从张量核心 Tensor Core 说起:低精度运算是如何在不牺牲精度下提速的
在深度学习领域,模型规模不断增大,对计算速度的要求也水涨船高。传统的FP32(单精度浮点数)运算虽然精度高,但计算量大、能耗高。为了解决这一问题,NVIDIA引入了专用的硬件加速单元——Tensor Core,并结合软件层面的混合精度(Mi...
在深度学习领域,模型规模不断增大,对计算速度的要求也水涨船高。传统的FP32(单精度浮点数)运算虽然精度高,但计算量大、能耗高。为了解决这一问题,NVIDIA引入了专用的硬件加速单元——Tensor Core,并结合软件层面的混合精度(Mi...