Tensor Core VS CUDA Core
Last updated
Was this helpful?
Last updated
Was this helpful?
tensor core和cuda core 都是运算单元，是硬件名词，其主要的差异是算力和运算场景。
场景：cuda core是全能通吃型的浮点运算单元，tensor core专门为深度学习矩阵运算设计。
算力：在高精度矩阵运算上 tensor core吊打cuda core。
回顾一下NVIDIA的显卡架构出道顺序：
Tesla1.0 （2006年, 代表GeForce8800) -> Tesla2.0 (GT200) -> Fermi(算力可以支撑深度学习啦) -> Kepler(core增长) -> Maxwell（core继续增长） -> Pascal（算力提升）-> Volta(第一代tensor core) -> Turning(第二代 tensor core) -> Ampere(第三代tensor core)。
一个cuda core 包含了一个整数运算单元integer arithmetic logic unit (ALU) 和一个浮点运算单元floating point unit (FPU)。然后，这个core能进行一种fused multiply-add (FMA)的操作，通俗一点就是一个加乘操作的融合。特点：在不掉精度的情况下，单指令完成乘加操作，并且这个是支持32-bit精度。更通俗一点，就是深度学习里面的操作变快了。
Tesla V100 的Tensor Core是可编程矩阵乘积单元，可为训练和推理应用提供高达 125 Tensor TFLOPS 的性能。Tesla V100 GPU 包含 640 个Tensor Core：每个 SM 8 个。Tensor Core及其相关数据路径是定制的，可显著提高浮点计算吞吐量，而功耗成本却不高。
如下图所示，每个Tensor Core提供一个 4x4x4 矩阵处理单元，执行 D = A * B + C 的运算，其中 A、B、C 和 D 均为 4×4 矩阵。矩阵乘法输入 A 和 B 是 FP16 矩阵，而累加矩阵 C 和 D 可能是 FP16 或 FP32 矩阵。
如下图所示，每个Tensor Core每时钟可执行 64 次浮点 FMA 混合精度操作（FP16 输入乘法与全精度乘积和 FP32 累加），一个 SM 中的 8 个Tensor Core每时钟总共可执行 1024 次浮点运算。与使用标准 FP32 运算的 Pascal GP100 相比，每个 SM 的深度学习应用吞吐量大幅提高了 8 倍，因此 Volta V100 GPU 的吞吐量与 Pascal P100 GPU 相比总共提高了 12 倍。张量核通过 FP32 累加对 FP16 输入数据进行运算。如图 所示，在 4x4x4 矩阵乘法中，FP16 乘法产生的全精度结果与给定点乘中的其他乘积一起在 FP32 运算中累加。
在程序执行过程中，多个Tensor Core可通过一个完整的线程同时执行。一个 warp 中的线程可提供较大的 16x16x16 矩阵操作供Tensor Core处理。
Tensor Core基础能力在于，一个时钟周期内可以完成一个64 floating point 的FMA，而cuda core是搞不定的，分多次。
其次，Tensor Core也能堆叠，V100上面就堆了640个。而且Tensor Core经过了几次升级，其操作的精度更加丰富了：
