¿Qué son los Tensor Cores: cómo funcionan y para qué sirven?

por Erick Roch Moraguez

Tabla de contenidos

¿Qué son los Tensor Cores?
¿Cómo funcionan los Tensor Cores?
Tensor Cores vs CUDA Cores
Aplicaciones de los Tensor Cores
El futuro de los Tensor Cores
Conclusión

El mundo de la computación y la gráfica está en constante evolución, con nuevas tecnologías emergiendo todo el tiempo. Una de las últimas novedades es la introducción de los Tensor Cores, diseñados para acelerar las operaciones de matrices en aplicaciones de aprendizaje profundo. Pero, ¿qué son exactamente los Tensor Cores y cómo funcionan? En términos simples, los Tensor Cores son unidades computacionales especializadas que se integran en las unidades de procesamiento de gráficos (GPUs) modernas para acelerar la multiplicación de matrices y las operaciones de convolución.

Esta tecnología es especialmente útil en la capacitación de modelos de inteligencia artificial (IA), donde se necesita procesar grandes cantidades de datos de manera rápida y eficiente. Los Tensor Cores también son capaces de brindar un procesamiento de gráficos de alta calidad, lo que los convierte en una adición valiosa para cualquier equipo de juegos moderno. En este artículo, analizaremos más de cerca a los Tensor Cores, cómo funcionan y para qué se utilizan.

¿Qué son los Tensor Cores?

Los Tensor Cores son una tecnología de procesamiento de gráficos desarrollada por Nvidia, que se implementó por primera vez en su arquitectura de GPU Volta. Estos son núcleos especializados que se utilizan para acelerar las operaciones de multiplicación de matrices y convolución en las aplicaciones de aprendizaje profundo. La multiplicación de matrices es un proceso clave en el aprendizaje profundo, ya que se utiliza para realizar operaciones de multiplicación y adición en grandes conjuntos de datos. La convolución, por otro lado, es una operación matemática que se utiliza para procesar imágenes en aplicaciones de visión artificial.

Los Tensor Cores están diseñados para acelerar estas operaciones y permitir que las GPUs manejen grandes cantidades de datos de manera más rápida y eficiente. Cada Tensor Core tiene una matriz de 4×4 de núcleos de procesamiento escalares, y cuatro núcleos de procesamiento de punto flotante de 16 bits. Estos núcleos se combinan para realizar operaciones matemáticas complejas en paralelo, lo que acelera significativamente el procesamiento de datos.

¿Cómo funcionan los Tensor Cores?

Los Tensor Cores utilizan una técnica llamada operaciones de punto flotante de precisión mixta (FP16), que es más rápida y eficiente que las operaciones de punto flotante de 32 bits utilizadas en la mayoría de las GPUs. Con las operaciones de FP16, los Tensor Cores pueden realizar cálculos en paralelo en múltiples elementos de una matriz, lo que acelera significativamente el procesamiento de datos. Además, los Tensor Cores también utilizan la tecnología de Tensor Core Sparsity, que permite que la GPU procese solo los elementos no cero de una matriz, lo que reduce la cantidad de datos que se deben transferir y almacenar.

Los Tensor Cores también utilizan la tecnología de almacenamiento en búfer de tensor, que permite que la GPU almacene los datos de entrada y salida de una operación de tensor en la memoria caché de la GPU. Esto reduce la cantidad de datos que se deben transferir entre la memoria de la CPU y la GPU, lo que acelera aún más el procesamiento de datos.

Tensor Cores vs CUDA Cores

Los CUDA Cores son los núcleos de procesamiento utilizados en las GPUs de Nvidia para realizar operaciones de gráficos y cálculos generales en paralelo. Los Tensor Cores, por otro lado, son núcleos especializados diseñados específicamente para acelerar las operaciones de multiplicación de matrices y convolución en aplicaciones de aprendizaje profundo.

Aunque los CUDA Cores pueden realizar estas operaciones, los Tensor Cores son mucho más eficientes debido a su capacidad de procesamiento de precisión mixta y la tecnología de almacenamiento en búfer de tensor. En general, los Tensor Cores son más adecuados para aplicaciones de aprendizaje profundo, mientras que los CUDA Cores son más adecuados para aplicaciones de gráficos y cálculos generales.

Aplicaciones de los Tensor Cores

Los Tensor Cores tienen una amplia variedad de aplicaciones en diferentes campos, incluyendo la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, los juegos, la investigación científica y la edición de video.

Aprendizaje profundo y redes neuronales

Los Tensor Cores son especialmente útiles en la capacitación de modelos de inteligencia artificial y aprendizaje automático, ya que aceleran significativamente el procesamiento de grandes conjuntos de datos. Los Tensor Cores pueden procesar múltiples elementos de una matriz en paralelo, lo que acelera significativamente el entrenamiento de modelos de IA y reduce el tiempo que lleva la capacitación.

Juegos

Los Tensor Cores también son valiosos para los jugadores, ya que pueden acelerar el procesamiento de gráficos y mejorar la calidad de las imágenes. Los Tensor Cores se utilizan para tecnologías de trazado de rayos como el trazado de rayos en tiempo real, que permite un mayor realismo y detalles en los gráficos de los juegos.

Investigación científica

Los Tensor Cores también tienen aplicaciones en la investigación científica, donde se utilizan para acelerar el procesamiento de grandes conjuntos de datos en aplicaciones como la simulación de sistemas físicos complejos.

Edición de video

Los Tensor Cores también se pueden utilizar para acelerar la edición de video y el procesamiento de imágenes en tiempo real. Los Tensor Cores pueden mejorar la calidad de los videos y reducir el tiempo que lleva procesar y renderizar videos.

El futuro de los Tensor Cores

Los Tensor Cores son una tecnología relativamente nueva y se espera que su uso se expanda a medida que se desarrollen aplicaciones más avanzadas. Se espera que los Tensor Cores se utilicen cada vez más en aplicaciones de inteligencia artificial y aprendizaje automático, así como en aplicaciones de gráficos y procesamiento de imágenes en tiempo real.

Además, se espera que los Tensor Cores se integren en arquitecturas de GPU futuras, lo que mejorará aún más su rendimiento y eficiencia. En general, los Tensor Cores son una tecnología emocionante que tiene el potencial de revolucionar una amplia variedad de campos, desde la inteligencia artificial hasta los juegos y la investigación científica.

Conclusión

Los Tensor Cores son una tecnología de procesamiento de gráficos especializada que se utiliza para acelerar las operaciones de multiplicación de matrices y convolución en aplicaciones de aprendizaje profundo. Los Tensor Cores son capaces de procesar grandes cantidades de datos de manera rápida y eficiente, lo que los convierte en una herramienta valiosa para la inteligencia artificial, los juegos, la investigación científica y la edición de video. A medida que se desarrollen aplicaciones más avanzadas, se espera que los Tensor Cores se utilicen cada vez más y se integren en arquitecturas de GPU futuras para mejorar aún más su rendimiento y eficiencia.