現代 GPU它們是推動當今運算突破的引擎——從逼真的遊戲視覺效果到萬億參數的人工智慧模型。英偉達 GPU已成為計算任務不可或缺的工具。其中的核心 GPU有兩個關鍵組成部分： CUDA核心 以及 張量核心。雖然 CUDA Cores 是通用運算的主力，但 Tensor Cores 專門用於加速 AI 和機器學習工作負載。本指南探討了它們的差異、效能和理想用例，並解釋了像 Novita AI 使用戶能夠無縫地利用這兩種技術。
什麼是 CUDA 核心？
CUDA 核心是 NVIDIA 中負責平行運算的基本單元 GPU秒。 CUDA 代表統一運算設備架構，它是 NVIDIA 的平行運算平台和程式設計模型。這些核心可處理各種通用任務，包括圖形渲染、模擬和科學計算。
每個 CUDA 核心都設計用於在大型資料集上並行執行基本算術運算（例如加法和乘法），從而允許 GPU能夠比 CPU 更有效率地處理 3D 渲染或實體模擬等複雜任務。
CUDA核心的應用：
- 圖形渲染 （例如電影製作）
- 科學模擬 （例如物理、分子生物學）
- 一般並行處理 （例如，大規模資料處理）
CUDA 核心擅長將任務分解為可並行運行的較小、獨立的操作，使其非常適合各種運算密集型工作負載。
什麼是 Tensor Core？
NVIDIA 在 Volta 架構中引入的 Tensor 核心是專為加速 AI 工作負載（尤其是深度學習任務）而設計的核心。這些核心針對矩陣運算進行了最佳化，而矩陣運算是神經網路的核心。張量核可以同時處理多個運算，在處理大規模矩陣乘法和卷積時效率很高——這是深度學習模型訓練和推理中的關鍵任務。
Tensor 核心旨在處理混合精度算術，這意味著它們可以以較低精度格式（例如 FP16 或 INT8）執行計算，從而顯著提高效能，同時不影響深度學習任務所需的準確性。
Tensor Core 的應用：
- 神經網路訓練 （例如卷積神經網路和循環神經網路）
- 人工智慧推理 （例如，物件偵測、語言處理）
- 高效能深度學習 （例如，像 GPT 這樣的大型語言模型）
Tensor 核心針對特定的深度學習操作（例如矩陣乘法）進行了最佳化，這使其成為涉及訓練複雜 AI 模型或執行即時推理的工作負載的理想選擇。
此圖展示了 NVIDIA 的 SM（流多處理器）架構 GPU，突出了 Tensor Cores 及其在整體結構中的整合。 Tensor Core 是專門為加速深度學習任務中至關重要的矩陣運算而設計的單元。
工作原理：技術解析
下表提供了 CUDA Cores 和 Tensor Cores 之間的技術比較，突出了它們不同的功能、精度支援、吞吐量和能源效率。透過這種比較，我們可以了解每種核心類型如何對不同的運算任務做出貢獻，特別是在人工智慧和深度學習工作負載的背景下。
| 方面 | CUDA核心 | 張量核心 |
|---|---|---|
| 核心功能 | 執行標量/向量運算（例如，FP32 + FP32）。 | 針對矩陣數學進行了最佳化（例如，C=A×B+CC=A×B+C). |
| 精密支撐 | FP32、FP64 | FP16、INT8、BF16、FP8、FP4（具有 FP32 累積）。 |
| 倉庫工作量統計 | 對於不同的並行任務來說很高。 | 對於矩陣密集工作負載（例如 AI 訓練），速度提高 30 倍。 |
| 能源效率 | 針對持續工作負載（例如遊戲）進行了最佳化。 | AI任務功耗降低40%。 |
性能比較
雖然 CUDA 核心和 Tensor 核心都有助於 GPU 效能、它們的作用和最佳化適合不同的工作負載。
- CUDA核心 非常適合圖形渲染和科學模擬等通用計算任務。它們對於需要同時處理大量資料的平行處理任務非常有效。
- 張量核心 透過平行處理矩陣運算顯著提升深度學習模型的效能。在執行特定於 AI 的任務時，這些核心與 CUDA 核心相比可以實現更高的吞吐量。
優化您的工作負載：何時使用 CUDA 核心與 Tensor 核心
何時使用 CUDA 核心：
- 需要高吞吐量並行處理的通用任務，例如圖形渲染或模擬。
- 不嚴重依賴矩陣運算但需要高效率並行計算的工作負載。
何時使用 Tensor Core：
- 涉及大規模矩陣乘法的深度學習任務，例如訓練神經網路。
- 低延遲和高吞吐量矩陣運算對於即時效能至關重要的 AI 推理任務。
為了獲得最佳效能，許多現代工作負載受益於混合方法，利用 CUDA 核心 用於一般任務和 張量核心 用於特定於 AI 的操作。
現代 GPU像 H100 這樣的產品就結合了兩個核心。例如：
- 使用 CUDA Cores 進行資料預處理。
- 將訓練卸載到 Tensor Core 以實現 30 倍加速。
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結語
了解兩者之間的差異 CUDA 核心 以及 張量核心 對於優化你的 GPU 工作量。 CUDA 核心非常適合通用平行運算任務，而 Tensor 核心則擅長加速深度學習任務。透過利用這兩種核心類型，您可以最大限度地提高 GPU 並優化您的工作流程。
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常見問題（FAQ）
雖然 Tensor Core 專門用於 AI 任務和深度學習，但它們並不像 CUDA Core 那樣適合通用運算。 Tensor Core 針對矩陣運算和混合精度計算進行了最佳化，這使得它們更適合訓練神經網路和運行 AI 推理，而不是傳統的計算任務。
在現代 GPU就像 NVIDIA A100 一樣，CUDA 核心和 Tensor 核心協同工作以處理不同類型的工作負載。 CUDA Cores 負責資料處理和圖形渲染等一般任務，而 Tensor Cores 則加速深度學習任務所需的矩陣密集型計算，例如訓練大型神經網路。
使用 CUDA Cores 執行一般計算任務，例如資料處理、科學模擬以及不需要大量矩陣運算的任務。另一方面，在處理 AI 工作負載時使用 Tensor Core，尤其是訓練卷積或循環神經網路等深度學習任務，或執行 GPT 等大規模 AI 推理模型時。
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