Tensorコア

概要

Tensorコアは、NVIDIA GPUに搭載されたAI・機械学習の推論処理を高速化するための専用ハードウェアコアです。行列積と累乗の演算を効率的に実行し、Deep Learningモデルの性能向上に貢献します。特にFP16（半精度浮動小数点数）やBF16、INT8といったデータ型での演算に最適化されています。

詳細説明

Tensorコアは、従来のCUDAコアとは異なり、行列積と累乗演算を1つの命令で実行できるMATMUL（行列積）ユニットを内蔵しています。具体的には、4x4の行列をまとめて処理するような演算を高速化し、推論処理におけるボトルネックを解消します。Tensorコアの世代によって処理できる行列サイズやデータ型、精度が異なります。例えば、Hopper世代のTensorコアは、FP8やFP16を用いた動的範囲拡張など、より高度なデータ型に対応しています。これらのコアの利用には、CUDA APIを通じてプログラムを記述する必要があります。

関連用語

• CUDA: NVIDIAが開発した並列コンピューティングプラットフォーム
• FP16: 半精度浮動小数点数 (16ビット)
• BF16: Brain Floating Point (脳型浮動小数点数)
• INT8: 8ビット整数
• MATMUL: 行列積演算
• TensorRT: NVIDIAの推論エンジン

実用例

• Deep Learning推論: 画像認識、自然言語処理、音声認識などの推論処理を高速化します。
• 機械学習モデルのデプロイ: 訓練済みの機械学習モデルを、Tensorコアを活用して効率的にデプロイします。
• データセンターの加速: データセンターにおけるAI推論ワークロードの処理能力を向上させます。GPUの選択においては、Tensorコアの世代と数、対応データ型を考慮することが重要です。

注意点

• Tensorコアの利用には、適切なソフトウェアライブラリ（TensorRTなど）を使用する必要があります。
• Tensorコアは、特定のデータ型（FP16、BF16、INT8など）での演算に最適化されています。データ型を適切に選択しないと、性能向上が見られない場合があります。
• Tensorコアは、学習処理ではなく、主に推論処理の高速化に用いられます。学習には、CUDAコアが主に使用されます。