揭秘 Tensor Core 底层：如何让AI计算速度飞跃
Tensor Core，加速深度学习计算的利器，专用于高效执行深度神经网络中的矩阵乘法和卷积运算，提升计算效率。
Tensor Core凭借混合精度计算与张量核心操作，大幅加速深度学习模型的训练和推理。它采用半精度(FP16)作为输入输出，全精度(FP32)存储中间结果，确保精度同时最大化效率。这种高效计算方式，使Tensor Core能在短时间内完成大量矩阵运算，为深度学习带来质的飞跃。
Tensor Core 显著超越传统CUDA Core，每个时钟周期可执行高达4x4x4的GEMM运算，即同步完成64次浮点乘法累加（FMA），实现前所未有的计算效率。
Tensor Core的并行计算大幅加速深度学习模型的训练与推理，显著提升计算效率，引领人工智能领域迈向革命性新篇章。
TensorCore 计算原理
下面我们首先来回顾一下 Tensor Core 的计算原理。
Tensor Core 计算
深绿色4x4矩阵A与紫色4x4矩阵B相乘，再与绿色矩阵C相加。混合精度技术在此应用中大放异彩，计算时采用FP16提高速度，而存储时则灵活选择FP32或FP16以保持数据精度，实现高效与准确性的完美融合。
数学计算中，D矩阵的元素由矩阵A的一行与矩阵B的一列相乘，再与矩阵C的对应元素相加得出，公式精准呈现这一计算过程。
NVIDIA的GPU Tensor Core通过矩阵计算而非逐行处理，大幅提升计算效率。其计算模拟图展示了其高效能力，展现了其专业性和创新力。
Tensor Core FMA
Pascal架构（无Tensor Core）如图左，每时钟周期以元素乘行的方式，4次相乘得一列数据。而Volta架构（含Tensor Core）如图右，其Tensor Core直接计算矩阵A与B的乘积，一次性输出完整矩阵。Volta的高效性在矩阵运算中尤为显著，展现了显著的性能优势。
Volta V100 GPU相较于Pascal P100，在AI吞吐量上实现了飞跃，每个SM的AI吞吐量激增8倍。更值得一提的是，Volta架构在SM数量和核心设计上的精妙优化，使得整体性能飙升，总提升高达12倍。
TensorCore 指令流水
指令流水技术显著提升处理器效率，它将指令分解为多个精细步骤，各由专用电路并行处理。这种流水线式的连续执行方式，实现了指令的高效并行处理，极大提升了执行效率。
Tensor Core 模拟电路
Tensor Core模拟电路图展示了矩阵计算的核心操作。加号代表矩阵加，乘号则代表矩阵乘，这两者是矩阵计算的基础。图中绿色长方块为寄存器，其中16位横置寄存器用于存储输入与中间数据，而32位竖向寄存器则用于累积结果或高精度数据存储，确保计算高效精确。
在Tensor Core中实现矩阵相乘，即A行乘B列（假设长度均为4），其电路示意图详细展示了计算过程。无需考虑矩阵切分，我们聚焦于这一核心运算的精准实现。
Tensor Core 计算中，输入为16bit数据，乘加后需32位寄存器存储中间数据。高精度存储寄存器紧邻实际计算单元，实现A矩阵行与B矩阵列的乘法操作，简洁高效，确保计算精确性。这一设计优化了矩阵运算的效率和准确性。
GPU V100中，计算核心为矩阵间直接相乘生成新矩阵。模拟电路演示仅展示其中行列间FMA运算，生成单一元素的过程，凸显GPU强大计算能力。
那么一个矩阵中更多元素的是如何进行计算的呢？
Tensor Core 矩阵模拟电路
矩阵A的行与矩阵B的列通过FMA运算生成一个元素，如首个蓝色方块所示。整体计算过程犹如电路拼接，简单地将A矩阵的每一行与B矩阵的每一列相乘，从而构建出整个矩阵的每个元素。
在此时，A、B矩阵的寄存器应各自构成一组阵列，实现并行读取与计算。这种阵列布局使矩阵的每个元素都能执行FMA计算，显著提升计算效率。
下面我们再来了解下指令流水的 Pipline 是如何组织起来的。
当我们进行一个 Fp32 标量元素乘加操作的指令时，就像下面图所示。
Tensor Core 标量流水线
Tensor Core内乘法运算仅支持Fp16，而存储与加法运算则采用Fp32，巧妙地实现了乘法运算的精简，显著提升计算效率。
Tensor Core 两个元素流水线
Tensor Core计算时，输出单个元素需A的一行与B的一列相乘，高效实现依赖四条并行Pipeline流水线，确保高效能处理。
Tensor Core 一行 x 一列流水线
图示中，绿色指令流水与黄色流水线共同完成了部分计算。为全面计算所有元素，需高效拼接大量指令流水，确保计算流畅无阻。
Tensor Core 矩阵流水线
数据在流水线中的读写遵循明确规律：乘法计算时，从存储单元读取两数据；计算完成后，Round阶段将结果写回单元。在特定时刻，流水线涉及四个数据：两个用于计算，两个存储回寄存器。这一流程确保了数据的高效处理与准确存储。
Tensor Core的高效运算得益于精心设计的指令流水线处理。这种设计使数据读取、计算和写入无缝交替，最大化硬件资源利用率，显著提升计算效率。流水线技术不仅加速Tensor Core运算，更为深度学习应用提供强大动力，实现快速、高效的计算体验。
TensorCore 线程执行
在整体 CUDA 软件设计方面，其目的是与 GPU 计算和存储分层结构相匹配。
NVIDIA CUDA定义Tensor Core为通用编程（General Programming）范式，旨在通过CUDA平台最大化Tensor Core的硬件效能。CUDA让开发者能够运用通用编程模型，精准调用Tensor Core功能，实现并行计算的高效运行，从而显著提升计算效率。
Tensor Core 的计算简化为 C = A * B，但面对大矩阵时，由于 Tensor Core 仅支持4x4的运算，需将矩阵切片并分配到 Thread Block 中。这种分片处理策略确保了大规模矩阵运算的高效执行，充分发挥了 Tensor Core 的计算能力。
在软件层面，我们定义Warp以分配切片矩阵至不同线程束。通过线程并行执行，实现矩阵乘法的高效计算，充分利用Tensor Core的计算潜能。此分块、分配与并行化策略有效释放硬件资源，极大提升计算效率，为深度学习及科学计算等应用带来显著加速效果。
下面我们将详细展开 Tensor Core 是如何完成大的矩阵计算的。
Block-level 矩阵乘
Tensor Core中，GEMM（矩阵乘）每次仅处理小矩阵块。实际操作时，需将矩阵A、B分别切分为小块，以计算出小矩阵C。此过程高效且精准，如图所示。
Block-level 的矩阵乘
for (int mb = O; mb
