O papel dos Tensor Cores na inteligência artificial

Publicado em 22 de abril de 2025

Com a explosão dos modelos de IA, redes neurais profundas e aplicações que exigem resposta em tempo real, o hardware precisou evoluir — e a NVIDIA respondeu com os Tensor Cores: núcleos especializados que hoje são peça-chave na revolução da computação acelerada.

Neste artigo, vamos explorar como os Tensor Cores funcionam, o impacto real que eles têm em IA e HPC e por que sua presença em GPUs modernas mudou o jogo da computação paralela como conhecíamos.

De onde vêm os Tensor Cores?

Introduzidos na arquitetura Volta (com a Tesla V100), os Tensor Cores foram desenvolvidos com um objetivo claro: acelerar as operações matemáticas mais comuns no aprendizado profundo — especialmente as multiplicações e somas de matrizes que ocorrem repetidamente em cada camada de uma rede neural.

Enquanto os CUDA Cores são versáteis e executam múltiplas instruções com precisão FP32 ou FP64, os Tensor Cores focam na eficiência com precisão mista (FP16, BF16, TF32, FP8), operando de forma massiva e altamente paralela.

Como os Tensor Cores funcionam?

Um único Tensor Core pode realizar 64 multiplicações e somas de números de 4×4 matrizes por ciclo de clock, utilizando precisão mista. Isso significa que ele pode entregar um volume de cálculo muito maior com menor latência e consumo energético.

Exemplo prático:
Treinar um modelo como o BERT-base em CUDA Cores pode levar dias. Com Tensor Cores, esse tempo cai para poucas horas — e com menor custo energético.

Tensor Cores e computação paralela: uma parceria natural

A computação paralela consiste em dividir grandes tarefas em blocos menores e executá-los simultaneamente. Esse conceito é o DNA das GPUs, e os Tensor Cores elevam esse princípio ao próximo nível.

Como as operações em IA envolvem grandes volumes de dados (matrizes, tensores, vetores), o paralelismo das GPUs modernas se beneficia enormemente da presença dos Tensor Cores, que conseguem processar esses blocos em altíssima velocidade e precisão controlada.

Benefícios dos Tensor Cores:

1. Aceleração massiva de deep learning

Os Tensor Cores foram criados para aprendizado profundo. Eles aceleram significativamente o treinamento de modelos como:

• CNNs (redes convolucionais)
  
• Transformers e LLMs (como GPT, BERT, LLaMA)
  
• Modelos de segmentação, classificação e detecção de imagem
  

2. Precisão mista com performance otimizada

Ao trabalhar com FP16 ou TF32, os Tensor Cores mantêm a acurácia dos modelos enquanto dobram ou até triplicam o throughput computacional.

Exemplo: H100 com Tensor Cores atinge mais de 3.958 TFLOPS em FP8, enquanto seus CUDA Cores operam até 67 TFLOPS em FP32.

3. Eficiência energética

Como realizam mais cálculos por watt consumido, os Tensor Cores são essenciais para reduzir custos operacionais em ambientes de nuvem, IA embarcada ou edge computing.

4. Redução de custo por treinamento

Modelos que antes exigiam clusters inteiros agora podem ser treinados com menos GPUs em menos tempo — o que reduz infraestrutura, tempo de ciclo e custo de energia.

Onde os Tensor Cores brilham na prática?

1. Treinamento de modelos de IA

Seja em visão computacional ou NLP, os Tensor Cores aceleram o treinamento com mixed precision (AMP), economizando horas ou até dias de trabalho.

2. Inferência em tempo real

Em aplicações como recomendação de produtos, resposta de assistentes virtuais, transcrição de áudio ou detecção de objetos, os Tensor Cores garantem baixa latência com altíssimo throughput.

3. Computação científica e simulações

Mesmo fora do universo de IA, Tensor Cores são usados para acelerar cálculos matriciais em:

• Simulações moleculares
  
• Dinâmica de fluidos computacional (CFD)
  
• Modelagem climática
  
• Finanças quantitativas
  

Tensor Cores vs CUDA Cores:

Característica	Tensor Cores	CUDA Cores
Função principal	Operações de IA (matrizes/tensores)	Processamento paralelo geral
Precisão ideal	FP16, TF32, BF16, FP8	FP32, FP64
Desempenho em IA	Muito superior	Inferior em redes neurais
Eficiência energética	Alta	Moderada
Aplicações ideais	Deep learning, inferência, HPC	Gráficos, vídeo, simulações

Tensor Cores no ecossistema NVIDIA:

A presença dos Tensor Cores vem se aprimorando a cada geração:

• Volta (V100) – 1ª geração
  
• Ampere (A100) – 3ª geração, com TF32 e melhorias em FP16
  
• Hopper (H100) – 4ª geração, suporte a FP8, FP64 Tensor Ops e NVLink aprimorado
  
• Ada Lovelace (L40S) – 4ª geração, voltada para IA + renderização gráfica
  

Tensor Cores são essenciais para IA moderna?

Se você trabalha ou pretende trabalhar com IA, ciência de dados, HPC ou aplicações em tempo real, os Tensor Cores são um divisor de águas. Eles não substituem os CUDA Cores, mas complementam e expandem as possibilidades de aceleração em larga escala.

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