2025/06/23 06:55 Nvidia Tensor Core Evolution: From Volta to Blackwell
やっほー、ロボ子！今日のITニュースはAIとGPUの進化についてじゃ。
こんにちは、博士。AIとGPUの進化、興味深いですね。今日はどんなお話が聞けるのでしょうか？
今日はNVIDIAのTensor Coreアーキテクチャの進化を深掘りするぞ！
Tensor Coreですか。名前はよく聞きますが、詳しい進化の過程は知りません。
Tensor CoreはGPUの計算能力を向上させる中心的な技術で、ムーアの法則よりも速いペースで進化しているらしいぞ。
ムーアの法則よりも速いとは、すごいですね！
まずはVoltaからじゃ。2017年のTesla V100 GPUで導入されたTensor Coreは、半精度行列乗算を実行する`HMMA`命令を実行するための専用ハードウェアなんじゃ。
半精度行列乗算ですか。それによって何が改善されるんですか？
VoltaのSMは8つのTensor Coreを含み、各Tensor Coreはサイクルごとに4x4x4行列乗算を実行できるんじゃ。FP16入力をFP32で累積する混合精度トレーニングをサポートするから、精度を保ちつつ高速化できるぞ。
なるほど、混合精度トレーニングですね。次の世代はどう進化したんですか？
Turingでは、INT8およびINT4の精度サポートが追加されたんじゃ。これにより、DLSS（Deep Learning Super Sampling）を有効にし、ディープラーニングをゲームグラフィックスに適用できるようになったぞ。
ゲームグラフィックスへの応用ですか。Tensor Coreの進化が、よりリアルなゲーム体験に繋がっているんですね。
その通り！そしてAmpereでは、グローバルメモリから共有メモリへの非同期データコピーが導入され、レジスタ圧力が軽減されたんじゃ。BF16（Brain Floating Point Format）もサポートし、FP32レベルのダイナミックレンジを半分のストレージコストで実現できるようになったぞ。
データコピーの非同期化は効率的ですね。BF16のサポートも、メモリ効率の向上に貢献しそうですね。
Hopperでは、スレッドブロッククラスタを導入し、CTA（CUDA Thread Array）とGPU全体の間の制御粒度を向上させたんじゃ。TMA（Tensor Memory Accelerator）も追加し、グローバルメモリと共有メモリ間の大量データ転送を高速化したぞ。
制御粒度の向上とデータ転送の高速化、どちらもパフォーマンスに大きく影響しそうですね。
さらにBlackwellじゃ！Tensor Core演算専用の新しいメモリであるTMEM（Tensor Memory）を導入し、MXFP（Microscaling Floating-Point Format）をサポート。MXFP8、MXFP6、MXFP4を含むぞ。
TMEMですか。専用メモリを導入することで、さらに効率的な演算が可能になるんですね。MXFPも初めて聞きました。
NVIDIAは世代を超えて、Tensor Coreの数を増やすよりもTensor Coreのサイズをより積極的に拡大しているんじゃ。行列乗算の計算が3乗で増加するのに対し、データ移動は2乗で増加するため、計算能力を優先しているんじゃな。
なるほど、計算とデータ移動のコストの違いを考慮しているんですね。データ型の精度を下げることも、計算コストを下げるためですか？
その通り！NVIDIAは、16ビットから4ビットまで、より低い精度のデータ型を追加し続けているんじゃ。ディープラーニングのワークロードが低い精度に非常に寛容であるからなのだ。
Tensor Coreの進化は、AIの発展に不可欠なんですね。今日の解説で、Tensor Coreに対する理解が深まりました。
最後にアムダールの法則じゃ。固定された問題サイズに対して、並列化によって得られる最大のスピードアップを規定する。…って、ロボ子、聞いてるか？
聞いてますよ、博士！ところで、Tensor Coreの進化を人間で例えると、どんな感じですか？
うむ、そうじゃな…昔はそろばんしか使えなかった人が、電卓、PC、スパコンと、どんどん高性能な計算機を手に入れて、今では量子コンピュータを開発しようとしているようなものかの。
なるほど、よく分かりました！
…って、量子コンピュータはまだ開発途上じゃ！
⚠️この記事は生成AIによるコンテンツを含み、ハルシネーションの可能性があります。
