Tensor core是甚麼呢
更新於 2024/11/17閱讀時間約 3 分鐘
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Tensor Core 不是一個獨立的晶片，而是一個 GPU 內部的專用硬體單元（硬體模塊），專為加速矩陣運算（特別是人工智慧中的深度學習任務）設計。
1. Tensor Core 是什麼？
- Tensor Core 是 NVIDIA 在 GPU 中設計的一種「小單位」，專門處理 矩陣乘法與累加運算（Matrix Multiply and Accumulate, MMA）。
- 它是嵌入在 GPU 的核心架構中的，作為 GPU 計算資源的一部分，用來提升 AI 和深度學習的計算性能。
2. Tensor Core 和 GPU 的關係
- Tensor Core 並不是一個獨立的硬體裝置或晶片，它存在於 NVIDIA 的某些 GPU（如 Volta、Ampere、Hopper 架構）中。
- GPU = 多個 CUDA Core（通用計算單元） + Tensor Core（專用矩陣運算單元） + 其他硬體模塊。
以 H100 GPU（Hopper 架構）為例：
- GPU 總共有數千個 CUDA 核心。
- 其中部分核心是 Tensor Core，專門負責 AI 和矩陣運算。
- 這些 Tensor Core 和 CUDA 核心一起協作，執行不同類型的任務。
3. Tensor Core 的功能
Tensor Core 的設計是為了處理深度學習模型中的大量矩陣計算，比如：
- 訓練 AI 模型：將巨大的數據集轉化為模型參數。
- 推論 AI 模型：使用訓練好的模型快速做出預測。
主要特性：
- 支援混合精度運算：
- Tensor Core 支援 FP16、FP8 等低精度數據，運算效率更高。
- 在需要高精度時，也能結合 FP32 做累加，平衡性能與精度。
- 加速矩陣運算：
- 它能在單個時鐘週期內完成數千次矩陣運算，大幅提升速度。
4. 總結
- Tensor Core 不是一個單獨的晶片，而是嵌入在 GPU（圖形處理器）內部的硬體單元。
- 它的作用是為 人工智慧（AI）和深度學習的矩陣運算加速。
- NVIDIA 的 Volta、Ampere 和 Hopper 架構 GPU 都包含 Tensor Core。
如果把 GPU 比作一個超級工廠，那麼 Tensor Core 就是裡面專門負責「快速製造 AI 運算結果」的生產線。
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