación con una PC moderna. Los núcleos CUDA son abrumadoramente precisos o altamente precisos en su descripción de los cálculos numéricos. Esto está en marcado contraste con cómo los núcleos tensores manejan la precisión. La precisión mixta es el nombre del juego para núcleos de tensor, y esto tiene beneficios para su caso de uso previsto.

Los núcleos de tensor realizan modelos de precisión mixtos automáticamente, acelerando rápidamente los cálculos a una velocidad rápida. Esto se relaciona con un término llamado velocidad de cálculo, una métrica medida por la rapidez con que un procesador puede medir los cálculos. Los núcleos de tensor usan matrices de modelos de precisión mixtos para acelerar rápidamente la velocidad de cómputo. Por el contrario, los núcleos CUDA solo pueden realizar un solo cálculo por ciclo de reloj.

Si la precisión en los números es realmente importante para el trabajo que está haciendo, entonces los núcleos CUDA son la mejor opción. Para aquellos que buscan reducir cantidades masivas de cálculos, los núcleos de tensor son la única opción lógica.

Tensor Core vs. CUDA Core: Hechos que debilitan

Núcleo tensor

La respuesta de Nvidia al uso de sus GPU en el desarrollo de IA

La forma más rápida de manejar grandes conjuntos de datos sin hardware personalizado

La cuarta generación de hardware admite seis modelos de precisión concurrentes

Ayuda de núcleos de tensor con rastreo de rayos en hardware nvidia

Núcleos de cuda

Una de las fuerzas impulsoras detrás de las GPU modernas de NVIDIA para el procesamiento gráfico

A pesar del tiempo de cálculo más lento, funciona junto con miles de núcleos paralelos

CUDA CORES bien adecuados para hashes criptográficos, cálculos físicos y representación gráfica del juego

Tensor Core vs. CUDA Core: ¿Cuál debería usar?

Con un tema tan embriagador en mente, ¿qué se adapta a sus necesidades? Si solo estás después de algo para que tus juegos se vean geniales, entonces aprovecharás cierto grado de núcleo de tensor y núcleo CUDA al mismo tiempo. Esto es doblemente cierto si su plataforma de juego está ejecutando una tarjeta gráfica RTX moderna y el trazado de rayos realizados. En el contexto de la aceleración gráfica, trabajan en estrecha colaboración pero sirven tareas muy diferentes.

Si está buscando hardware para acelerar sus plataformas de IA, entonces los núcleos de tensor son una gran opción. Nvidia se ha dado cuenta de esto y ahora hace tarjetas especializadas que ejecutan núcleos de tensor como el Nvidia A100. Con una asombrosa cantidad de 80 GB de VRAM, esta tarjeta de grado empresarial enrutada puede manejar hasta 2 TB por segundo de datos para ejecutar modelos AI y ML cada vez más complejos.

Los núcleos Cuda todavía tienen su lugar en la IA y son bastante rápidos si no está en el negocio de desarrollar modelos masivos de IA. Para aquellos que buscan investigar de forma independiente, o están ejecutando una tienda de IA más pequeña, las tarjetas de consumo de alta gama podrían funcionar igual de bien para manejar tareas. Pueden tomar más tiempo, pero pueden tirar de su peso hábilmente.

Tensor Core vs. CUDA Core: ¿Cuál es la diferencia? Preguntas frecuentes (preguntas frecuentes)

¿Se usan núcleos tensor y núcleos CUDA para otros fines?

Los núcleos de tensor y los núcleos CUDA podrían aprovecharse fácilmente para conceptos matemáticamente pesados como el hash criptográfico. El hash requiere medios intensivos para manejar los números masivos utilizados para sembrar el hash en sí. Como tal, tener un procesador externo de alta velocidad y preciso es solo un beneficio para el hash.

Aparte de eso, verá núcleos CUDA y núcleos de tensor por igual que se utilizan para la aceleración gráfica y agregan todas las campanas y silbatos que espera en los juegos modernos de PC.

¿Para qué se puede usar AI?

Además del levantamiento más pesado, como la automatización y la conducción autónoma, AI ve usos en muchos otros campos. El uso más común que podría ver es si trabaja profesionalmente en los medios de comunicación. Si alguna vez ha aprovechado un algoritmo de renovación, ha utilizado una IA de un tipo en su trabajo.

Los filtros de spam y el manejo automático de tareas para correos electrónicos también operan fuera de la IA. Los usuarios incluso pueden capacitar al modelo ellos mismos especificando mensajes adicionales que son spam o dañinos para que el modelo pueda reconocer aún más mensajes útiles.

¿Pueden los usuarios domésticos trabajar en IA?

Los investigadores aficionados han realizado el trabajo en AI y ML. Es posible que no tengan los medios de su conglomerado de tecnología masiva promedio para gastar en el hardware, pero muchos han funcionado bien con el hardware promedio de grado de consumo.

El procesamiento sin duda llevará mucho más tiempo, pero si tiene la paciencia, puede participar en este tipo de trabajo mientras usa sudores.

¿AMD ofrece algo similar a los núcleos de tensor?

Los núcleos Tensor y Cuda son tecnologías patentadas desarrolladas por NVIDIA y, como tal, no hay mucho en el mercado que se compara. Ciertamente, hay unidades de hardware de grado empresarial hechas exclusivamente para procesar modelos de IA, pero son extremadamente caros.

