نقش کلیدی Tensor Core در توسعه هوش مصنوعی

نقش کلیدی Tensor Core در توسعه هوش مصنوعی : در عصر حاضر که فناوری‌های نوین هوش مصنوعی به سرعت در حال تحول هستند، نیاز به پردازش سریع، بهینه و کارآمد داده‌ها بیش از پیش احساس می‌شود. یکی از مهم‌ترین دستاوردهای این حوزه، ظهور Tensor Core است؛ واحد پردازشی ویژه‌ای که توسط شرکت NVIDIA معرفی شد و توانست انقلابی در عملکرد محاسبات ماتریسی و پردازش یادگیری عمیق ایجاد کند.

این مقاله با هدف ارائه تحلیل دقیق، Tensor Core را معرفی کرده و اهمیت آن را در پروژه‌های AI با ذکر نمونه عملی در سرور HPE ProLiant DL۳۸۰ Gen۱۰ بررسی می‌کند.

Tensor Core چیست و چرا اهمیت دارد؟

پردازنده‌های گرافیکی سنتی با استفاده از CUDA Coreها سال‌ها در اجرای محاسبات موازی نقش‌آفرینی کرده‌اند. اما با گسترش سریع کاربردهای یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی عمیق، نیاز به تسریع عملیات ماتریسی به یک ضرورت تبدیل شد.

Tensor Core با تمرکز بر عملیات ضرب و جمع ماتریس‌ها (Matrix Multiply and Accumulate – GEMM)، امکان پردازش همزمان چندین ماتریس را تنها در یک سیکل کلاک فراهم می‌کند. این قابلیت در ابتدا در معماری Volta معرفی شد و در نسل‌های بعدی Turing، Ampere و Hopper توسعه یافت. امروز Tensor Core جزو جدایی‌ناپذیر کارت‌های گرافیک حرفه‌ای NVIDIA مانند A۱۰۰ و L۴۰S است.

مزایای استفاده از Tensor Core در پروژه‌های AI

Tensor Core برای پردازش‌های یادگیری عمیق، بینایی ماشین و پردازش زبان طبیعی مزایای متعددی دارد:

• شتاب چشمگیر در آموزش مدل‌ها: عملیات پیچیده‌ای که قبلاً هفته‌ها زمان می‌برد، اکنون در مدت زمان بسیار کوتاه قابل انجام است.

• کاهش مصرف انرژی: اجرای سریع‌تر عملیات محاسباتی موجب کاهش مصرف انرژی و تولید حرارت کمتر می‌شود که برای مراکز داده حیاتی است.

• افزایش توان عملیاتی: امکان اجرای همزمان چندین مدل و سرویس AI بدون کاهش عملکرد.

• کاهش نیاز به حافظه سیستم: Tensor Core با انجام محاسبات ماتریسی بهینه، فشار روی RAM و CPU را کاهش می‌دهد.

این مزایا، Tensor Core را به یکی از ارکان اصلی افزایش سرعت و بهره‌وری در پروژه‌های هوش مصنوعی تبدیل کرده است.

نمونه عملی: HPE ProLiant DL۳۸۰ Gen۱۰

سرور HPE ProLiant DL۳۸۰ Gen۱۰ نمونه‌ای ایده‌آل برای بهره‌گیری از Tensor Core است. این سرور قابلیت میزبانی کارت‌های گرافیک پیشرفته‌ای مانند NVIDIA A۱۰۰ و L۴۰S را دارد که هر دو به Tensor Core مجهز هستند.

ویژگی‌های کلیدی این سرور عبارتند از:

• پردازنده‌های Intel Xeon Scalable نسل دوم

• پشتیبانی از حافظه‌های DDR۴ پرسرعت

• امکان استفاده از ذخیره‌سازهای NVMe برای کاهش زمان بارگذاری داده‌ها

به عنوان مثال، آموزش یک مدل زبان بزرگ (LLM) با میلیاردها پارامتر، که بدون Tensor Core ممکن است ماه‌ها طول بکشد، با استفاده از DL۳۸۰ G۱۰ و کارت‌های A۱۰۰ تنها در چند روز یا حتی کمتر قابل انجام است. این به سازمان‌ها امکان می‌دهد پروژه‌های نوآورانه را با هزینه و زمان بسیار کمتر انجام دهند.

اهمیت همسویی سخت افزار و نرم‌افزار

برای بهره‌برداری کامل از Tensor Core، تنها داشتن سخت‌افزار قدرتمند کافی نیست. نرم‌افزار نیز باید بهینه باشد:

• چارچوب‌های AI مانند TensorFlow، PyTorch و MXNet از Mixed Precision Training پشتیبانی می‌کنند، که با ترکیب محاسبات FP۱۶ و FP۳۲، سرعت اجرای Tensor Core را به حداکثر می‌رساند.

• سرور DL۳۸۰ G۱۰ با پشتیبانی کامل از سیستم‌عامل‌های لینوکسی مانند Ubuntu Server و Red Hat Enterprise Linux محیطی سازگار برای توسعه و اجرای پروژه‌های هوش مصنوعی فراهم می‌کند.

جمع بندی

Tensor Coreها نه تنها نماد پیشرفت فناوری کارت‌های گرافیک هستند، بلکه به عنوان نیروی محرکه تحولات آینده در هوش مصنوعی شناخته می‌شوند.

تجهیز مراکز داده به سرورهایی مانند HPE ProLiant DL۳۸۰ Gen۱۰ همراه با کارت‌های مجهز به Tensor Core، مزیتی استراتژیک برای سازمان‌ها به شمار می‌رود:

• افزایش سرعت آموزش و اجرای مدل‌های AI

• کاهش هزینه و مصرف انرژی

• امکان اجرای پروژه‌های پیچیده با زمان کوتاه

در عصری که سرعت، دقت و بهره‌وری حرف اول را می‌زند، استفاده از Tensor Core و سرورهای پیشرفته HPE، راهکاری عملی و ضروری برای پژوهشگران و سازمان‌های فعال در حوزه هوش مصنوعی است.

اگر قصد خرید سرور HP را دارید، می‌توانید از کارشناسان فنی تجهیز شبکه فیدار مشاوره رایگان دریافت کنید و سپس با توجه به نیازهای کسب و کاری که دارید، بهترین گزینه موجود را انتخاب کنید.