Tensor core是甚麼呢

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：

1. 支援混合精度運算：
2. • 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。
2. 加速矩陣運算：
3. • 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。