En el espacio de la casa, las GPU AMD no están aprovechando las mismas tecnologías para el trazado de rayos o el afilado de la resolución dinámica. AMD podría tener otras opciones para afilar la imagen y ofrecer una mayor fidelidad, pero nada que se compara directamente con lo que Nvidia tiene en el mercado actualmente.

¿Los núcleos de tensor tienen otros usos?

Si bien se desarrolló principalmente para el modelado de IA, los núcleos de tensor han estado en las GPU de NVIDIA más recientes. En un entorno de aceleración gráfica, no son ideales para cosas como polígonos o anti-alias. En cambio, donde se centran es proporcionar cosas como el rastreo de rayos. El intercambio de resolución dinámica es otra área donde pueden sobresalir, proporcionando una amplia cabeza para manejar y mantener marcos constantes.

¿Qué son los Tensor Cores y CUDA Cores?
Los Tensor Cores y CUDA Cores son dos tipos de unidades de procesamiento utilizadas en las GPUs NVIDIA. Los CUDA Cores son unidades computacionales que realizan cálculos generales, mientras que los Tensor Cores están diseñados para acelerar los cálculos matemáticos usados en la inteligencia artificial y el aprendizaje profundo.

¿Cómo funcionan los Tensor Cores?
Los Tensor Cores son capaces de realizar operaciones de multiplicación y acumulación de matrices en un solo paso, lo que los hace idóneos para el procesamiento de grandes cantidades de datos necesarios en los cálculos de inteligencia artificial.

¿Cuál es el propósito de los CUDA Cores?
Los CUDA Cores son esenciales para llevar a cabo cálculos generales en una GPU. Son responsables de renderizar gráficos, así como operaciones en aplicaciones científicas, de ingeniería y de videojuegos.

¿Tensor Cores son mejores que CUDA Cores?
No son "mejores", sino que sirven para propósitos diferentes. Los Tensor Cores están diseñados para acelerar los cálculos en inteligencia artificial y aprendizaje profundo, mientras que los CUDA Cores son utilizados para cálculos generales.

¿Pueden coexistir Tensor Cores y CUDA Cores en la misma GPU?
Sí, en las GPUs de NVIDIA, específicamente en la arquitectura Volta y posteriores, coexisten Tensor Cores y CUDA Cores. La combinación de ambos permite un rendimiento excepcional en una variedad de aplicaciones.

¿Qué beneficios aportan los Tensor Cores en el aprendizaje maquinal?
Los Tensor Cores pueden acelerar significativamente el entrenamiento y la inferencia de modelos de aprendizaje profundo, al permitir la realización más rápida de operaciones matemáticas necesarias en estos procesos.

¿Los Tensor Cores reemplazarán a los CUDA Cores en el futuro?
No, los Tensor Cores y CUDA Cores cumplen funciones diferentes y coexisten para maximizar el rendimiento de la GPU. Los CUDA Cores continuarán siendo esenciales para una amplia gama de cálculos generales.

¿Todos los modelos de las GPUs NVIDIA tienen Tensor Cores?
No todos los modelos lo incluyen. Los Tensor Cores se introdujeron en la arquitectura Volta de NVIDIA y se incluyen en ciertos modelos de GPUs a partir de esa generación.

¿Necesito una GPU con Tensor Cores para realizar tareas de aprendizaje profundo?
No es necesario, pero puede ser beneficioso. Las GPUs con Tensor Cores pueden acelerar significativamente el entrenamiento y la inferencia en el aprendizaje profundo. Sin embargo, aún puedes realizar estas tareas con una GPU que solo tenga CUDA Cores; solo tomará más tiempo.

¿Cómo afectan los Tensor Cores y CUDA Cores el rendimiento de los videojuegos?
Los CUDA Cores son importantes en los videojuegos para renderizar gráficos y realizar cálculos. Los Tensor Cores no se utilizan ampliamente en los videojuegos en este momento, pero con la creciente incorporación de la inteligencia artificial en los juegos, podrían tener un papel más importante en el futuro.

¿Cómo puedo aprovechar al máximo los Tensor Cores y CUDA Cores en mi GPU?
Para aprovechar al máximo los Tensor Cores y CUDA Cores necesitas software y aplicaciones que puedan utilizar estos recursos de manera eficiente. NVIDIA proporciona una gama de bibliotecas y marcos de trabajo que ayudan en esta tarea.

¿Los Tensor Cores aceleran todas las operaciones de aprendizaje profundo?
No todas las operaciones de aprendizaje profundo se benefician de los Tensor Cores. Su principal ventaja es en las operaciones de multiplicación y acumulación de matrices, que son comunes en muchas redes neuronales.

¿Cómo decido entre una GPU con más Tensor Cores o más CUDA Cores?
Depende del uso que le des a la GPU. Si tu principal uso es el aprendizaje profundo o la inteligencia artificial, un mayor número de Tensor Cores puede ser beneficioso. Si usas la GPU principalmente para gráficos o cálculos generales, más CUDA Cores pueden ser preferibles.

¿Hay alguna desventaja en tener tanto Tensor Cores como CUDA Cores en una GPU?
No hay ninguna desventaja notable. Ambos tipos de cores coexisten para proporcionar un rendimiento excepcional en una amplia gama de aplicaciones.

¿Puedo programar directamente los Tensor Cores y CUDA Cores?
Sí, NVIDIA proporciona la plataforma de desarrollo CUDA para permitir la programación de nivel bajo de sus GPUs. Esto permite a los programadores aprovechar al máximo las características de Tensor Cores y CUDA Cores en sus aplicaciones.