即 1024 次浮点运算(每个 FFMA 算作 2 FLOPs). 与只使用 CUDA core 相比, 使用 Tensor Core 进行相同混合精度运算的吞吐量提升可达约 8 倍. 在深度学习等特定计算场景中, 采用 Volta 架构的 V100 GPU 相比上一代 Pascal 架构的 P100 GPU, 整体混合精度计算的吞吐量提升最多可达 12 倍. ...
Tensor Core是相对新的CUDA特性,之前出的CUDA经典教材没有介绍,内容主要源于一篇博客(见参考1),英文原文参考2 1 概述 NVIDIA 2018正式发布Turing GPU架构,是自2006年CUDA GPU发明以来最大的飞跃,其重要特性是集成了用于光线追踪的RT Core以及用于AI计算的Tensor Core,使其成为了全球首款支持实时光线追踪的GPU。 Tens...
如上图所示，左边就是 Volta SM 的架构图，Volta 架构中的 Streaming Multiprocessor（SM）通过引入子核心（Sub Core）概念，提升了其执行效率和灵活性。在 Volta 架构中，一个 SM 由 4 个 Sub Core 组成，每个 Sub Core 可以被视为一个更小的、功能完备的执行单元，它们共同工作以提高整体的处理能力。每个 Su...
NVIDIA CUDA定义Tensor Core为通用编程（General Programming）范式，旨在通过CUDA平台最大化Tensor Core的硬件效能。CUDA让开发者能够运用通用编程模型，精准调用Tensor Core功能，实现并行计算的高效运行，从而显著提升计算效率。Tensor Core 的计算简化为 C = A * B，但面对大矩阵时，由于 Tensor Core 仅支持4x4的运算...
此外,每个 CUDA Core 单个时钟周期只能执行一次运算,而且 CUDA Core 的数量和时钟速度都有其物理限制,这些因素共同限制了深度学习计算性能的提升。 Tensor Core 随着Volta 架构的推出,英伟达引入了 Tensor Core,这是一种专为 AI 训练和推理设计的可编程矩阵乘法和累加单元。V100 GPU 中包含了 640 个 Tensor Core,...
除此之外,还有一个参数值得一提,我们都知道混合精度训练的重要特性是 FP16 的运算中间结果使用 FP32 存储,直到最后才转成 FP16,从而使得精度不会明显下降,但是这其实不是 Tensor Core 的限制,Tensor Core 完全可以全程 FP16 运算,所以要实现混合精度,也需要我们在操作描述符内进行控制,这个参数就是操作描述符 co...
Tesla V100 的张量核心是可编程的矩阵乘法和累加单元,可为训练和推理应用提供多达 125 个张量 TFLOP 。 Tesla V100GPU 包含 640 个张量核心:每平方米 8 个。张量核心及其相关数据路径都是定制的,可以显著提高浮点计算吞吐量,只需适度的面积和功耗成本。时钟门控广泛用于最大限度地节省电力。
在Tensor Core 中一个矩阵乘的计算,也就是所谓的 GEMM,其实一次只能计算一个小的矩阵块。在实际的运算中,也就需要把矩阵 A 切分出来一个小块,把矩阵 B 也切分出来个小块,算出来一个小的矩阵 C,如下图所示。 那这个时候在整体的软件编程的时,就会沿着每一个维度,如上图的 N 维和 K 维进行拆分为小的矩...
回顾Tensor Core 的发展历程,前三代的 Tensor Core 均基于 Warp-Level 编程模式运作。尽管在英伟达 A100 架构中引入了软件的异步加载机制,但其核心运算逻辑仍基于 Warp-Level 编程模式进行。简而言之,这一模式要求先将数据从 HBM(全局内存)加载到寄存器中,随后通过 Warp Scheduler 调用 Tensor Core 完成矩阵运算,最...
TensorCore是可编程的矩阵乘法和累加单元,可以提供多达125 Tensor tflop的训练和推理应用。TensorCore及其相关的数据路径是定制的,以显著提高浮点计算吞吐量。每个TensorCore提供一个4x4x4矩阵处理数组,它执行操作D=A* B+C,其中A、B、C和D是4×4矩阵,如下图所示。矩阵乘法输入A和B是FP16矩阵,而累积矩阵C和D可以...