Tensor Core là gì? Cách hoạt động và ứng dụng thực tế

Tensor Core là một công nghệ đột phá của NVIDIA, đóng vai trò then chốt trong việc tăng tốc độ tính toán cho các tác vụ Trí tuệ Nhân tạo (AI) và Học sâu (Deep Learning). Chúng được thiết kế để xử lý các phép tính ma trận phức tạp với hiệu suất cao. Bài viết này sẽ đi sâu vào định nghĩa, cơ chế hoạt động, và các ứng dụng thực tế của Tensor Core.

Tensor Core là gì?

Tensor Core là bộ xử lý chuyên dụng do NVIDIA giới thiệu lần đầu trên kiến trúc GPU Volta (2017). Bộ xử lý này được thiết kế để tăng tốc tính toán ma trận và vector, những phép tính cốt lõi trong trí tuệ nhân tạo (AI), học sâu (deep learning) và xử lý dữ liệu song song.

Nhờ khả năng tính toán số học với độ chính xác hỗn hợp (mixed precision), chúng có thể xử lý khối lượng lớn phép nhân ma trận (Matrix Multiplication) nhanh hơn rất nhiều lần so với CPU hoặc GPU thông thường. Đây là nền tảng quan trọng giúp AI, mô hình học máy và nhiều ứng dụng tính toán hiệu năng cao (HPC) phát triển vượt bậc.

Ngoài ra, Tensor Core vs Cuda Core truyền thống khác nhau. CUDA Core là lõi tính toán đa dụng (general-purpose), xử lý các phép toán số học thông thường (FP32). CUDA Core được dùng rộng rãi cho các tác vụ như xử lý đồ họa, mô phỏng, tiền xử lý dữ liệu, tức những phép toán không thuộc dạng ma trận khối.

Hiện công nghệ này được tích hợp trong một số laptop AI và laptop gaming cao cấp. Chúng giúp đẩy nhanh các tác vụ trí tuệ nhân tạo và đồ họa. Bạn hãy tham khảo một số dòng laptop AI sau đây để trải nghiệm sự đột phá về công nghệ này:

[Product_Listing categoryid="2197" propertyid="" customlink="https://cellphones.com.vn/laptop/ai.html" title="Tham khảo danh sách laptop AI được quan tâm tại CellphoneS!"]

Tensor Core hoạt động như thế nào?

Nguyên lý hoạt động của bộ xử lý này dựa trên việc tăng tốc các phép nhân – cộng ma trận (Matrix Multiply and Accumulate – MMA). Ví dụ: Trong một mô hình mạng nơ-ron, việc huấn luyện và suy luận yêu cầu nhân ma trận khổng lồ. Nếu chỉ dùng CUDA core, quá trình này tốn nhiều thời gian. Lõi Tensor chuyên dụng thay thế bằng cách:

• Có khả năng thực hiện phép nhân ma trận kích thước nhỏ chỉ trong một chu kỳ xử lý.
• Sử dụng Mixed Precision (FP16, BF16, TF32, INT8, FP8 tùy thế hệ) để giảm chi phí tính toán nhưng vẫn duy trì độ chính xác cần thiết.
• Song song hóa hàng nghìn Tensor Core trong GPU, từ đó tăng tốc độ xử lý gấp nhiều lần.

Kết quả: Chúng giúp GPU của NVIDIA đạt hiệu suất vượt trội trong AI, HPC, mô phỏng khoa học và hình ảnh đồ họa.

Đặc điểm của Tensor Core

Để hiểu rõ hơn về vì sao lõi Tensor được xem là bước tiến lớn trong xử lý AI? Chúng ta hãy cùng điểm qua những đặc điểm nổi bật: 

• Tối ưu cho AI & Deep Learning: Được thiết kế phục vụ tác vụ suy luận của các mô hình AI.
• Mixed Precision: Có khả năng sử dụng đa dữ liệu khác nhau, từ FP16, BF16, TF32, INT8 cho đến FP8, giúp tăng tốc tính toán mà vẫn tiết kiệm tài nguyên
• Tốc độ vượt trội: Hiệu suất gấp nhiều lần CUDA core khi xử lý ma trận.
• Tích hợp trong GPU: Tensor Core không tồn tại độc lập mà được nhúng trong các GPU như Volta, Turing, Ampere, Hopper.

