現代 GPU 是驅動當今運算突破的引擎——從逼真的遊戲視覺效果到擁有數兆個參數的 AI 模型。NVIDIA GPU 已成為運算任務不可或缺的工具。這些 GPU 的核心包含兩個關鍵組件：**CUDA 核心 ** 與 **Tensor 核心 **。CUDA 核心是通用運算的主力，而 Tensor 核心則專門加速 AI 與機器學習工作負載。本指南將探討它們的差異、效能與最佳使用情境——並說明像 Novita AI 這樣的平台如何讓使用者無縫運用這兩種技術。
什麼是 CUDA 核心？
CUDA 核心是 NVIDIA GPU 中負責平行運算的基本單位。CUDA 代表 Compute Unified Device Architecture（統一運算設備架構），是 NVIDIA 的平行運算平台與程式設計模型。這些核心負責處理各種通用任務，包括圖形渲染、模擬與科學運算。
每個 CUDA 核心都能在大型資料集上平行執行基本算術運算（如加法與乘法），使 GPU 能夠比 CPU 更有效率地處理複雜任務，例如 3D 渲染或物理模擬。
CUDA 核心的應用：
- 圖形渲染（例如電影製作）
- 科學模擬（例如物理學、分子生物學）
- 通用平行處理（例如大規模資料處理）
CUDA 核心擅長處理那些可以拆分為較小獨立操作並平行執行的任務，因此非常適合各種運算密集型工作負載。
什麼是 Tensor 核心？
Tensor 核心由 NVIDIA 在 Volta 架構中引入，是專為加速 AI 工作負載（特別是深度學習任務）而設計的特殊核心。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。Tensor 核心能夠同時處理多個運算，在處理大規模矩陣乘法與卷積（訓練與推論深度學習模型的關鍵任務）時效率極高。
Tensor 核心專為混合精度算術而設計，能以較低精度的格式（如 FP16 或 INT8）執行運算，在深度學習任務所需精確度不受影響的前提下，顯著提升效能。
Tensor 核心的應用：
- 神經網路訓練（例如卷積神經網路與遞迴神經網路）
- AI 推論（例如物體偵測、語言處理）
- 高效能深度學習（例如 GPT 等大型語言模型）
Tensor 核心針對特定的深度學習運算（如矩陣乘法）進行了最佳化，因此非常適合訓練複雜 AI 模型或執行即時推論的工作負載。
這張圖片說明了 NVIDIA GPU 的 SM（串流多處理器）架構，突顯了 Tensor 核心及其在整體結構中的整合方式。Tensor 核心是專門為加速深度學習任務中關鍵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 核心與 Tensor 核心的技術比較，突顯了它們不同的功能、精度支援、吞吐量與能源效率。此比較有助於了解每種核心類型在不同運算任務中的貢獻，特別是在 AI 與深度學習工作負載方面。
| **面向 ** | **CUDA 核心 ** | Tensor 核心 |
|---|---|---|
| 核心功能 | 執行純量/向量運算（例如 FP32 + FP32）。 | 針對矩陣運算最佳化（例如 C=A×B+CC=A×B+C）。 |
| 精度支援 | FP32, FP64 | FP16, INT8, BF16, FP8, FP4（搭配 FP32 累積）。 |
| 吞吐量 | 對多樣化平行任務有高吞吐量。 | 對於矩陣密集型工作負載（例如 AI 訓練）快 30 倍。 |
| 能源效率 | 針對持續工作負載最佳化（例如遊戲）。 | AI 任務功耗降低 40%。 |
效能比較
雖然 CUDA 核心與 Tensor 核心都能提升 GPU 效能，但它們的角色與最佳化方向適用於不同的工作負載。
- CUDA 核心 非常適合通用運算任務，如圖形渲染與科學模擬。它們在需要同時處理大量資料的平行處理任務中表現出色。
- Tensor 核心 透過平行處理矩陣運算，大幅提升深度學習模型的效能。在 AI 特定任務上，這些核心能達到遠高於 CUDA 核心的吞吐量。
最佳化您的工作負載：何時使用 CUDA 核心 vs Tensor 核心
何時使用 CUDA 核心：
- 需要高吞吐量平行處理的通用任務，例如圖形渲染或模擬。
- 不高度依賴矩陣運算，但需要高效平行運算的工作負載。
何時使用 Tensor 核心：
- 涉及大規模矩陣乘法的深度學習任務，例如訓練神經網路。
- AI 推論任務，其中低延遲與高吞吐量的矩陣運算對即時效能至關重要。
為了獲得最佳效能，許多現代工作負載受益於混合方法：將 **CUDA 核心 ** 用於一般任務，將 Tensor 核心 用於 AI 特定運算。
現代 GPU（如 H100）結合了這兩種核心。例如：
- 使用 CUDA 核心進行資料預處理。
- 將訓練工作卸載給 Tensor 核心，可獲得 30 倍加速。
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結論
了解 **CUDA 核心 ** 與 Tensor 核心 之間的差異，對於最佳化您的 GPU 工作負載至關重要。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。透過善用兩種核心類型，您可以最大化 GPU 的效能並最佳化工作流程。
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常見問題
Tensor 核心可以用於像 CUDA 核心那樣的通用運算嗎？
雖然 Tensor 核心專用於 AI 任務與深度學習，但它們並不適合像 CUDA 核心那樣的通用運算。Tensor 核心針對矩陣運算與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與執行 AI 推論，而非傳統的運算任務。
在現代 GPU 中，CUDA 核心與 Tensor 核心如何協同工作？
在現代 GPU（如 NVIDIA A100）中，CUDA 核心與 Tensor 核心共同處理不同類型的工作負載。CUDA 核心負責一般任務，例如資料處理與圖形渲染，而 Tensor 核心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。
何時該使用 CUDA 核心而非 Tensor 核心，反之亦然？
在處理通用運算任務（如資料處理、科學模擬以及不需要大量矩陣運算的任務）時，使用 CUDA 核心。另一方面，在處理 AI 工作負載時，特別是深度學習任務（如訓練卷積或遞迴神經網路），或執行大規模 AI 推論模型（如 GPT）時，則使用 Tensor 核心。
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