Die Evolution der NVIDIA Tensor Cores: Von Volta zu Blackwell
Tensor Cores – die spezialisierten Matrixmultiplikationseinheiten in modernen GPUs – sind die treibende Kraft hinter den jüngsten Fortschritten in der KI. Während das Mooresche Gesetz aufgrund physikalischer Einschränkungen ins Stocken geraten ist, hat NVIDIA die Durchsatzrate der Tensor Cores mit jeder GPU-Generation verdoppelt, auch bekannt als Huang’s Law, indem ultra-niedrigpräzise Datentypen hinzugefügt und asynchrone Ausführung eingeführt wurden.
Leistungsprinzipien
Um die Entwicklung der Tensor Cores zu verstehen, ist es wichtig, einige grundlegende Prinzipien der Leistungstechnik zu betrachten. Amdahl’s Law beschreibt die maximal mögliche Beschleunigung, die durch Parallelisierung mit mehr Rechenressourcen erreicht werden kann. Bei festem Problemumfang verringert sich die Ausführungszeit nur für den parallelisierbaren Teil, was bedeutet, dass die Leistungsverbesserung durch den seriellen Anteil begrenzt ist.
Die Evolution der Tensor Core Architektur
Die Tensor Core Architektur hat sich über mehrere Generationen hinweg weiterentwickelt, beginnend mit der Volta-Architektur, die 2017 eingeführt wurde. Die erste Generation der Tensor Cores wurde hinzugefügt, um den Anforderungen von Machine Learning (ML) Workloads gerecht zu werden, die eine Hardwarebeschleunigung benötigten. NVIDIA führte die Half-Precision Matrix Multiply and Accumulate (HMMA) Anweisung ein, die speziell für die Tensor Cores entwickelt wurde.
Volta
Die Volta-Architektur brachte die ersten Tensor Cores mit sich, die in der Tesla V100 GPU implementiert wurden. Diese Tensor Cores konnten 4x4x4 Matrixmultiplikationen pro Zyklus durchführen und ermöglichten eine signifikante Leistungssteigerung bei der Verarbeitung von ML-Workloads.
Turing
Mit der Turing-Architektur wurden die zweiten Generation der Tensor Cores eingeführt, die Unterstützung für INT8 und INT4 Präzision hinzufügten. Diese Verbesserungen ermöglichten die Anwendung von Deep Learning Super Sampling (DLSS) in der Gaming-Grafik.
Ampere
Die Ampere-Architektur führte die asynchrone Datenkopie ein, die es ermöglichte, Daten direkt von globalem Speicher in den gemeinsamen Speicher zu kopieren, ohne die Register zu belasten. Diese Funktion verbesserte die Effizienz erheblich und verdoppelte die Leistung im Vergleich zur Volta-Architektur.
Hopper
Die Hopper-Architektur brachte neue Konzepte wie den Thread Block Cluster und den Tensor Memory Accelerator (TMA) mit sich, die die Effizienz der Datenübertragung zwischen globalem und gemeinsamem Speicher weiter verbesserten.
Blackwell
Die neueste Generation, Blackwell, führt Tensor Memory (TMEM) ein, eine neue Speichereinheit, die speziell für Tensor Core Operationen optimiert ist. TMEM ermöglicht eine effizientere Handhabung von Daten und reduziert die Registerbelastung erheblich.
Programmierungsmodelle und asynchrone Ausführung
Die Programmierungsmodelle haben sich ebenfalls weiterentwickelt, um die neuen Architekturen zu unterstützen. Die Einführung von asynchroner Ausführung hat die Art und Weise, wie Entwickler mit Tensor Cores interagieren, revolutioniert. Die Programmierung wurde flexibler, was zu einer besseren Nutzung der Hardware führt.
Schlussfolgerung
Die Evolution der Tensor Cores von NVIDIA zeigt, wie sich die Technologie an die Anforderungen der KI und des maschinellen Lernens anpasst. Mit jeder neuen Generation werden die Tensor Cores leistungsfähiger und effizienter, was die Entwicklung von KI-Anwendungen erheblich vorantreibt.
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