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Tensor Core 技术解析

更新时间：2026-06-17 08:07:39 大小：13K 上传用户：潇潇江南查看TA发布的资源 标签：Tensor Core 下载积分：2分评价赚积分（如何评价?）打赏收藏评论(0) 举报

资料介绍

基本定义

Tensor Core（张量核心）是NVIDIA推出的专门用于加速张量运算的专用处理核心，首次出现在2017年发布的Volta架构GPU中，主要目标是加速深度学习中的矩阵运算，尤其是神经网络训练与推理过程。

发展历程

第一代：Volta架构（GV100）

2017年推出，首次引入Tensor Core，支持FP16半精度矩阵乘法累加运算，每个Tensor Core每个周期可以完成64个浮点乘积累加（MMA）运算，一块GV100拥有640个Tensor Core，峰值算力达到125 TFLOPS。

第二代：Turing架构

2018年推出，新增对INT8整数精度的支持，同时支持FP16和INT8混合精度运算，推理性能相比第一代提升一倍，一块RTX 2080 Ti拥有576个Tensor Core，峰值INT8算力达到1345 TOPS。

第三代：Ampere架构

2020年推出，这一代Tensor Core做了重大升级，新增对TF32（Tensor Float 32）精度的支持，同时支持FP64双精度张量运算，每个Tensor Core每个周期可以完成1024个FMA运算，一块A100拥有432个Tensor Core，峰值TF32算力达到156 TFLOPS，FP16算力达到312 TFLOPS，相比Volta架构提升了超过20倍。

第四代：Hopper架构

2022年推出，升级为第四代Tensor Core，新增对FP8精度的支持，结合新的MMA指令格式，在Transformer模型推理和训练上实现了大幅性能提升，一块H100拥有528个Tensor Core，峰值FP8算力达到3958 TFLOPS，相比Ampere架构FP8性能提升约6倍。

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