Что такое тензорные ядра в видеокартах NVIDIA и как они работают?

Тензорные ядра (Tensor Cores) — это специализированные блоки внутри графического процессора (GPU) NVIDIA, созданные для одной цели: сверхбыстрого выполнения матричных вычислений. Если обычные CUDA-ядра — это универсальные «солдаты» GPU, то тензорные ядра — это элитный спецназ, заточенный под задачи искусственного интеллекта (AI) и машинного обучения. Как точно подмечают в издании Wevolver, «Тензорные ядра специализируются на умножении и накоплении матриц, ускоряя обучение и логический вывод нейросетей за счет выполнения сложных матричных операций за один шаг». Именно работа тензорного ядра лежит в основе таких технологий, как DLSS в играх и ускорение обучения нейронных сетей.

Зачем нужны тензорные ядра: ключевые задачи и преимущества

Основная задача тензорных ядер — радикальное ускорение операций, лежащих в основе современных AI-алгоритмов. Благодаря тензорным ядрам видеокарты NVIDIA получили огромный прирост производительности в задачах, которые раньше требовали дней или недель вычислений на центральных процессорах.

Ключевые сферы применения:

• Ускорение AI и нейронных сетей. Многократное сокращение времени на обучение (Training) и логический вывод (Inference) моделей. Это критически важно для серверов и дата-центров, где обрабатываются гигантские объемы данных. 
• Прорыв в гейминге (DLSS). Технология Deep Learning Super Sampling использует тензорные ядра NVIDIA для интеллектуального масштабирования изображения. Это позволяет получить высокую производительность при максимальном качестве графики. 
• Создание контента. Ускорение AI-фильтров в видеоредакторах, шумоподавление на основе нейросетей (NVIDIA Broadcast), генерация изображений с помощью моделей вроде Stable Diffusion. 
• Научные и высокопроизводительные вычисления (HPC). Обработка огромных массивов данных в физике, химии, медицине и финансовом моделировании.

Тензорные ядра vs. CUDA-ядра: в чем принципиальная разница?

Важно понимать, что тензорные и CUDA-ядра не заменяют, а дополняют друг друга. Это два разных типа вычислительных блоков в GPU NVIDIA, созданных для разных целей. Их главное отличие — в специализации и типах математических операций, которые они выполняют.

Принцип работы: магия смешанной точности

Как тензорные ядра достигают такой скорости?

В основе эффективности тензорных ядер лежит технология вычислений со смешанной точностью (Mixed Precision). Вместо того чтобы проводить все расчеты с высокой, но медленной точностью (FP32), они выполняют основную массу умножений с пониженной точностью (FP16 или INT8). Финальное сложение и накопление результата происходит уже с полной точностью (FP32). Это позволяет обрабатывать в разы больше данных за тот же такт, сохраняя итоговую точность. Как объясняют в DigitalOcean, «вычисления со смешанной точностью сочетают быстрые низкоточные вычисления с высокоточными накоплениями для поддержания точности при одновременном ускорении производительности».

В каких видеокартах есть тензорные ядра: полный список

Тензорные ядра впервые появились в архитектуре Volta, но стали массово доступны потребителям с выходом видеокарт серии GeForce RTX. Ниже приведен список видеокарт с тензорными ядрами NVIDIA, актуальных в 2025 году.

Игровые видеокарты (серия GeForce RTX)

Это наиболее популярная категория видеокарт, где тензорные ядра используются в основном для технологии DLSS.

Профессиональные и для дата-центров (NVIDIA RTX, Hopper)

В этом сегменте мощность тензорных ядер используется на 100% для научных вычислений и обучения самых сложных AI-моделей. Именно на таких ускорителях системные интеграторы строят высокопроизводительные кластеры для корпоративных клиентов и исследовательских центров.

Пример в действии: GPU NVIDIA H100 для серверов и обучения моделей

Флагманский ускоритель NVIDIA H100 на архитектуре Hopper — это вершина инженерной мысли в области AI. Он оснащен тензорными ядрами 4-го поколения с новой возможностью — движком Transformer Engine. Этот движок динамически управляет точностью вычислений (FP8 и FP16), что позволяет ускорить обучение и инференс гигантских языковых моделей (LLM), таких как GPT-4, в несколько раз по сравнению с предыдущим поколением. Видеокарта GPU NVIDIA H100 с тензорными ядрами является стандартом де-факто для серверов в дата-центрах, где требуется максимальная производительность для обучения сложнейших нейронных сетей.

Существуют ли аналоги у других производителей?

Хотя Tensor Cores — это торговая марка NVIDIA, другие производители GPU разрабатывают свои аналоги специализированных матричных ускорителей.

Часто задаваемые вопросы (FAQ)

Нужны ли мне тензорные ядра, если я просто пользуюсь компьютером и не играю в игры?

Скорее всего, нет. Основные преимущества тензорных ядер раскрываются в играх с поддержкой DLSS, в работе с AI и при создании контента. Для офисных задач и веб-серфинга их наличие не даст заметного эффекта.

Как узнать, есть ли в моей видеокарте тензорные ядра и сколько их?

Самый простой способ — скачать утилиту GPU-Z. Она покажет детальную информацию о вашем GPU. Хотя прямое количество тензорных ядер программа может не отображать, вы узнаете точную модель видеокарты. Эту информацию затем можно проверить на официальном сайте NVIDIA в разделе спецификаций вашей модели.

Что важнее для игр: тензорные или CUDA-ядра?

Оба типа важны, но выполняют разные роли. CUDA-ядра отрисовывают основную часть кадра: геометрию, шейдеры, текстуры. Тензорные ядра включаются в работу, когда вы активируете DLSS для повышения FPS или AI-эффекты, как шумоподавление NVIDIA Broadcast. Для высокой «сырой» производительности важнее CUDA-ядра, для доступа к «умным» технологиям — тензорные.

Выводы: кому и зачем сегодня нужна видеокарта с тензорными ядрами

Подведем итог. Видеокарта с тензорными ядрами — это необходимый инструмент для следующих категорий пользователей:

• Геймеры. Для доступа к технологии DLSS, которая является лучшим способом получить максимум FPS без видимой потери качества, особенно в высоких разрешениях (1440p, 4K).
• AI/ML-разработчики и исследователи. Для многократного ускорения процессов обучения и инференса нейронных сетей. Согласно данным NVIDIA, ускорители на базе последних архитектур обеспечивают «до 30-кратного увеличения производительности в инференсе и 4-кратное ускорение в обучении триллионно-параметрических моделей генеративного AI».
• Стримеры и создатели контента. Для использования AI-инструментов, таких как NVIDIA Broadcast (удаление фона, шумоподавление) и ускорения рендеринга в программах с поддержкой AI-функций.
• Энтузиасты технологий. Для тех, кто хочет иметь доступ ко всем передовым разработкам в мире GPU и быть готовым к будущим приложениям на базе AI.

Если вы не относитесь ни к одной из этих групп, переплачивать за тензорные ядра, вероятно, не имеет смысла. Однако, поскольку они являются стандартом для всех современных видеокарт NVIDIA RTX, вы скорее всего получите их «в комплекте».