加速矩阵计算：英伟达TensorCore架构演进与原理最全解析

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内容同步更新：https://github.com/chenzomi12/AISystem Nvida GPU TensorCore发展 自Volta架构时代起，Nvidia的GPU架构已经明显地转向深度学习领域的优化和创新。 2017年，Volta架构横空出世，其中引入的张量核心（Tensor Core）设计可谓划时代之作，这一设计专门针对深度学习计算进行了优化，通过执行融合乘法加法操作，大幅提升了计算效率。与前一代Pascal架构相比，Volta架构在深度学习训练和推理方面的性能提升了3倍，这一飞跃性进步为深度学习的发展提供了强大的硬件支持。 紧随其后，在一年后的2018年，Nvidia发布了Turing架构，进一步增强了Tensor Core的功能。Turing架构不仅延续了对浮点运算的优化，还新增了对INT8、INT4、甚至是Binary(INT1)等整数格式的支持。这一举措不仅使大范围混合精度训练成为可能，更将GPU的性能吞吐量推向了新的高度，较Pascal GPU提升了惊人 ………………………………