Tensor Cores

概要

Tensor Cores（テンサーコア）は、NVIDIA GPU内のAI・機械学習専用の演算ユニットです。ローカルLLM（大規模言語モデル）の推論処理において、従来のCUDA Coresと比較して大幅な高速化を実現します。

特に混合精度（FP16/BF16）やINT8量子化モデルの推論で威力を発揮し、メモリ効率と演算速度の両方を向上させます。

Tensor Coresの世代と進化

主要GPU別 Tensor Core数

ローカルLLMでの高速化効果

精度別性能向上

実用例：Llama 2 13B推論

• FP32（CUDA Cores）: 約15-20 tokens/秒
• FP16（Tensor Cores）: 約40-60 tokens/秒
• INT8（Tensor Cores）: 約80-120 tokens/秒

混合精度の活用

PyTorchでの実装例

# Tensor Coresを活用した混合精度推論
import torch
from torch.cuda.amp import autocast

# モデル読み込み
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    "meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf",
    torch_dtype=torch.float16,  # FP16でTensor Cores活用
    device_map="auto"
)

# 推論実行（Tensor Cores自動使用）
with autocast():
    outputs = model.generate(
        input_ids,
        max_length=512,
        do_sample=True,
        temperature=0.7
    )

最適化のポイント

• データ型選択: FP16/BF16でTensor Cores活用
• バッチサイズ: 8の倍数で最適化
• シーケンス長: 8の倍数で効率向上
• cuDNN: 最新版でTensor Core対応

量子化との組み合わせ

INT8量子化の効果

# bitsandbytes + Tensor Cores活用
from transformers import BitsAndBytesConfig

# INT8量子化設定（Tensor Cores自動活用）
quantization_config = BitsAndBytesConfig(
    load_in_8bit=True,
    llm_int8_enable_fp32_cpu_offload=False
)

# モデル読み込み（Tensor Coreで高速化）
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_name,
    quantization_config=quantization_config,
    device_map="auto"
)

INT4量子化の活用

• GPTQ: 4bit量子化でTensor Core活用
• AWQ: Activation-aware 4bit量子化
• GGML: CPU中心、Tensor Core補助

制限事項と注意点

対応条件

• GPU世代: Volta（V100）以降のアーキテクチャ
• データ型: FP16/BF16/INT8/INT4のみ
• 行列サイズ: 特定サイズで最適化（8の倍数）
• フレームワーク: CUDA 10.1以降、cuDNN対応

パフォーマンス条件

• 十分な並列度: バッチサイズやシーケンス長
• メモリ帯域: VRAM速度がボトルネック
• 計算量: 小さすぎる行列では効果限定的

CUDA Coresとの使い分け

関連用語