NVIDIA Tensor Cores: Von Volta bis Blackwell – ein Quantensprung

NVIDIA hat mit der Volta‑Architektur im Jahr 2017 erstmals spezialisierte Tensor Cores eingeführt, die die Berechnung von Matrix‑Multiplikationen für KI‑Modelle beschleunigten. Turing brachte die Technologie in die RTX‑20‑Serie und fügte Unterstützung für FP16‑ und INT8‑Operationen hinzu, wodurch die Effizienz bei Deep‑Learning‑Workloads deutlich steigerte. Ampere setzte den Trend fort, indem es Tensor Cores mit noch höherer Parallelität und neuer BF16‑Unterstützung ausstattete. Hopper, die aktuelle Generation, bietet eine weitere Leistungssteigerung und optimierte Speicherbandbreite, was die Trainingszeiten großer Modelle drastisch reduziert. Die nächste Generation, Blackwell, soll die Fortschritte noch weiter ausbauen und neue Rechenmodi für noch komplexere KI‑Anwendungen ermöglichen. Diese Entwicklungen spiegeln die fortlaufenden AI‑Scaling‑Laws wider, die einen kontinuierlichen Anstieg der Modellkapazität bei gleichzeitig sinkenden Kosten pro Token fordern. Ein klarer Indikator dafür, wie GPU‑Architekturen sich an die steigenden Anforderungen der KI‑Industrie anpassen. (Quelle: SemiAnalysis)