Dit artikel is onderdeel van de AI Woordenlijst op De Wereld van AI. Daar vind je een overzicht van alle belangrijke AI-begrippen.
Tensor Cores zijn speciale rekeneenheden in moderne GPU’s die zijn ontworpen om AI-berekeningen extreem snel uit te voeren. Ze spelen een belangrijke rol bij het trainen en gebruiken van neurale netwerken.
Uitleg van het begrip in begrijpelijke taal
Een Tensor Core is een stukje hardware dat speciaal is gebouwd voor wiskundige berekeningen die veel voorkomen in AI. Het gaat vooral om berekeningen met matrices, grote tabellen met getallen. Door deze berekeningen direct in hardware te ondersteunen, kan AI veel sneller werken dan met een gewone processor.
Hoe het werkt of hoe het wordt toegepast
Tensor Cores voeren veel vermenigvuldigingen en optellingen tegelijk uit. Dit type berekening ligt aan de basis van neurale netwerken. In plaats van deze stappen één voor één uit te voeren, verwerkt een Tensor Core ze parallel. Hierdoor worden taken zoals het trainen van AI-modellen en het genereren van voorspellingen sterk versneld, vooral bij deep learning.
Praktisch voorbeeld of toepassingen
Bij het trainen van een groot taalmodel worden miljarden berekeningen uitgevoerd om patronen in tekst te leren. Tensor Cores zorgen ervoor dat dit proces uren of dagen sneller verloopt. Ook bij beeldherkenning en spraakherkenning maken AI-systemen gebruik van Tensor Cores om sneller en efficiënter resultaten te leveren.
Verder leren
Wie beter wil begrijpen hoe AI-modellen technisch worden getraind en waarom hardware daarbij zo belangrijk is, kan verder leren met de gratis AI basiscursus.
DE WERELD VAN AI 