Ứng dụng của Nvidia Tensor Core

Kiến trúc Tensor Core không chỉ đơn thuần là bước nâng cấp phần cứng, mà còn ứng dụng tốt thực tiễn trong các ngành công nghệ. Từ trí tuệ nhân tạo, xe tự lái cho đến nhiều mảng khác, công nghệ này trở thành nền tảng quan trọng.

Trí tuệ nhân tạo và học máy (Machine Learning)

Trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo và học máy, hiệu quả xử lý ma trận đóng vai trò then chốt để rút ngắn thời gian huấn luyện cũng như suy luận mô hình. Chúng có thể: 

• Suy luận AI (inference) trên dữ liệu lớn.
• Ứng dụng trong các lĩnh vực như xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), thị giác máy tính (Computer Vision) và nhận dạng giọng nói. 

Xe điện tự lái

Trong ngành xe tự hành, Tensor Core có khả năng xử lý đồng thời dữ liệu từ camera, radar và lidar theo thời gian thực, từ đó hỗ trợ hệ thống đưa ra quyết định nhanh chóng và chính xác. Chúng hỗ trợ hệ thống xe điện: 

• Ra quyết định trong mili-giây.
• Góp phần nâng cao mức độ an toàn khi phương tiện vận hành trong môi trường thực tế. 

Truyền thông và giải trí

Trong ngành truyền thông và giải trí, khả năng xử lý song song mạnh mẽ của Tensor Core đã mở ra nhiều cơ hội mới. Nó có thể là: 

• Render phim ảnh, video.
• Mô phỏng kỹ xảo hình ảnh (VFX).
• Live streaming với chất lượng cao nhờ AI upscaling.

Chơi game

Đóng vai trò nền tảng cho công nghệ DLSS (Deep Learning Super Sampling) nổi tiếng của NVIDIA, giúp cải thiện chất lượng hiển thị trong game. Nhờ hiệu suất Tensor Core đó mà:

• Game có thể chạy ở FPS cao hơn.
• Hình ảnh sắc nét gần như 4K, nhưng tài nguyên phần cứng giảm tải.
• Tối ưu trải nghiệm chơi game trên card đồ họa RTX.

Viện hàn lâm và phòng thí nghiệm nghiên cứu

Không chỉ dừng lại ở công nghiệp hay giải trí, Tensor Core còn có vai trò quan trọng trong lĩnh vực nghiên cứu và học thuật. Trong khoa học, lõi Tensor giúp:

• Mô phỏng y sinh học, vật liệu, khí tượng.
• Thúc đẩy nghiên cứu AI và HPC (High-Performance Computing).

Các thế hệ của Nvidia Tensor Core

Mỗi thế hệ Tensor Core đều mang đến bước nhảy vọt về tốc độ, hỗ trợ định dạng dữ liệu đa dạng hơn và mở rộng phạm vi ứng dụng. Bộ xử lý này không ngừng được NVIDIA cải tiến qua từng thế hệ GPU. 

Thế hệ 1 – Volta Tensor Core

Đây là lần đầu tiên lõi Tensor xuất hiện, đánh dấu bước ngoặt trong xử lý AI. Thế hệ Volta tập trung mạnh vào các tác vụ huấn luyện mô hình học sâu và siêu máy tính.

• Xuất hiện trong GPU Volta V100 (2017).
• Hỗ trợ FP16 và FP32.
• Mục tiêu: huấn luyện AI và HPC.

Thế hệ 2 – Turing Tensor Core

Sau thành công của Volta, NVIDIA tiếp tục tối ưu Tensor Core cho nhiều mục đích hơn. Thế hệ Turing không chỉ phục vụ AI mà còn được đưa vào GPU gaming thương mại: 

• Ra mắt cùng dòng RTX 20 series (2018).
• Thêm hỗ trợ INT8, INT4 cho inference AI.
• Tích hợp trong GPU gaming để hỗ trợ DLSS.

