A NVIDIA deu início à era dos Tensor Cores em 2017 com a introdução da arquitetura Volta, marcada pela sua aplicação nas GPUs profissionais. Entretanto, a popularização dessa tecnologia se deu em setembro de 2018, quando as GPUs GeForce RTX cobraram protagonismo, substituindo gradualmente a tradicional linha GeForce GTX.
As placas RTX trouxeram várias inovações, sendo os Tensor Cores uma das mais significativas, além de núcleos dedicados ao processamento de ray tracing.
Compreendendo os Tensor Cores
Os Tensor Cores são núcleos projetados para acelerar o processamento de Inteligência Artificial, oferecendo também treinamento eficiente de modelos complexos. A NVIDIA descreve essa tecnologia da seguinte forma: "Os Núcleos Tensor permitem computação de precisão mista, adaptando cálculos dinamicamente para acelerar o rendimento, preservando a precisão e fornecendo segurança aprimorada".
Com capacidades que abarcam precisões FP8, FP16 e TF32, esses núcleos podem prover aceleração em treinamento de IA que normalmente levaria meses, apresentando uma eficiência muito maior e resultados superiores.
Atualmente, a tecnologia evoluiu para sua quinta geração, utilizando a arquitetura Blackwell, que já começou a ser implementada nas GPUs de alto desempenho voltadas para data centers e nas mais novas GeForce RTX 50. A NVIDIA promete uma aceleração de IA até 45 vezes superior em relação à geração anterior, Hopper.
Principais Aplicações dos Tensor Cores
Os Tensor Cores são projetados exclusivamente para IA, sem outras aplicações relevantes fora desse âmbito. No entanto, diversas utilizações tiram proveito dessa aceleração.
Deep Learning e outras aplicações de IA
No campo do Deep Learning, os Tensor Cores têm um papel crucial em redes neurais complexas, frequentemente encontrados em servidores, fornecendo inferência para uma variedade de modelos de linguagem. Um exemplo distintivo é o DLSS, suíte de upscaling, que se beneficia significativamente do treinamento intensivo de IA, resultando na melhoria contínua da qualidade de saída.
Além disso, esses núcleos são fundamentais para acelerar a IA em diversas aplicações, como o ChatGPT e outras interfaces que geram imagens a partir de texto, como o Copilot da Microsoft, utilizando a tecnologia da NVIDIA para processar esses comandos de forma eficaz.
Ray Tracing
Embora existam núcleos dedicados ao processamento de ray tracing, os Tensor Cores têm um papel específico em algumas situações. A partir da introdução do DLSS 3.7, a NVIDIA incorporou a tecnologia Ray Reconstruction, que utiliza IA para melhorar a qualidade de imagem associada ao ray tracing.
Essas inovações são continuadamente aprimoradas, assim como outras funcionalidades baseadas em IA, como o upscaling e o gerador de quadros. Os Tensor Cores são essenciais para acessar esses benefícios, disponíveis em todas as GPUs GeForce RTX.
DLSS
Os recursos dentro do pacote DLSS se sustentam amplamente no uso de IA. Elementos como upscaling, gerador de quadros, ray reconstruction e DLAA (Anti-Aliasing por IA) dependem diretamente dos Tensor Cores. A cada nova geração, a eficiência e desempenho desses núcleos se tornam mais impressionantes.
Segundo a NVIDIA, esse recurso, vital para gamers com GPUs GeForce RTX, vem passando por uma evolução constante, implementada ao longo de seis anos por meio das melhores GPUs que suportam IA, tudo isso dentro de uma rede neural otimizada para maximizar o potencial desse recurso.
Modelos de Placas de Vídeo NVIDIA com Tensor Cores
A NVIDIA oferece uma variedade de placas profissionais equipadas com Tensor Cores. Abaixo, apresentamos as séries de placas da linha GeForce RTX que incorporam essa tecnologia, incluindo as variantes móveis.
- Série das GPUs: GeForce RTX 20 - Arquitetura: Turing - 2ª geração de Tensor Cores
- Série das GPUs: GeForce RTX 30 - Arquitetura: Ampere - 3ª geração de Tensor Cores
- Série das GPUs: GeForce RTX 40 - Arquitetura: Ada Lovelace - 4ª geração de Tensor Cores
- Série das GPUs: GeForce RTX 50 - Arquitetura: Blackwell - 5ª geração de Tensor Cores
Diferenças entre Tensor Cores e CUDA Cores
Os CUDA Cores estão presentes nas GPUs da NVIDIA desde 2006, dedicando-se à computação paralela em uma variedade de aplicações, como jogos e softwares de edição de vídeo. Embora também possam processar IA, sua eficiência é inferior em comparação aos Tensor Cores.
Os Tensor Cores, por sua vez, são especializados na inferência e aceleração de IA, proporcionando resultados otimizados e eficientes. Essa especialização é o que distingue efetivamente esses núcleos.
Considerações Finais
A relevância dos Tensor Cores na manipulação de IA tem sido um ponto central na promoção das tecnologias da NVIDIA. Esse aspecto tem se tornado ainda mais preponderante na linha GeForce RTX voltada para games, sendo crucial para a evolução generacional das GPUs. Um exemplo recente é a comparação entre as RTX 50 e RTX 40, que, embora similares em termos de poder bruto, revelam um avanço significativo em performance com IA.
De fato, a NVIDIA tem investido massivamente no aprimoramento contínuo de seus núcleos Tensor a cada nova geração de GPUs, resultando em saltos consideráveis em desempenho de IA para diversos setores, especialmente em data centers. Graças a esses esforços e inovações de software, a empresa consolidou sua posição como a líder indiscutível no mercado.
