¿Qué son los Tensor Cores de NVIDIA y por qué revolucionan las tarjetas gráficas?

¿Qué son los Tensor Cores y por qué son importantes en las tarjetas gráficas NVIDIA?

Las tarjetas gráficas modernas ya no son solo dispositivos para mostrar imágenes en pantalla. Actualmente, su uso abarca desde videojuegos y diseño gráfico, hasta cálculos científicos e inteligencia artificial. NVIDIA ha impulsado en los últimos años tecnologías relacionadas con el aprendizaje automático, integrando los Tensor Cores en arquitecturas como Volta y la serie RTX. Estos bloques de computación especializados han revolucionado el potencial de las GPU, posicionándolas a la vanguardia tanto en gaming como en aplicaciones profesionales.

Tensor Cores explicado de forma sencilla

Los Tensor Cores son núcleos dentro de la tarjeta gráfica diseñados específicamente para trabajar con matrices y datos multidimensionales (tensores). A diferencia de los núcleos CUDA tradicionales, que pueden realizar una amplia gama de tareas, los Tensor Cores están optimizados para operaciones matriciales: multiplicar y sumar números organizados en tablas de manera ultrarrápida.

• Núcleos CUDA: Funcionan como trabajadores versátiles que pueden hacer de todo, aunque no siempre de la forma más eficiente.
• Tensor Cores: Actúan como máquinas especializadas, realizando una tarea específica -operaciones matriciales- pero a velocidades muy superiores.

¿Cómo funcionan los Tensor Cores?

La principal característica de los Tensor Cores es la aceleración de los cálculos con matrices:

• Realizan multiplicaciones y sumas de matrices en un solo ciclo de reloj.
• Soportan formatos de precisión reducida (FP16, INT8, INT4), lo que permite procesar mayores volúmenes de datos simultáneamente.
• La calidad del resultado se mantiene alta, ya que en IA y gráficos no siempre se requiere la precisión absoluta de los cálculos financieros.

Gracias a este enfoque, los Tensor Cores son ideales para redes neuronales, visión por computadora, generación de imágenes y videojuegos que utilizan tecnologías de inteligencia artificial.

¿Para qué sirven los Tensor Cores?

En videojuegos

Uno de los usos más conocidos es la tecnología DLSS (Deep Learning Super Sampling):

• DLSS permite renderizar el juego a una resolución más baja, mientras una red neuronal "reconstruye" la imagen en tiempo real.
• Los Tensor Cores realizan estos cálculos de IA, incrementando el FPS sin sacrificar calidad visual.

En inteligencia artificial

Los Tensor Cores aceleran tareas como:

• Entrenamiento de redes neuronales
• Reconocimiento de voz
• Generación de texto e imágenes
• Procesamiento de grandes modelos de lenguaje

En esencia, transforman la GPU en un potente acelerador para aplicaciones de IA.

En el ámbito profesional y científico

Los Tensor Cores se utilizan en áreas como:

• Análisis de grandes volúmenes de datos
• Simulación de procesos físicos
• Pronóstico meteorológico
• Simulaciones en biología y química

Tensor Cores, CUDA y núcleos RT: ¿en qué se diferencian?

Para entender el papel de los Tensor Cores, es útil compararlos con otros tipos de núcleos en las tarjetas NVIDIA:

• Núcleos CUDA: Bloques de cálculo general, responsables de gráficos y tareas computacionales estándar.
• Núcleos RT: Especializados en trazado de rayos, aportan iluminación y sombras realistas.
• Tensor Cores: Dedicados a operaciones matriciales, fundamentales para IA y redes neuronales.

Juntos conforman la arquitectura RTX de tres pilares:

• CUDA se encarga de los gráficos convencionales,
• RT proporciona efectos de luz avanzados,
• Tensor acelera la IA y tecnologías como DLSS.

Rendimiento de los Tensor Cores

En la práctica, los Tensor Cores ofrecen mejoras de rendimiento notables:

• En juegos compatibles con DLSS, el aumento de FPS puede llegar al 30-50% respecto al renderizado tradicional.
• En aprendizaje automático, las aceleraciones pueden ser de varios órdenes de magnitud.
• Incluso en modelado 3D y renderizado profesional, los tiempos de cálculo se reducen significativamente.

En definitiva, los Tensor Cores constituyen una clase separada de recursos dentro del GPU, trabajando en paralelo con otros núcleos para maximizar el rendimiento.

El futuro de los Tensor Cores

Con cada nueva generación de tarjetas NVIDIA, los Tensor Cores se vuelven más potentes y versátiles. Su importancia no hará más que crecer, tanto en videojuegos como en software profesional.

Lo que nos espera:

• Versiones aún más avanzadas de DLSS, posiblemente con generación de fotogramas completos mediante IA.
• Uso extendido de inteligencia artificial para mejorar gráficos y animaciones.
• Nuevas aplicaciones en ciencia, medicina e ingeniería que requieren cálculos matriciales rápidos.
• Integración con servicios en la nube y entrenamiento de modelos a gran escala.

En resumen, los Tensor Cores no son una moda pasajera, sino el nuevo estándar a largo plazo para todas las tarjetas gráficas NVIDIA modernas.

Conclusión

Los Tensor Cores son núcleos especializados dentro de las tarjetas NVIDIA, diseñados para acelerar redes neuronales y cálculos matriciales. Se han convertido en pieza clave de la arquitectura RTX, abriendo nuevas posibilidades tanto en gaming (DLSS, aumento de FPS sin pérdida de calidad), como en ciencia y negocios (aceleración de IA y análisis de datos).

En el futuro, su papel será cada vez mayor: más aplicaciones y juegos aprovecharán la inteligencia artificial, y estos núcleos serán estándar en todas las tarjetas gráficas.