Tensor Core
Unità di calcolo specializzate delle GPU NVIDIA, progettate per moltiplicare matrici a velocità altissima. Svolgono gran parte del lavoro nell'IA.
I Tensor Core sono unità di calcolo integrate nelle GPU NVIDIA dall'architettura Volta, nel 2017. Accanto ai core CUDA, che sono versatili, sanno fare una cosa sola: moltiplicare piccole matrici e sommare il risultato, in un'unica operazione. È proprio il calcolo che ricorre di continuo in una rete neurale.
Addestrare un modello o fargli generare testo significa concatenare miliardi di moltiplicazioni di matrici. I Tensor Core le elaborano in blocco, molto più velocemente dei core tradizionali. Ogni generazione aggiunge formati numerici più compatti: FP16 e BF16, poi FP8 con Hopper e Ada Lovelace, quindi FP4 con Blackwell, che è arrivata alla quinta generazione. Meno bit per numero significano più operazioni al secondo.
Nella scheda prodotto, guarda la generazione dei Tensor Core e le prestazioni dichiarate in TFLOPS per ciascuna precisione. Confronta sempre due schede a parità di precisione e verifica se il dato è indicato «con sparsità», il che lo raddoppia. Anche una scheda RTX consumer ha i Tensor Core: basta per far girare un modello in locale, mentre una H200 punta ai modelli molto grandi e a numerosi utenti simultanei.
Le nostre workstation IA e i nostri server GPU si basano tutti su Tensor Core recenti, e ti aiutiamo a scegliere la generazione adatta ai tuoi modelli.