O que são os Tensor Cores e para que servem nas placas da NVIDIA?

Os Tensor Cores são componentes especiais das placas de vídeo da NVIDIA, projetados para acelerar cálculos complexos, especialmente em inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina. Introduzidos em 2017 na arquitetura Volta, inicialmente estavam disponíveis apenas para placas profissionais.

Porém, a partir da arquitetura Turing, lançada em 2018, os Tensor Cores passaram a fazer parte das GPUs GeForce RTX, tornando essa tecnologia acessível para um público mais amplo, incluindo gamers e criadores de conteúdo. Saiba mais sobre eles!

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O que são os Tensor Cores?

Os Tensor Cores são unidades especializadas dentro das placas de vídeo, responsáveis por executar cálculos matemáticos avançados com bastante eficiência. Eles processam grandes quantidades de dados ao mesmo tempo, sendo essenciais para tarefas que envolvem redes neurais, como reconhecimento de imagens, processamento de linguagem natural e até mesmo gráficos em jogos modernos.

Benefícios dos Tensor Cores

1. Processamento mais rápido

Os Tensor Cores aceleram os cálculos usados em inteligência artificial, aprendizado de máquina e outras aplicações que exigem alto desempenho computacional. Isso diminui o tempo necessário para treinar modelos de IA, tornando o processo mais eficiente.

2. Melhor aproveitamento dos recursos

A tecnologia de precisão mista dos Tensor Cores permite que os cálculos sejam feitos com diferentes níveis de precisão (FP8, FP16, TF32), otimizando o uso da memória e reduzindo o consumo de energia, sem comprometer a precisão dos resultados.

3. Impacto na tecnologia de jogos

Os Tensor Cores possibilitam o uso do DLSS (Deep Learning Super Sampling), uma tecnologia da NVIDIA que usa IA para melhorar a qualidade dos gráficos em jogos. Com essa técnica, os jogos podem rodar com resoluções mais altas sem comprometer o desempenho.

Como funcionam os Tensor Cores?

Os Tensor Cores funcionam realizando operações matemáticas intensivas, como multiplicação e soma de matrizes, de forma extremamente rápida e eficiente. Esse processamento é essencial para redes neurais, permitindo que modelos de IA aprendam padrões e realizem previsões de maneira mais precisa.

Funcionamento básico:

1. O computador envia grandes quantidades de dados para os Tensor Cores.
2. Os Tensor Cores realizam cálculos matemáticos complexos simultaneamente.
3. O resultado é armazenado e utilizado em aplicações de IA, gráficos ou outras áreas.

Esse processo permite que a IA e os gráficos computacionais se tornem mais avançados e eficientes.

Evolução dos Tensor Cores

Volta (2017)

A primeira geração de Tensor Cores apareceu na arquitetura Volta, usada principalmente em data centers e aplicações profissionais. Essa tecnologia foi revolucionária, permitindo grandes avanços no treinamento de redes neurais.

Turing (2018)

Com a arquitetura Turing, os Tensor Cores foram introduzidos nas placas de vídeo da linha GeForce RTX, trazendo melhorias para gráficos em tempo real e possibilitando o uso do DLSS para aumentar o desempenho em jogos.

Ampere (2020)

A arquitetura Ampere aprimorou ainda mais os Tensor Cores, dobrando sua eficiência e reduzindo o desperdício de cálculos desnecessários. Essa evolução tornou a IA mais acessível e poderosa para diferentes aplicações.

Ada Lovelace (2022)

Os Tensor Cores da arquitetura Ada Lovelace melhoraram significativamente o desempenho do DLSS, permitindo gráficos mais realistas e uma experiência de jogo mais fluida.

Blackwell (2024)

A mais recente arquitetura, Blackwell, trouxe a quinta geração de Tensor Cores, aumentando em até 45 vezes a aceleração de IA em comparação com as gerações anteriores. Isso abriu novas possibilidades para inteligência artificial e gráficos computacionais.

O que é necessário para usar os Tensor Cores?

1. Placa de vídeo compatível

Placas de vídeo da linha GeForce RTX (a partir da série 20) possuem Tensor Cores otimizados para IA e gráficos avançados.

2. Programas específicos

Softwares como CUDA, TensorRT e frameworks de IA como TensorFlow e PyTorch aproveitam os Tensor Cores para acelerar o processamento.

3. Computador adequado

Para obter o máximo desempenho dos Tensor Cores, é recomendável ter um processador poderoso, memória RAM suficiente e armazenamento rápido (como SSDs NVMe).

Diferenças entre Tensor Cores e CUDA Cores

Os Tensor Cores são otimizados para inteligência artificial e aprendizado de máquina, realizando cálculos de matrizes com extrema rapidez, enquanto os CUDA Cores são usados para diversas tarefas computacionais, como renderização gráfica e simulações.

Enquanto os Tensor Cores são essenciais para aplicações como DLSS e aprendizado profundo, os CUDA Cores desempenham um papel fundamental em gráficos, simulações físicas e computação paralela. Ambos trabalham juntos para melhorar o desempenho das GPUs, tornando-as mais versáteis e poderosas.

Aplicações dos Tensor Cores

1. Jogos e gráficos avançados

Os Tensor Cores são essenciais para tecnologias como o DLSS, que melhora a qualidade gráfica sem impactar o desempenho. Além disso, eles ajudam na reconstrução de imagens em jogos com Ray Tracing.

2. Inteligência artificial e aprendizado de máquina

Desde o treinamento de assistentes virtuais até a geração de imagens e textos, os Tensor Cores aceleram diversas aplicações de IA, permitindo que modelos sejam desenvolvidos e executados mais rapidamente.

3. Medicina e pesquisa científica

Os Tensor Cores ajudam a analisar imagens médicas, como tomografias e ressonâncias magnéticas, tornando diagnósticos mais rápidos e precisos. Eles também são usados em simulações científicas avançadas.

4. Carros autônomos

Veículos autônomos utilizam inteligência artificial para interpretar o ambiente ao redor e tomar decisões em tempo real. Os Tensor Cores permitem que esses cálculos sejam feitos rapidamente, garantindo segurança e eficiência.