Tensor Cores: Die Schlüsseltechnologie moderner NVIDIA-Grafikkarten

Tensor Cores sind ein zentrales Merkmal moderner NVIDIA-Grafikkarten und spielen eine entscheidende Rolle bei der Verarbeitung von Künstlicher Intelligenz und grafikintensiven Anwendungen. Heute sind Grafikkarten längst nicht mehr nur dazu da, Bilder auf dem Bildschirm darzustellen. Sie sind essenziell für Gaming, professionelle Grafikbearbeitung, wissenschaftliche Berechnungen und fortschrittliche KI-Anwendungen.

Was sind Tensor Cores einfach erklärt?

Tensor Cores sind spezialisierte Recheneinheiten innerhalb einer Grafikkarte, die für die Arbeit mit Matrizen und mehrdimensionalen Datenstrukturen (Tensors) entwickelt wurden.

Normale Grafikkarten verfügen über Tausende von CUDA-Kernen, die vielseitige Aufgaben erledigen können. Tensor Cores hingegen sind auf Matrixoperationen optimiert - sie multiplizieren und addieren Zahlen, die in Tabellen angeordnet sind, extrem schnell.

• CUDA-Kerne: vergleichbar mit vielseitigen Arbeitern, die viele Aufgaben erledigen, aber nicht immer maximal effizient sind.
• Tensor Cores: wie spezialisierte Maschinen, die eine Aufgabe um ein Vielfaches schneller ausführen.

Wie funktionieren Tensor Cores?

Das Besondere an Tensor Cores sind ihre beschleunigten Berechnungen mit Matrizen:

• Sie führen Multiplikations- und Additionsoperationen mit Matrizen in nur einem Taktzyklus aus.
• Unterstützt werden Formate mit reduzierter Genauigkeit (FP16, INT8, INT4), was die gleichzeitige Verarbeitung großer Datenmengen ermöglicht.
• Die Endqualität bleibt erhalten, denn bei KI und Grafik ist nicht immer die absolute Genauigkeit erforderlich wie etwa bei Finanzberechnungen.

Dieser Ansatz macht Tensor Cores ideal für neuronale Netze, Computer Vision, Bildgenerierung und Spiele mit KI-Technologien.

Wofür werden Tensor Cores eingesetzt?

Im Gaming-Bereich

Eines der bekanntesten Anwendungsgebiete der Tensor Cores ist DLSS (Deep Learning Super Sampling):

• Mit DLSS wird das Spiel in niedrigerer Auflösung gerendert und das Bild mithilfe eines neuronalen Netzes hochskaliert.
• Tensor Cores übernehmen diese Berechnungen in Echtzeit und ermöglichen so eine deutlich höhere FPS-Zahl ohne sichtbaren Qualitätsverlust.

Im Bereich Künstliche Intelligenz

Tensor Cores beschleunigen unter anderem:

• das Training neuronaler Netze,
• Spracherkennung,
• Text- und Bildgenerierung,
• die Arbeit großer Sprachmodelle.

Sie machen aus der Grafikkarte einen kraftvollen Beschleuniger für KI-Aufgaben.

In Wissenschaft und Technik

Auch in professionellen Anwendungen kommen Tensor Cores zum Einsatz:

• Analyse großer Datenmengen,
• physikalische Simulationen,
• Wettervorhersage,
• Simulationen in Biologie und Chemie.

Tensor Cores, CUDA- und RT-Kerne im Vergleich

Um die Rolle der Tensor Cores zu verstehen, lohnt sich der Vergleich mit anderen Kernarten in NVIDIA-Grafikkarten:

• CUDA-Kerne: universelle Recheneinheiten für Grafik und allgemeine Berechnungen.
• RT-Kerne: spezialisiert auf Raytracing, sorgen für realistisches Licht und Schatten.
• Tensor Cores: spezialisiert auf Matrixoperationen, verantwortlich für KI und neuronale Netze.

Gemeinsam bilden sie die dreiteilige RTX-Architektur:

• CUDA übernimmt die klassische Grafikdarstellung,
• RT sorgt für realistische Lichtberechnungen,
• Tensor beschleunigt KI und Technologien wie DLSS.

Leistungsgewinn durch Tensor Cores

In der Praxis liefern Tensor Cores einen deutlichen Leistungsschub:

• Mit DLSS in Spielen ist ein FPS-Plus von 30-50% gegenüber klassischem Rendering möglich.
• Bei maschinellem Lernen kann die Beschleunigung um ein Vielfaches höher ausfallen.
• Auch bei 3D-Modellierung und Rendering verkürzt der Einsatz von Tensor Cores die Rechenzeit erheblich.

Im Grunde handelt es sich um eine eigene Klasse von Recheneinheiten im GPU, die parallel zu anderen Kernen arbeitet.

Die Zukunft der Tensor Cores

Mit jeder neuen NVIDIA-Generation werden Tensor Cores leistungsfähiger und vielseitiger. In Zukunft werden sie nicht nur im Gaming, sondern auch in professioneller Software eine Schlüsselrolle spielen.

Was erwartet uns:

• Noch fortschrittlichere DLSS-Versionen, möglicherweise mit vollständiger KI-basierten Frame-Generierung,
• weitreichende Nutzung von KI zur Verbesserung von Grafik und Animation,
• neue Anwendungen in Wissenschaft, Medizin und Technik, die schnelle Matrixberechnungen erfordern,
• Integration mit Cloud-Diensten und Training großer Modelle.

Tensor Cores sind somit kein vorübergehender Trend, sondern etablieren sich als langfristiger Standard moderner NVIDIA-Grafikkarten.

Fazit

Tensor Cores sind spezialisierte Recheneinheiten in NVIDIA-Grafikkarten, die für neuronale Netzwerke und Matrixberechnungen entwickelt wurden. Sie sind inzwischen ein fester Bestandteil der RTX-Architektur und eröffnen neue Möglichkeiten - sowohl beim Gaming (DLSS, mehr FPS ohne Qualitätsverlust) als auch in Wissenschaft und Wirtschaft (schnelleres KI- und Daten-Processing).

In Zukunft wird die Bedeutung von Tensor Cores weiter steigen, da immer mehr Anwendungen und Spiele auf Künstliche Intelligenz setzen - und damit diese Kerne zum Standard jeder Grafikkarte machen.