Tensor Core 是英伟达 GPU 的硬件,CUDA 编程模型提供了 WMMA(Warp-level Matrix Multiply-Accumulate)API,这个 API 是专门为 Tensor Core 设计的,它允许开发者在 CUDA 程序中直接利用 Tensor Core 的硬件加速能力。通过WMMA API,开发者可以执行矩阵乘法累积操作,并管理数据的加载、存储和同步。 在GEMM(General Matri...
Tensor Core 则是英伟达推出的一种专为加速深度学习中的矩阵计算而设计的硬件加速器,要理解卷积与 Tensor Core 之间的关系,我们需要先了解卷积运算的本质。 CNN vs GEMM 在深度学习中,卷积运算通常指的是利用一个小的、可学习的过滤器(或称为卷积核)在输入数据(如图像)上滑动,并在每个位置计算过滤器与其覆盖区域...
Tensor Core作为NVIDIA GPU的核心硬件，通过CUDA编程模型的WMMA（Warp级矩阵乘加）API得到完美支持。该API专为Tensor Core设计，让开发者在CUDA程序中直接解锁硬件加速潜力。利用WMMA API，开发者不仅能高效执行矩阵乘法累积操作，还能轻松管理数据加载、存储及同步，实现性能与效率的双重飞跃。在GEMM软硬件分层中，数据复...
据英伟达技术工程师介绍:“在英伟达的定义中,AI PC就是是搭载专用AI加速硬件的计算机,而在RTX GPU上,这些专用的AI加速器被称为Tensor Core。” 英伟达GPU芯片支持的AI应用 更通俗地理解,英伟达在GPU芯片中加入的Tensor Core就像是一个超级计算“加速器”,专门用来处理和加速某些特定类型的数学计算,尤其是深度学习中...
Tensor Core的官方叫法是张量计算核心，作用就是增加显卡的AI深度学习计算能力。我们本次所讲的AI应用其实就离不开这个Tensor Core。可以说自打RTX 20系显卡里加入它以后，显卡又开启了一扇新的大门，让玩家不仅可以玩游戏，还可以用AI创造更多可能。第一代Tensor Core 不过第一张实装Tensor Core的显卡并不是Turing...
第五代 Tensor Core（Blackwell）为了更好地适应 AI 工作负载的需求，同时提高性能和降低资源消耗。在 Blackwell 架构中，支持了第五代 Tensor Core，继续扩展了对低精度计算范围支持。第五代 Tensor Core 中，能够处理最低至 FP4 精度，并着眼于使用非常低精度的格式进行推理。与上一代英伟达 Hopper 相比，有着第...
Tensor Core，人工智能计算速度的加速器，其核心在于高效执行深度神经网络中的矩阵乘法和卷积运算。它采用混合精度计算和张量核心操作，以半精度(FP16)输入输出配合全精度(FP32)存储，实现了计算速度和精度的完美结合。每个时钟周期，Tensor Core能执行高达64次浮点乘法累加(FMA)，显著超越传统CUDA Core的计算...
而在原来 Hexgon DSP 中增加 Tensor 核心,其实和 NVIDIA 在 GPU 当中增加 Tensor Core 的作法的目的相当类似,那就是在不舍弃原本计算单元的过往兼容能力,以及可编程能力的前提下,增加更有效率的硬件计算单元,使整体计算能力更为往上提升,同时也满足未来 AI 应用将无所不在,但同时又要兼顾低功耗持续计算的特性。
Tensor Core是NVIDIA GPU技术中的一项关键创新,它标志着GPU从单纯图形处理向通用并行计算平台的转变,特别是在AI时代扮演着越来越重要的角色。 Tensor Core 技术原理基于高度优化的矩阵乘法和累加运算(Matrix Multiply-Accumulate, MMA),它是深度学习和科学计算中广泛使用的操作。以下是 Tensor Core 技术的一些核心原理: ...