GPU最初是為圖形渲染而設(shè)計(jì)的，但是由于其卓越的并行計(jì)算能力，它們很快被引入深度學(xué)習(xí)中。

深度學(xué)習(xí)的迅速發(fā)展離不開計(jì)算機(jī)圖形處理單元（GPU）的支持，而GPU中的張量核心則被譽(yù)為深度學(xué)習(xí)的秘密武器。深度學(xué)習(xí)中的大規(guī)模矩陣和張量運(yùn)算是計(jì)算密集型的，正是GPU的張量核心賦予了GPU這一計(jì)算工具在深度學(xué)習(xí)中的強(qiáng)大性能。

張量核心簡介

張量核心是GPU（圖形處理單元）中的特殊硬件單元，專門用于高效執(zhí)行矩陣和張量運(yùn)算。

它們是GPU中的計(jì)算引擎，旨在加速大規(guī)模數(shù)學(xué)計(jì)算，特別是在深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)中。

在深度學(xué)習(xí)中，矩陣乘法是最昂貴的操作之一，因此張量核心的存在至關(guān)重要。張量核心的性能非常強(qiáng)大，以至于今天的GPU幾乎都配備了它們。

張量核心主要特點(diǎn)和功能

高度并行計(jì)算：

張量核心是高度并行的，可以同時(shí)處理多個(gè)數(shù)值操作。這使得GPU能夠以極高的吞吐量執(zhí)行計(jì)算，特別適用于深度學(xué)習(xí)中的矩陣乘法、卷積運(yùn)算等大規(guī)模操作。浮點(diǎn)性能：張量核心通常擁有出色的浮點(diǎn)性能，支持單精度和雙精度浮點(diǎn)運(yùn)算。這對于深度學(xué)習(xí)模型中大量的數(shù)值計(jì)算至關(guān)重要，因?yàn)槟Ｐ托枰M(jìn)行大量的浮點(diǎn)運(yùn)算。

內(nèi)存管理：

張量核心具有高效的內(nèi)存管理功能，能夠高效地從內(nèi)存中加載數(shù)據(jù)并緩存數(shù)據(jù)，以減少內(nèi)存訪問的延遲。這有助于提高深度學(xué)習(xí)任務(wù)中的整體性能。

硬件加速：

與傳統(tǒng)的CPU相比，張量核心是專門設(shè)計(jì)用于數(shù)學(xué)計(jì)算的硬件，因此在執(zhí)行矩陣和張量運(yùn)算時(shí)具有顯著的加速效果。這使得GPU成為深度學(xué)習(xí)任務(wù)的理想選擇。

資源分配與優(yōu)化：

GPU中的資源分配對性能至關(guān)重要。在一個(gè)流式多處理器（SM）中，有張量核心的情況下，共享內(nèi)存訪問和FFMA操作的成本都能夠大大降低，讓每個(gè)線程專注于更多的計(jì)算，而不是計(jì)算索引。

在深度學(xué)習(xí)中的應(yīng)用

在深度學(xué)習(xí)中，張量核心的應(yīng)用廣泛，包括矩陣乘法、卷積運(yùn)算、元素級操作以及其他數(shù)學(xué)運(yùn)算。這些操作構(gòu)成了深度學(xué)習(xí)模型的基礎(chǔ)，而張量核心的高性能和并行計(jì)算能力有助于加速訓(xùn)練和推理過程。

張量核心是GPU中的關(guān)鍵組成部分，它們通過高度并行的計(jì)算、內(nèi)存管理的優(yōu)化和強(qiáng)大的浮點(diǎn)性能，提供了深度學(xué)習(xí)任務(wù)所需的計(jì)算能力和性能，加速了深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的發(fā)展。

來源：深流微