Desde que a Nvidia lançou a linha de placas gráficas GeForce Série 20 em 2018, ela vem equipando a grande maioria dos novos gráficos de consumo com Tensor Cores.
Os Tensor Cores não devem ser confundidos com os CUDA Cores, sendo que estes últimos fornecem todo o poder de fogo gráfico necessário para gerar imagens complexas em altas velocidades.
Portanto, se os núcleos CUDA são responsáveis pela carga de trabalho principal de uma placa gráfica, para que são necessários os núcleos tensores? Continue lendo para obter uma explicação detalhada e análise completa.
O que são núcleos tensores?
Tensor Cores são aceleradores de IA dedicados encontrados nas placas gráficas Nvidia modernas. Isso significa que os Tensor Cores são responsáveis pelo desempenho da IA, permitindo que a placa gráfica faça uso de vários recursos de IA localmente sem a necessidade de usar a nuvem.
Um dos recursos de IA mais notáveis encontrados nas placas gráficas Nvidia RTX é o DLSS. Isso usa inteligência artificial para gerar pixels adicionais, aumentando assim a resolução (e, portanto, a qualidade da imagem) de um jogo sem colocar pressão adicional na GPU.
Isso permite que os proprietários de uma placa gráfica Nvidia RTX aumentem a taxa de quadros de um jogo em alta resolução. Isto é especialmente importante para neutralizar a perda de desempenho observada ao ativar recursos intensivos, como ray tracing.
Os Tensor Cores são necessários para o funcionamento do DLSS, pois a Nvidia treina a inteligência artificial para adicionar os pixels corretos. Com o tempo, a IA melhorou consideravelmente, não só melhorando a precisão desses pixels adicionados, mas também aumentando o número que pode gerar em tempo real para maximizar os ganhos de desempenho.
A última edição chama-se DLSS 3.5, que é capaz de contar com um novo recurso chamado Ray Reconstruction que pode melhorar a qualidade visual do ray tracing, o que permite aos jogos fazer uso de iluminação e reflexos realistas.
Embora o DLSS esteja disponível nas placas gráficas de consumo da Nvidia desde a série GeForce RTX 20 em 2018, quando os Tensor Cores foram introduzidos pela primeira vez, o padrão DLSS 3.5 mais recente está disponível apenas na linha mais recente da série RTX 4000. Isso ocorre porque a última safra de GPUs da Nvidia faz uso da 4ª geração de Tensor Cores, enquanto as placas gráficas mais antigas são limitadas às gerações anteriores.
A Nvidia está constantemente melhorando seus Tensor Cores para cada geração de placas gráficas, pois está chegando a um ponto em que o desempenho da IA está se tornando mais importante do que o desempenho bruto. Embora os ganhos de desempenho através do desempenho gráfico bruto estejam começando a diminuir entre as gerações, os ganhos de desempenho geracional da IA estão apenas acelerando. Para a Série RTX 4000, não há dúvida de que as melhorias feitas no DLSS foram o maior destaque.
É claro que o DLSS não é o único recurso de IA pelo qual os Tensor Cores são responsáveis. Bate-papo com RTX é um dos mais novos recursos de IA da Nvidia, pois pode responder a perguntas como ChatGPT, mas com base nos documentos e vídeos escolhidos, para que você saiba a fonte dos dados. Tudo isso depende do desempenho de IA da sua placa gráfica, em vez de aproveitar o poder da nuvem.
Outros aplicativos da Nvidia também fazem uso dos Tensor Cores, como o Nvidia Broadcast, que pode ser usado para criar um fundo virtual, eliminar ruído de fundo e até criar a ilusão de que você está mantendo contato visual com a câmera.
O número de recursos alimentados por IA da Nvidia só aumentará com o tempo, e provavelmente veremos mais melhorias feitas nos Tensor Cores com a próxima geração de placas gráficas RTX GeForce.