در عصر حاضر که فناوری‌های نوین هوش مصنوعی (AI) به سرعت در حال تحول هستند، نیاز به پردازش سریع و کارآمد داده‌ها بیش از پیش احساس می‌شود. یکی از دستاوردهای مهم این حوزه، ظهور Tensor Core است؛ واحد پردازشی ویژه‌ای که توسط شرکت NVIDIA معرفی شد و توانست تحولی بنیادین در عملکرد پردازش‌های یادگیری عمیق ایجاد کند. این مقاله با هدف ارائه تحلیلی عمیق به معرفی Tensor Core پرداخته و اهمیت آن را در زمینه AI با ذکر نمونه‌ای عملی از سرور HPE ProLiant DL380 Gen10 بررسی خواهد کرد.
Tensor Core؛ معماری ویژه برای آینده محاسبات ماتریسی
پردازنده‌های گرافیکی سنتی، با بهره‌گیری از CUDA Coreها، سال‌ها در اجرای محاسبات موازی نقش‌آفرینی کرده‌اند. با این حال، رشد روزافزون کاربردهای یادگیری ماشین و به‌ویژه یادگیری عمیق، نیاز به تسریع عملیات ماتریسی را به ضرورتی غیرقابل انکار بدل کرده است.
Tensor Core با تمرکز بر بهینه‌سازی عملیات “ضرب و جمع ماتریس” (Matrix Multiply and Accumulate – GEMM)، امکان پردازش همزمان چندین ماتریس را تنها در یک سیکل کلاک فراهم می‌کند. این نوآوری در ابتدا در معماری Volta و سپس در نسل‌های بعدی مانند Turing، Ampere و Hopper گسترش یافت و امروزه به بخش جدایی‌ناپذیری از کارت‌های گرافیک پیشرفته تبدیل شده است.
اهمیت حیاتی Tensor Core در پروژه‌های هوش مصنوعی
کاربردهای مدرن AI، خصوصاً در حوزه‌های بینایی ماشین (Computer Vision)، پردازش زبان طبیعی (NLP) و مدلسازی‌های ژرف (Deep Learning)، متکی به حجم عظیمی از محاسبات ماتریسی هستند. Tensor Core با تسریع این محاسبات مزایای متعددی را ارائه می‌دهد:
شتاب چشمگیر در آموزش مدل‌ها: الگوریتم‌هایی که آموزش آن‌ها پیشتر هفته‌ها زمان می‌برد، اکنون در بازه‌ای بسیار کوتاه‌تر قابل اجرا هستند.
کاهش مصرف انرژی: با اجرای سریع‌تر فرآیندها، مصرف انرژی و بار حرارتی کاهش می‌یابد که برای مراکز داده اهمیت ویژه‌ای دارد.
افزایش توان عملیاتی: امکان استقرار همزمان چندین مدل و سرویس مبتنی بر هوش مصنوعی فراهم می‌شود.
چنین مزایایی، Tensor Core را به یکی از ارکان اصلی پیشرفتهای جاری در هوش مصنوعی تبدیل کرده است.
نمونه عملی
در دنیای سخت‌افزار سرور، محصولات HPE همواره به پایداری، کارایی و تطبیق‌پذیری شهره بوده‌اند. سرور HPE ProLiant DL380 G10، به عنوان یکی از محصولات شاخص این برند، قابلیت میزبانی از کارت‌های گرافیک پیشرفتهای همچون NVIDIA A100 یا L40S را داراست که هر دو به Tensor Coreهای پرقدرت مجهز هستند.
این سرور با بهره‌گیری از پردازنده‌های نسل دوم Xeon Scalable اینتل، پشتیبانی از حافظه‌های DDR4 پرسرعت، و امکان استفاده از ذخیره‌سازهای NVMe، زیرساختی ایده‌آل برای پروژه‌های پیشرفته هوش مصنوعی فراهم می‌کند.
برای نمونه، آموزش یک مدل زبان بزرگ (LLM) با میلیاردها پارامتر، که بدون استفاده از Tensor Core به ماه‌ها زمان نیاز دارد، می‌تواند بر روی DL380 G10 مجهز به کارت‌های تسلا یا A100 در عرض چند روز یا حتی کمتر انجام شود. این سطح از کارایی، راه را برای سازمان‌ها و پژوهشگران برای انجام پروژه‌های نوآورانه با هزینه و زمان کمتر هموار می‌سازد.
ضرورت همسویی سخت‌افزار و نرم‌افزار
لازم به ذکر است که بهره‌برداری کامل از ظرفیت Tensor Core مستلزم بهینه‌سازی نرم‌افزاری نیز هست. چارچوب‌های یادگیری ماشین پیشرفته نظیر TensorFlow، PyTorch و MXNet، با پشتیبانی از تکنیک‌هایی همچون Mixed Precision Training (ترکیب محاسبات با دقت FP16 و FP32)، امکان استفاده حداکثری از Tensor Core را فراهم می‌آورند.
سرورهای HPE ProLiant DL380 Gen10، با پشتیبانی کامل از سیستم‌عامل‌های لینوکسی محبوب مانند Ubuntu Server و Red Hat Enterprise Linux، محیطی سازگار برای توسعه پروژه‌های هوش مصنوعی فراهم می‌آورند.
جمع‌بندی
Tensor Coreها نه تنها نماد پیشرفت فناوری سخت‌افزارهای گرافیکی هستند، بلکه به عنوان نیروی محرکه تحولات آینده در عرصه هوش مصنوعی شناخته می‌شوند. در عصری که زمان، سرعت و بهره‌وری حرف اول را می‌زند، تجهیز مراکز داده به سرورهایی نظیر HPE ProLiant DL380 Gen10 همراه با پردازنده‌های گرافیکی مجهز به Tensor Core، مزیتی استراتژیک برای سازمان‌ها به شمار می‌آید.
به رسم دیرینه صنعت IT، آن دسته از سازمان‌هایی که زودتر به فناوری‌های بنیادین و تحول‌آفرین روی آورده‌اند، توانسته‌اند مسیر موفقیت را سریع‌تر و پایدارتر طی کنند. در این مسیر، Tensor Core گامی بلند به سوی آینده‌ای هوشمندتر و پویاتر است.
