GPU最初是為圖形渲染而設計的，但是由于其卓越的并行計算能力，它們很快被引入深度學習中。

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

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)行矩陣和張量運算。

它們是GPU中的計算引擎，旨在加速大規(guī)模數(shù)學計算，特別是在深度學習和機器學習任務中。

在深度學習中，矩陣乘法是最昂貴的操作之一，因此張量核心的存在至關重要。張量核心的性能非常強大，以至于今天的GPU幾乎都配備了它們。

張量核心主要特點和功能

高度并行計算：

張量核心是高度并行的，可以同時處理多個數(shù)值操作。這使得GPU能夠以極高的吞吐量執(zhí)行計算，特別適用于深度學習中的矩陣乘法、卷積運算等大規(guī)模操作。浮點性能：張量核心通常擁有出色的浮點性能，支持單精度和雙精度浮點運算。這對于深度學習模型中大量的數(shù)值計算至關重要，因為模型需要進行大量的浮點運算。

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習任務中的整體性能。

硬件加速：

與傳統(tǒng)的CPU相比，張量核心是專門設計用于數(shù)學計算的硬件，因此在執(zhí)行矩陣和張量運算時具有顯著的加速效果。這使得GPU成為深度學習任務的理想選擇。

資源分配與優(yōu)化：

GPU中的資源分配對性能至關重要。在一個流式多處理器（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，讓每個線程專注于更多的計算，而不是計算索引。

在深度學習中的應用

在深度學習中，張量核心的應用廣泛，包括矩陣乘法、卷積運算、元素級操作以及其他數(shù)學運算。這些操作構(gòu)成了深度學習模型的基礎，而張量核心的高性能和并行計算能力有助于加速訓練和推理過程。

張量核心是GPU中的關鍵組成部分，它們通過高度并行的計算、內(nèi)存管理的優(yōu)化和強大的浮點性能，提供了深度學習任務所需的計算能力和性能，加速了深度學習領域的發(fā)展。

來源：深流微