GPU深度学习性能的三驾马车：Tensor Core、内存带宽与内存层次结构

这篇文章可以帮助我们了解 GPU 对深度学习性能的多个影响因素，从而帮助我们评估、选用 GPU。本文将按照 GPU 各组件的重要程度顺序来进行介绍。Tensor Core（张量计算核心）是最重要的因素，其次是 GPU 的内存带宽和缓存层次结构，最后是 GPU 的 FLOPS。

目录

01 Tensor Core（张量计算核心）

1.1 在没有张量计算核心的情况下进行矩阵乘法运算

1.2 使用张量计算核心进行矩阵乘法运算

1.3 使用张量计算核心和异步拷贝（RTX 30/RTX 40）以及TMA（H100）进行矩阵乘法运算

02 内存带宽

03 二级缓存/共享内存/一级缓存/寄存器

01 Tensor Core（张量计算核心）
Tensor Core（张量计算核心）是一种能执行高效矩阵乘法运算的微小核心。由于矩阵乘法是任何深度神经网络中最耗费计算资源的部分，因此Tensor Core（张量计算核心）非常有用。它的功能非常强大，强大到我不推荐使用任何没有Tensor Core（张量计算核心）的 GPU。

了解它们的工作原理，有助于理解这些特有的矩阵乘法计算单元（computational units）的重要性。下面以一个简单的 A*B=C 矩阵乘法为例（其中所有矩阵的