Volta SM 微架构 接下来我们深入研究 Volta GPU 中的 SM，首先 SM 它在处理寄存器的整体读写逻辑方面起着核心作用，是计算的关键单元。其次在每个 SM 的 Sub-Core 中，包含了多种功能单元，如 Tensor Core（张量核心）、FP64、FP32、INT8 等 CUDA Core、RT Core 和特殊函数处理单元 MFU。此外，每个 Sub-Co...
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。 Tensor Core首次在Volta中使用,是一种专门进行矩阵数学运算的新型处理核心,适用于深度学习和某些HPC。Tensor Core执行...
这些SDK包括在Training（训练）端的SDK，如标准线性代数库cuBLAS、深度学习算法库cuDNN（最新版本7.0）、多GPU的集合通信库NCCL（最新版本2.0）、基于WEB UI交互式的深度学习训练系统DIGITS（最新版本6.0），以及Inference（推理）端SDK，如推理加速引擎Tensor RT（最新版本3.0）、智能视频分析工具DeepStream。-全球3...
接下来我们深入研究 Volta GPU 中的 SM,首先 SM 它在处理寄存器的整体读写逻辑方面起着核心作用,是计算的关键单元。其次在每个 SM 的 Sub-Core 中,包含了多种功能单元,如 Tensor Core(张量核心)、FP64、FP32、INT8 等 CUDA Core、RT Core 和特殊函数处理单元 MFU。 此外,每个 Sub-Core 中还设有 Warp Sc...
此外，Turing架构还引入了先进的光线追踪(RT Core)技术。2020年，Ampere架构的推出再次刷新了人们对Tensor...
比如我们现在要计算D=A*B+C这样的矩阵乘累加运算,实际上这里面要求A、B两个矩阵必须是半精度,即FP16的类型。而加法矩阵C还有结合矩阵D既可以是FP16类型,也可以是FP32类型。在Tensor Core中,这是需要大家注意的一个特性。 在具体实验过程中,Tensor Core以WARP为单元执行。一个WARP中执行的是一个16×16×16的...
在英伟达的通用 GPU 架构中,主要存在三种核心类型:CUDA Core、Tensor Core 以及 RT Core。其中,Tensor Core 扮演着极其关键的角色。 Tensor Core 是针对深度学习和 AI 工作负载而设计的专用核心,可以实现混合精度计算并加速矩阵运算,尤其擅长处理半精度(FP16)和全精度(FP32)的矩阵乘法和累加操作。Tensor Core 在加...
NVIDIA深度学习Tensor Core全面解析（上篇）雷锋网消息，不久前，NVIDIA在SIGGRAPH 2018上正式发布了新一代GPU架构——Turing（图灵），黄仁勋称Turing架构是自2006年CUDA GPU发明以来最大的飞跃。Turing架构的两大重要特性便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...
值得注意的是,Hopper 架构去除了 RT Core,以便为深度学习计算腾出更多空间,这一决策凸显了英伟达对深度学习领域的专注和投入。此外,Hopper 架构还引入了 Transformer 引擎,这使得它在处理如今广泛应用的 Transformer 模型时表现出色,进一步巩固了英伟达在深度学习硬件领域的领导地位。
雷锋网消息,不久前,NVIDIA在SIGGRAPH 2018上正式发布了新一代GPU架构——Turing(图灵),黄仁勋称Turing架构是自2006年CUDA GPU发明以来最大的飞跃。Turing架构的两大重要特性便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。