概述
張量核心是現代 NVIDIA GPU 內的專用硬體單元，可以極快地執行矩陣乘法和累加運算。它們是單一 GPU 訓練和運行大型神經網路的速度比通用運算快幾個數量級的主要原因。
Tensor Core 是一個技術構建塊，會大規模影響模型品質、基礎設施成本、延遲和可靠性。
深入探討
Tensor Core 於 2017 年隨 Volta 架構一起推出，是一種專用電路，可在單一運算中計算小型矩陣乘法加加法 (D = A x B + C)，而不是在標準 CUDA 核心上一次執行一個乘法。因為幾乎神經網路的每一層都簡化為矩陣乘法，這符合人工智慧實際需要的數學。每一代 GPU 都擴展了它們處理的功能：Volta 提供了 4x4 FP16 區塊，而後來的 Ampere、Hopper 和 Blackwell 架構則添加了較低精度的格式，如 TF32、BF16、INT8、FP8 和 FP4。較低的精度意味著每個時鐘處理更多的數字，從而顯著提高訓練和推理的吞吐量，同時保持可接受的精度。
技術洞察
張量核心將兩個小矩陣相乘，並在一個融合步驟中累積結果，利用相同的輸入值在許多輸出元素之間重複使用。它通常以降低的精度（FP16、BF16 或 FP8）讀取輸入，但以更高的精度（通常為 FP32）累積運行總和以限制舍入誤差。 cuBLAS 和 cuDNN 等軟體庫以及 PyTorch 等框架會自動將大矩陣平鋪到這些小塊中，因此模型無需手動編碼即可獲得加速。
掌握張量核心
張量核心是現代 NVIDIA GPU 內的專用硬體單元，可以極快地執行矩陣乘法和累加運算。它們是單一 GPU 訓練和運行大型神經網路的速度比通用運算快幾個數量級的主要原因。 Tensor Core 是一個技術構建塊，會大規模影響模型品質、基礎設施成本、延遲和可靠性。為了建立深入的理解，請將 Tensor Core 視為一種操作模型，而不是單一功能：定義期望的結果，澄清假設，並將系統可以可靠地執行的操作與仍需要專家判斷的操作分開。
在實踐中，使用 Tensor Core 的強大團隊根據可靠性和成本優化架構、資料和基礎設施選擇。他們記錄明確的成功標準，根據實際數據和工作流程進行測試，並根據觀察到的失敗模式而不是一次性基準測試勝利進行迭代。這就是理論理解轉變為跨產品、政策和營運的持久能力的地方。
多年來，架構決策決定著效能和營運成本。同時，優化一個基準測試可以隱藏更廣泛的系統弱點。最具彈性的方法是將實驗速度與治理規則結合：運行試點、捕獲證據、發布決策日誌，並隨著模型行為、使用者期望和監管要求的發展不斷更新保障措施。
戰略影響
多年來，架構決策決定著效能和營運成本。
多年來，架構決策決定著效能和營運成本。在高品質部署中，這會轉化為可衡量的操作規則、所有權邊界和定期審查儀式，以便團隊可以增強信心，而不是擴大模糊性。
技術教育幫助團隊選擇正確的堆疊，而不僅僅是最新的堆疊。
技術教育幫助團隊選擇正確的堆疊，而不僅僅是最新的堆疊。在高品質部署中，這會轉化為可衡量的操作規則、所有權邊界和定期審查儀式，以便團隊可以增強信心，而不是擴大模糊性。
更好的工程選擇可以減少生產中的可靠性事故。
更好的工程選擇可以減少生產中的可靠性事故。在高品質部署中，這會轉化為可衡量的操作規則、所有權邊界和定期審查儀式，以便團隊可以增強信心，而不是擴大模糊性。
現實世界的實施
訓練大型語言模型，例如 GPT 式 Transformer，其中每步在 BF16 或 FP8 中的 Tensor Core 上運行數十億次矩陣乘法。
為聊天機器人和影像產生器執行即時推理，使用 INT8 或 FP8 量化為每個 GPU 服務更多使用者。
加速電玩遊戲中的 NVIDIA DLSS，神經網路在每幀中使用 Tensor Core 來升級低解析度幀。
加速科學計算，例如蛋白質折疊 (AlphaFold) 和天氣模型，這些模型已被重新表述為矩陣繁重的神經工作負載。
實施模式
張量核心的實踐
訓練大型語言模型，例如 GPT 式 Transformer，其中每步在 BF16 或 FP8 中的 Tensor Core 上運行數十億次矩陣乘法。
訓練大型語言模型（例如 GPT 式 Transformer），其中每步在 BF16 或 FP8 的 Tensor Core 上運行數十億次矩陣乘法。當團隊預先定義品質閾值、為邊緣情況保留人工升級路徑並隨著時間的推移追蹤生產力增益和錯誤成本時，通常會獲得更好的結果。
張量核心的實踐
為聊天機器人和影像產生器執行即時推理，使用 INT8 或 FP8 量化為每個 GPU 服務更多使用者。
為聊天機器人和影像產生器運行即時推理，使用 INT8 或 FP8 量化為每個 GPU 的更多用戶提供服務 當團隊預先定義品質閾值、為邊緣情況保留人工升級路徑並追蹤一段時間內的生產力增益和錯誤成本時，通常會獲得更好的結果。
張量核心的實踐
加速電玩遊戲中的 NVIDIA DLSS，神經網路在每幀中使用 Tensor Core 來升級低解析度幀。
加速電玩遊戲中的 NVIDIA DLSS，神經網路在每幀中使用 Tensor Core 來升級低解析度幀。當團隊預先定義品質閾值、為邊緣情況保留人工升級路徑並隨著時間的推移追蹤生產力增益和錯誤成本時，通常會獲得更好的結果。
張量核心的實踐
加速科學計算，例如蛋白質折疊 (AlphaFold) 和天氣模型，這些模型已被重新表述為矩陣繁重的神經工作負載。
加速科學計算，例如蛋白質折疊 (AlphaFold) 和天氣模型，這些模型已被重新表述為矩陣繁重的神經工作負載。當團隊預先定義品質閾值、為邊緣情況保留人工升級路徑並隨著時間的推移追蹤生產力增益和錯誤成本時，通常會獲得更好的結果。
風險與防護欄
優化一項基準測試可以隱藏更廣泛的系統弱點。
基礎設施和維護成本常常被低估。
隨著系統變得更加複雜，安全性和可觀察性差距可能會擴大。
實施路線圖
在實施之前定義延遲、品質和成本目標。
在實施之前定義延遲、品質和成本目標。將每個步驟視為證據門：如果不符合標準，則暫停推出，縮小差距，然後再擴大使用。
在實際負載和資料條件下進行基準測試。
在實際負載和資料條件下進行基準測試。將每個步驟視為證據門：如果不符合標準，則暫停推出，縮小差距，然後再擴大使用。
儀器監控錯誤、漂移和使用者影響。
儀器監控錯誤、漂移和使用者影響。將每個步驟視為證據門：如果不符合標準，則暫停推出，縮小差距，然後再擴大使用。
在擴展之前準備回滾和事件回應路徑。
在擴展之前準備回滾和事件回應路徑。將每個步驟視為證據門：如果不符合標準，則暫停推出，縮小差距，然後再擴大使用。