Tensor Cores: O que são, para que servem e por que importam nas GPUs NVIDIA

Os Tensor Cores revolucionaram as placas de vídeo NVIDIA, tornando-se essenciais não apenas para jogos, mas também para inteligência artificial, ciência e engenharia. A seguir, entenda o que são esses núcleos especiais, para que servem e por que são tão importantes na arquitetura moderna das GPUs.

O que são Tensor Cores em termos simples

Tensor Cores são núcleos dedicados dentro das placas de vídeo NVIDIA, projetados especificamente para processar operações com matrizes e tensores (estruturas de dados multidimensionais). Enquanto as GPUs tradicionais contam com milhares de núcleos CUDA para tarefas variadas, os Tensor Cores se destacam por acelerar operações matemáticas matriciais - multiplicações e somas de números organizados em tabelas - de forma extremamente rápida.

• Núcleos CUDA funcionam como trabalhadores versáteis, capazes de executar várias tarefas, mas nem sempre da forma mais rápida possível.
• Tensor Cores são como máquinas especializadas, otimizadas para uma única tarefa, executando-a dezenas de vezes mais rápido.

Como funcionam os Tensor Cores

O diferencial dos Tensor Cores é a capacidade de acelerar cálculos com matrizes:

• Executam operações de multiplicação e soma de matrizes em um único ciclo.
• Trabalham com formatos de precisão reduzida (FP16, INT8, INT4), permitindo processar muito mais dados simultaneamente.
• Essa abordagem mantém alta qualidade nas aplicações de IA e gráficos, onde nem sempre é necessária precisão absoluta como em cálculos financeiros.

Por isso, os Tensor Cores são ideais para redes neurais, visão computacional, geração de imagens e jogos com tecnologias baseadas em inteligência artificial.

Para que servem os Tensor Cores

Nos jogos

O uso mais famoso dos Tensor Cores é a tecnologia DLSS (Deep Learning Super Sampling).

• No DLSS, o jogo é renderizado em resolução mais baixa e a imagem é aprimorada em tempo real por uma rede neural.
• Os Tensor Cores realizam esses cálculos neurais instantaneamente, aumentando o FPS sem perda perceptível de qualidade visual.

Em inteligência artificial

Os Tensor Cores aceleram:

• o treinamento de redes neurais,
• o reconhecimento de voz,
• a geração automática de textos e imagens,
• o funcionamento de grandes modelos de linguagem.

Na prática, transformam a GPU em um poderoso acelerador para tarefas de IA.

No uso profissional

No campo científico e de engenharia, os Tensor Cores são aplicados em:

• análise de grandes volumes de dados,
• simulações de processos físicos,
• previsão do tempo,
• modelagens em biologia e química.

Tensor Cores, CUDA e núcleos RT: diferenças

Para entender o papel dos Tensor Cores, é importante compará-los com outros tipos de núcleos presentes nas GPUs NVIDIA:

• CUDA: núcleos universais para gráficos e cálculos gerais;
• RT Cores: núcleos especializados para ray tracing, garantindo iluminação e sombras realistas;
• Tensor Cores: focados em operações com matrizes, essenciais para IA e redes neurais.

Juntos, formam a arquitetura RTX de três pilares:

• CUDA para o processamento gráfico principal;
• RT para efeitos de luz realistas;
• Tensor para acelerar IA e tecnologias como o DLSS.

Desempenho dos Tensor Cores na prática

• Em jogos com DLSS, é possível obter um aumento de 30-50% no FPS em comparação com o render tradicional.
• Em tarefas de aprendizado de máquina, o ganho de desempenho pode ser dezenas de vezes maior.
• Em softwares de modelagem 3D e renderização, o uso dos Tensor Cores reduz significativamente o tempo de processamento.

Esses núcleos representam uma classe separada de recursos computacionais, trabalhando em paralelo com os demais dentro do GPU.

O futuro dos Tensor Cores

A cada nova geração de placas de vídeo NVIDIA, os Tensor Cores ficam ainda mais potentes. No futuro, eles serão fundamentais não só para jogos, mas para aplicações profissionais e científicas.

O que podemos esperar:

• Versões ainda mais avançadas do DLSS, com geração completa de quadros via IA;
• Uso massivo de inteligência artificial para aprimorar gráficos e animações;
• Novas aplicações em ciência, medicina e engenharia, onde cálculos matriciais rápidos são essenciais;
• Integração com serviços em nuvem e treinamento de modelos de larga escala.

Assim, os Tensor Cores já se consolidam como um padrão de longo prazo para todas as GPUs modernas da NVIDIA.

Conclusão

Os Tensor Cores são núcleos especializados presentes nas GPUs NVIDIA, criados para acelerar redes neurais e cálculos matriciais.

São parte fundamental da arquitetura RTX, abrindo novas possibilidades tanto para jogos (DLSS, aumento do FPS sem perda de qualidade) quanto para ciência e negócios (aceleração de IA e análise de dados).

No futuro, a importância dos Tensor Cores tende a crescer ainda mais: cada vez mais aplicativos e jogos utilizarão inteligência artificial, tornando esses núcleos um padrão em todas as placas de vídeo.