Tensor コア（テンソルコア）

2025年10月28日

Tensor コア（テンソルコア）

英語表記: Tensor Core

概要

Tensorコアは、NVIDIA社が開発したGPU内部に搭載されている特殊な演算ユニットです。これは、ディープラーニング（深層学習）や高性能計算（HPC）といった、大規模なテンソル演算（行列の積和演算）を極めて高速に実行するために特化して設計されています。従来の汎用的な計算を担当するCUDAコアとは異なり、AIワークロードの実行効率を飛躍的に向上させる役割を担っています。この技術は、グラフィックス処理を起源とするGPUが、GPGPUとしてHPC/AIワークロードの中核を担う存在へと進化する上で欠かせない要素となっています。

詳細解説

Tensorコアは、私たちが現在目にしているAI技術の進化速度を決定づけた、非常に重要なハードウェア技術です。このコアは、GPGPU と計算用途 → HPC/AI ワークロードという文脈において、AI処理のボトルネックを解消するために生まれました。

テンソル演算とAI処理の最適化

ディープラーニングの訓練や推論において、最も時間と計算リソースを消費するのは、大量のデータを扱う行列の掛け算と足し算（積和演算）、すなわちテンソル演算です。従来のGPUの汎用コア（CUDAコア）でもこれらの演算は可能でしたが、Tensorコアは、この特定の演算をブロック単位で一度に処理できるよう、回路レベルで最適化されています。

まるで、標準的なレジスターが一つずつ計算するのに対し、Tensorコアは巨大な計算表を丸ごと一瞬で処理するようなイメージです。これにより、同じ時間で処理できるテンソル演算の量が劇的に増加し、特に大規模なAIモデルの訓練にかかる時間を数日から数時間に短縮することが可能になりました。

混合精度演算の採用

Tensorコアの最も革新的な特徴の一つが「混合精度演算（Mixed Precision）」のサポートです。高性能計算や従来のグラフィックス処理では、高い精度（例：FP32：32ビット浮動小数点数）が求められていました。しかし、ディープラーニングの分野では、訓練の精度を大きく損なうことなく、より低い精度（例：FP16：16ビット浮動小数点数やBF16）を使用できることが判明しました。

Tensorコアは、入力データに低精度（FP16など）を用いながら、内部の積和演算では高精度（FP32など）を維持して最終結果を出力する仕組みを持っています。これにより、演算速度が向上するだけでなく、使用するメモリ帯域幅も削減できます。これは、HPC/AI ワークロードにおいて、データ転送速度が計算速度のボトルネックになる問題を緩和する上で非常に有効な手段です。

アーキテクチャと進化

Tensorコアは、NVIDIAのVoltaアーキテクチャ（V100）で初めて導入され、その後、Turing、Ampere（A100）、Hopper（H100）といった後続のアーキテクチャで進化を続けています。特にHopper世代のTensorコアは、さらに高度な「疎行列演算（Sparsity）」をサポートしており、ニューラルネットワークのパラメータのうち、計算に不要な部分をスキップすることで、処理能力をさらに倍増させることが可能になっています。

この進化の歴史は、グラフィックスカードの進化が、いかにGPGPUとして計算用途に特化し、最終的にAI時代を牽引するHPC/AI ワークロードの基盤となったかを物語っています。

具体例・活用シーン

Tensorコアは、私たちの日常生活に浸透している多くの最先端技術の裏側で活躍しています。これらはすべて、グラフィックス（GPU）の計算能力をGPGPUとして利用し、HPC/AI ワークロードを実行することで実現されています。

1. 大規模言語モデル（LLM）の訓練

ChatGPTのような大規模言語モデル（LLM）をゼロから訓練するには、膨大なデータセットと、それを処理するための途方もない計算能力が必要です。Tensorコアを搭載した数千基のGPUクラスタが、モデルの重み（パラメータ）を更新する際のテンソル演算を高速化することで、現実的な時間内で訓練を完了させています。Tensorコアがなければ、現在のLLMの進化速度はありえませんでした。

2. 医療画像診断

医療分野では、CTスキャンやMRIといった高解像度の医療画像をAIが解析し、病変を検出するシステムが導入されています。これらのシステムは大量の画像データを扱うため、Tensorコアによる高速な推論処理が不可欠です。これにより、医師は即座にAIの補助診断結果を得ることができ、診断の迅速化と精度向上に貢献しています。

3. アナロジー：専門特化した計算チーム

従来のCUDAコアを、あらゆる計算に対応できる優秀な「ゼネラリストの会計士」だと想像してみてください。彼らは税務処理から日常の経理まで、何でもこなせます。

一方、Tensorコアは、ひたすら「巨大な数字のリスト同士の掛け算と足し算だけ」を専門とする、超高速な「専門計算チーム」です。

ディープラーニングの訓練は、例えるなら「何万冊もの帳簿を同時に処理し、すべての数字のリストを掛け合わせて合計を出す」という作業に相当します。ゼネラリストの会計士（CUDAコア）でもできますが、時間がかかりすぎます。そこで、専門計算チーム（Tensorコア）を投入すると、その作業だけが桁違いのスピードで完了します。

この専門特化こそが、HPC/AI ワークロードにおいて、Tensorコアが不可欠である理由なのです。

資格試験向けチェックポイント

IT系の資格試験、特に応用情報技術者試験やその基礎となる知識を問う試験では、Tensorコア自体が直接問われることは稀ですが、その背景にある概念や関連技術は頻出テーマです。グラフィックス（GPU）がなぜ計算用途（GPGPU）に使われるのかという流れを理解することが重要です。

Tensorコアの役割（最重要）: ディープラーニングやAI処理における「テンソル演算（行列の積和演算）」を高速化するための専用演算ユニットであること。
関連技術: NVIDIA社のGPUに搭載されていること、GPGPUの進化形であること。
応用情報技術者試験レベル:
- 混合精度演算（Mixed Precision）: 計算精度を維持しつつ、FP16などの低精度データを利用することで処理速度と効率を向上させる技術として理解しておきましょう。これは、AIワークロードにおけるメモリ効率の改善策として問われる可能性があります。
- HPC/AIの加速: Tensorコアが、科学技術計算（HPC）や人工知能（AI）といった特定の計算負荷の高いワークロードを支えるための、ハードウェアアクセラレーション技術の代表例であることを押さえてください。
文脈の理解: GPUは元々グラフィックス処理のために開発されましたが、その並列計算能力がAI分野で活用された結果、Tensorコアのような専門ユニットが生まれ、現在のHPC/AI ワークロードを支えている、という流れを理解することが、出題意図を把握する上で役立ちます。