NVIDIA CUDA Cores là gì?

NVIDIA CUDA cores là các đơn vị xử lý cơ bản trong GPU của NVIDIA, được thiết kế để thực hiện các tính toán đa mục đích.

Một số điểm chính về CUDA cores:

• Kiến trúc: CUDA cores là các khối xây dựng cơ bản của bộ xử lý trong GPU NVIDIA. Chúng được thiết kế để thực hiện nhiều loại phép toán dấu phẩy động (floating-point) và số nguyên (integer) song song.
• Tính song song: CUDA cores được tổ chức thành các nhóm gọi là Streaming Multiprocessors (SMs), cho phép xử lý song song khối lượng công việc dữ liệu lớn.
• Hiệu suất: Số lượng CUDA cores trong một GPU là một chỉ số quan trọng về sức mạnh tính toán tổng thể của nó. Số lượng CUDA cores càng nhiều thì hiệu suất càng cao cho các tác vụ như render, tính toán khoa học, xử lý hình ảnh/video, và suy luận học máy.
• Lập trình: CUDA cores có thể được lập trình bằng mô hình lập trình CUDA, cho phép các nhà phát triển tận dụng khả năng xử lý song song của GPU NVIDIA cho các tính toán đa mục đích.

NVIDIA Tensor Cores là gì?

NVIDIA Tensor cores là các đơn vị xử lý chuyên biệt được tìm thấy trong GPU của NVIDIA, được thiết kế để tăng tốc các tác vụ học sâu (deep learning) và học máy (machine learning).

Những đặc điểm chính của Tensor cores:

• Kiến trúc: Tensor cores được tối ưu hóa đặc biệt cho việc thực hiện các phép toán ma trận, vốn là thành phần cơ bản trong các tính toán mạng nơ-ron.
• Tăng tốc học sâu: Tensor cores có thể thực hiện các phép nhân cộng ma trận 4×4 (GEMM) chỉ trong một lệnh, mang lại hiệu suất vượt trội cho quá trình huấn luyện và suy luận học sâu.
• Lệnh chuyên dụng: Tensor cores sử dụng phần cứng và lệnh chuyên dụng để đạt được thông lượng cao hơn cho các phép toán ma trận, trung tâm của các thuật toán học sâu.
• Hiệu suất: Số lượng Tensor cores trong một GPU là chỉ số quan trọng về hiệu suất học sâu của nó. Số lượng Tensor cores càng nhiều thì quá trình huấn luyện và suy luận học sâu càng nhanh.
• Hiệu quả năng lượng: Tensor cores hiệu quả năng lượng hơn so với CUDA cores đa mục đích khi thực hiện các khối lượng công việc học sâu, giúp chúng phù hợp hơn cho các kịch bản triển khai tại trung tâm dữ liệu và edge.
• Lập trình: Tensor cores có thể được lập trình bằng mô hình lập trình CUDA và các framework học sâu như TensorFlow và PyTorch, những framework này có thể tự động tận dụng khả năng tăng tốc của Tensor cores.

CUDA Cores vs Tensor Cores: Sự khác biệt là gì?

• CUDA cores cung cấp sức mạnh tính toán cơ bản cho các tác vụ GPU đa mục đích, trong khi Tensor cores là các đơn vị xử lý chuyên biệt được thiết kế để tăng tốc các phép toán ma trận trung tâm cho các khối lượng công việc học sâu và học máy.
• CUDA cores là các đơn vị xử lý đa mục đích, trong khi Tensor cores được tối ưu hóa cho các phép toán ma trận học sâu.
• CUDA cores xuất sắc ở các phép toán dấu phẩy động rộng hơn, trong khi Tensor cores được tối ưu hóa cho các phép toán ma trận đặc thù trong học sâu.
• Số lượng CUDA cores trong một GPU thể hiện sức mạnh tính toán tổng thể của nó, trong khi số lượng Tensor cores chỉ ra hiệu suất học sâu.
• Các GPU NVIDIA hiện đại như H100 chứa cả CUDA cores và Tensor cores để mang lại sự cân bằng giữa tăng tốc đa mục đích và tăng tốc chuyên biệt cho học sâu.

Cách lựa chọn GPU, nhiều CUDA cores hay nhiều Tensor cores?

1. Hiệu suất tính toán đa mục đích
   • Các GPU có nhiều CUDA cores thường có hiệu suất cao hơn cho các tác vụ tính toán song song đa mục đích như mô phỏng khoa học, xử lý hình ảnh/video, và các khối lượng công việc không phải học sâu.
   • Số lượng CUDA cores càng cao, GPU càng có nhiều sức mạnh tính toán dấu phẩy động thô để thực hiện các loại khối lượng công việc này.
2. Hiệu suất huấn luyện và suy luận học sâu
   • Các GPU có nhiều Tensor cores thường có hiệu suất cao hơn cho các tác vụ huấn luyện và suy luận học sâu.
   • Tensor cores được thiết kế đặc biệt để tăng tốc các phép toán nhân ma trận và các phép toán đại số tuyến tính khác, là trung tâm của các tính toán mạng nơ-ron.
   • Số lượng Tensor cores càng nhiều, GPU có thể thực hiện các tính toán học sâu nhanh hơn, dẫn đến thông lượng cao hơn cho việc huấn luyện và suy luận.
3. Hiệu quả năng lượng
   • Tensor cores hiệu quả năng lượng hơn so với CUDA cores đa mục đích khi thực hiện các khối lượng công việc học sâu.
   • Các GPU có nhiều Tensor cores thường đạt được hiệu suất học sâu cao hơn trên mỗi watt so với các GPU dựa nhiều hơn vào CUDA cores.
   • Hiệu quả năng lượng này có thể quan trọng trong các kịch bản triển khai tại trung tâm dữ liệu và edge, nơi tiêu thụ năng lượng là một yếu tố quan trọng.
4. Chuyên môn hóa khối lượng công việc
   • Các GPU có nhiều CUDA cores phù hợp hơn với nhiều loại khối lượng công việc tính toán song song đa mục đích, không chỉ là học sâu.
   • Các GPU có nhiều Tensor cores chuyên về học sâu và có thể không xuất sắc trong các khối lượng công việc không phải học sâu.

Tóm lại, sự cân bằng giữa CUDA cores và Tensor cores trong một GPU quyết định điểm mạnh của nó – nhiều CUDA cores hơn sẽ ưu tiên hiệu suất tính toán đa mục đích, trong khi nhiều Tensor cores hơn sẽ ưu tiên hiệu suất và hiệu quả năng lượng cho học sâu. Việc lựa chọn GPU phù hợp phụ thuộc vào sự pha trộn cụ thể của các khối lượng công việc cần tăng tốc.