Thế hệ 3 – A100 Tensor Core (Ampere)

Với kiến trúc Ampere, lõi Tensor được mở rộng cả về định dạng số và hiệu năng. Đây là thế hệ mang tính cách mạng trong xử lý dữ liệu lớn và AI ở trung tâm dữ liệu: 

• Hỗ trợ Tensor Float 32 (TF32) và BF16.
• Hiệu suất AI và HPC tăng mạnh.
• Sử dụng trong trung tâm dữ liệu, siêu máy tính.

Thế hệ 4 – H100 Tensor Core (Hopper)

Thế hệ mới nhất hiện nay – Hopper – đẩy Tensor Core lên một tầm cao mới. Đây là GPU được thiết kế để phục vụ các mô hình AI cực lớn, chẳng hạn như LLM và hệ thống học sâu tiên tiến: 

• Ra mắt năm 2022, phát hành thương mại đầu năm 2023
• Hỗ trợ FP8 – tăng tốc AI gấp nhiều lần.
• Ứng dụng trong huấn luyện các mô hình AI khổng lồ như GPT, LLMs.

Ưu nhược điểm của Tensor Core

Cũng giống như bất kỳ công nghệ nào, bộ xử lý này sở hữu cả thế mạnh lẫn hạn chế riêng. Trước tiên, hãy cùng điểm qua những ưu điểm nổi bật mà chúng mang lại: 

• Tốc độ xử lý AI vượt trội.
• Ứng dụng rộng trong AI, HPC, khoa học.
• Đồng thời, hỗ trợ nhiều công nghệ game thế hệ mới như DLSS, nâng cao trải nghiệm đồ họa.

Tuy nhiên, lõi Tensor cũng tồn tại những nhược điểm. Hiểu rõ chúng này giúp người dùng có cái nhìn cân bằng hơn khi ứng dụng công nghệ: 

• Giá thành cao (GPU có Tensor Core thường đắt đỏ).
• Tuy nhiên, công nghệ này hoạt động gắn chặt với hệ sinh thái NVIDIA, khó tách rời để triển khai độc lập.

So sánh điểm khác biệt của Tensor Core với CPU và GPU

Để thấy rõ giá trị mà Tensor Core mang lại, chúng ta hãy so sánh nó với CPU và GPU truyền thống. Sự khác biệt về thiết kế, hiệu năng và ứng dụng sẽ cho thấy vì sao bộ xử lý này trở thành yếu tố đột phá: 

Tiêu chí	CPU	GPU (CUDA Core)	Tensor Core (GPU NVIDIA)
Thiết kế chính	Xử lý tuần tự / ít song song.	Xử lý song song đa dạng.	Xử lý song song ma trận chuyên dụng.
Hiệu năng AI / DL	Thấp so với GPU.	Cao nếu tối ưu, nhưng hạn chế với ma trận lớn.	Rất cao khi dùng ma trận lớn & mixed precision.
Định dạng số hỗ trợ	FP32, FP64 (double precision).	FP32, FP64 (và có thể hỗ trợ FP16/BF16 tùy kiến trúc).	FP16, BF16, INT8, FP8, (hỗ trợ TF32 từ Ampere).
FP64 (double precision)	Hỗ trợ chất lượng cao.	Hỗ trợ nhưng không tối ưu với AI.	Hỗ trợ hạn chế hoặc qua kỹ thuật bổ trợ.
Hiệu năng trên watt (AI/matrix)	Thấp.	Trung bình.	Cao hơn nhiều khi sử dụng Tensor Core đúng cách.
Ứng dụng chính	Xử lý chung, ứng dụng server, công việc độ chính xác cao.	Gaming, mô phỏng, xử lý song song, compute.	Deep Learning, AI, HPC, DLSS, ma trận lớn.

Tensor Core là một trong những đổi mới quan trọng nhất của NVIDIA, giúp tăng tốc AI, deep learning và ứng dụng tính toán hiệu năng cao. Với sự phát triển qua nhiều thế hệ, công nghệ này không chỉ dành cho trung tâm dữ liệu hay nghiên cứu, mà còn ảnh hưởng mạnh mẽ đến gaming, truyền thông, xe tự lái và giải trí. Và đừng quên xem thêm các bài thủ thuật máy tính khác tại Sforum nhé.

Xem thêm các bài viết tại chuyên mục: Máy tính - Laptop - Tablet