CUDA Core:CUDA Core 是 NVIDIA GPU 上的计算核心单元,用于执行通用的并行计算任务,是最常看到的核心类型。NVIDIA 通常用最小的运算单元表示自己的运算能力,CUDA Core 指的是一个执行基础运算的处理元件,我们…
Cuda Core VS Tensor Coremp.weixin.qq.com/s/mokjGD1m7Vb4BxvABcu49g Tensor Core出现背景 tensor是一个数学概念。0维的tensor就是标量;1维的tensor是向量;2维的tensor是矩阵。 AI中经常需要做的就是矩阵计算,特别是LLM模型。 也就是一个简单的4×4的矩阵的乘法需要64个乘法以及48个加法运算。如果是...
Learn how CUDA cores and Tensor cores compare in machine learning tasks. Understand their strengths, precision differences, and when to choose one over the other.
数量: Tensor Core 数量通常比 CUDA 核心少,例如 RTX 4090 配备 512 个 Tensor Core。 3️⃣ 它们的关系:独立又协同 CUDA 核心和 Tensor 核心是 GPU 中独立的计算单元,负责不同的计算任务,但它们可以协同合作,共同完成复杂任务。Tensor 核心专注于矩阵运算,CUDA 核心负责标量运算和通用计算,各司其职,效率更...
全网首篇探究GPU内CUDAcore和TensorCore并行计算(下篇), 视频播放量 3995、弹幕量 0、点赞数 131、投硬币枚数 34、收藏人数 378、转发人数 19, 视频作者 不归牛顿管的熊猫, 作者简介 ,相关视频:5080、5090显卡白买了?教你解决ComfyUI和Stable Diffusion的报错兼容性危机
- 本文研究了英伟达GPU SM内CUDA core-Tensor core的并行计算问题。 - CUDA core和Tensor core是独立的处理单元,但共享SM中的存储堆栈。 - 当前GPU存在一种core的浪费现象,需要更加细粒度地调度co-running kernel中的block来利用SM的并行性。 - 挑战包括block schedule算法、有限的寄存器和shared memory空间,以及...
定义: CUDA Core 是 NVIDIA GPU 中用于执行浮点和整数运算的基本计算单元。 用途: CUDA Cores 主要用于通用的图形和计算任务,比如图形渲染、物理模拟和其他数值计算等。 Tensor Core: 定义: Tensor Core 是 NVIDIA 的一些新架构(如 Volta、Turing 和 Ampere)中引入的专门硬件单元,用于高效地执行深度学习中的矩阵运...
Tensor Core是为加速深度学习而设计的核心，与CUDA Core并行工作。Tensor Core计算速度更快，支持FP16输入和FP32累积，提供8倍于FP32核心的计算吞吐量，且不增加明显面积和功耗。Tensor Core与混合精度训练结合，实现深度学习加速。Tensor Core可支持FP8、FP16、BF16、TF32、FP64和INT8 MMA数据类型。在...
CUDA Core 一般包含多个数据类型,每个数据类型包含多个小核心,比如图中的 INT32 Core 和 FP32 Core 就各有 4×16 个,在计算专用卡上还可能会包含 FP64 Core(比如 V100 和 A100 显卡),而 Tensor Core 在架构图和接口上则没有具体的区分,可以视作 GPU 上一块较为独立的计算单元(虽然实际内部有一定的区分)...
本文主要探讨了Nvidia GPU的SM内CUDA core与Tensor core能否同时进行计算的问题。自Volta架构引入Tensor Core以来，其专为矩阵乘法优化，但CUDA core的通用运算能力被浪费。当前的GPU设计中，尽管理论上一个SM可以同时运行多个CUDA core和Tensor core的warp，但由于block调度策略，这并未得到充分利用，可能导致...