Tensor Core深度剖析：加速深度学习计算的关键技术

Tensor Core深度剖析：加速深度学习计算的关键技术

Tensor Core是NVIDIA GPU中用于加速深度学习计算的关键技术，主要通过执行矩阵乘法和卷积运算来提升神经网络的训练和推断效率。本文将深入探讨Tensor Core的工作原理，包括其计算原理、指令流水、线程执行以及整体计算过程。

计算原理

Tensor Core的核心功能是执行混合精度计算，即在计算过程中使用FP16（半精度）进行运算，而在存储时使用FP32（全精度）或FP16。这种设计既保证了计算精度，又显著提高了计算效率。

在英伟达GPU的Tensor Core中，计算过程与传统CUDA Core有显著差异。如图所示，Pascal架构（左）采用逐元素计算方式，每个时钟周期执行4次相乘操作。而Volta架构（右）的Tensor Core则能够一次性完成整个矩阵的乘法运算，每个SM（Streaming Multiprocessor）的AI吞吐量提升8倍，总体提升12倍。

指令流水

指令流水是提高处理器执行效率的关键技术。在Tensor Core中，计算过程被分解为多个步骤，每个步骤由专门的电路完成。如图所示，加号（+）表示矩阵加计算，乘号（x）表示矩阵乘计算。绿色长方块代表寄存器，其中横置的16位寄存器用于存储输入和中间数据，竖置的32位寄存器用于存储累积结果或中间高精度数据。

在实际计算中，Tensor Core通过并行处理多个元素的乘加操作来实现高效的矩阵乘法。例如，计算矩阵A的一行与矩阵B的一列的乘积时，需要四条Pipeline流水线协同工作。数据在流水线中的读写操作遵循特定规律，确保计算过程的高效性。

线程执行

在CUDA软件设计中，Tensor Core的计算任务通过线程块（Thread Block）和线程束（Warp）进行组织。由于Tensor Core一次只能处理4x4的小矩阵，因此需要将大矩阵切分为多个小块，并分配给不同的线程块和线程束进行并行计算。

Block-level矩阵乘

在整体编程时，需要沿着矩阵的各个维度（如N维和K维）将矩阵切分为小块进行计算，最后对结果进行累积。具体实现如下：

for (int mb = 0; mb < M; mb += Mtile)
  for (int nb = 0; nb < N; nb += Ntile)
    for(int kb = 0; kb < K; kb += Ktile)
    {
      //compute Mtile-by-Ntile-by-Ktile matrix product
      for (int k = 0; k < Ktile; ++k)
        for(int i= 0; i< Mtile; ++i)
          for (int j= 0; j< Ntile; ++j)
          {
            int row = mb + i;
            int col = nb + j;
            C[row][col] += A[row][kb + k] * B[kb + k][col];
          }
    }

Warp-level矩阵乘

在CUDA编程模型中，线程块内的计算任务由Warp（通常包含32个线程）协同完成。每个Warp负责计算结果矩阵C的一部分，通过共享内存（Shared Memory）实现数据交换和协作，减少内存访问延迟。

Thread-level矩阵乘

Tensor Core的并行执行基于矩阵乘法的基本操作。CUDA提供了WMMA（Warp-level Matrix Multiply-Accumulate）API，允许开发者直接利用Tensor Core的硬件加速能力。通过WMMA API，可以执行矩阵乘法累积操作，并管理数据的加载、存储和同步。

在GEMM（General Matrix Multiply）计算中，数据复用是一个重要概念。大矩阵被分割成小块存储在全局内存中，计算时加载到共享内存或寄存器中，以减少内存访问延迟并提高计算效率。

累积矩阵结果

计算完成后的临时结果通过WMMA的store matrix sync API存储到共享内存中。在共享内存中完成累积操作后，结果再写回到全局内存，最终拼接成完整的矩阵乘法结果。

整体计算过程

1. 矩阵在进行GEMM计算前会被分块存储在全局内存中。
2. 计算前，将需要参与计算的矩阵分块加载到共享内存中。
3. 线程将共享内存中的数据加载到寄存器中，在Tensor Core中执行矩阵乘法运算。
4. 计算完成后，结果写回到共享内存中，通过WMMA API确保数据的正确同步和累积。
5. 最终，累积结果写回到全局内存中，不同线程块计算得到的结果块被拼接起来，形成最终的完整矩阵乘法结果。

Tensor Core通过这种层次化的计算和数据管理方式，实现了高效的矩阵乘法计算，为深度学习应用提供了强大的计算支持。