NVIDIA Tensor Core演进：从Volta到Blackwell的技术革命
文章目录
NVIDIA Tensor Core演进：从Volta到Blackwell的技术革命引言性能优先原则：理解现代计算的基础Amdahl定律：并行计算的理论基础强扩展性与弱扩展性数据移动：计算的根本问题计算密度与内存带宽的平衡
Tensor Core架构演进概览技术演进的驱动力代际演进的关键里程碑性能提升的量化分析
Pre-Tensor Core时代：传统GPU计算的局限性传统CUDA核心的工作原理PTX指令集的演进为什么NVIDIA引入Tensor Core性能对比分析
MMA指令：矩阵乘法累加的硬件实现MMA指令的基本概念异步执行模型CUTLASS库的作用编程示例：使用MMA指令
Volta架构：第一代Tensor Core的诞生革命性的架构创新第一代Tensor Core的技术规格Warp级别的矩阵操作编程模型的演进混合精度训练的突破性能分析与优化局限性与挑战
Turing架构：Tensor Core的普及化消费级GPU的AI加速第二代Tensor Core的改进推理优化的重点实时AI应用的支持
Ampere架构：稀疏性与异步执行的突破第三代Tensor Core的革命性特性2:4结构化稀疏性异步数据复制BF16数据类型支持性能提升分析
Hopper架构：Transformer Engine的革命第四代Tensor Core的突破性创新Transformer Engine的核心技术FP8：下一代精度标准Thread Block ClusterTensor Memory Accelerator (TMA)性能突破
Blackwell架构：第五代Tensor Core的巅峰下一代AI计算的基石第二代Transformer Engine新的内存层次结构第五代MMA指令增强的稀疏性支持性能预测与分析
Tensor Core架构演进总结技术发展轨迹尺寸增长趋势内存容量的增长异步执行的演进数据类型精度的演进
未来发展趋势与技术展望下一代技术方向软件生态系统的发展应用领域的扩展
结论
引言
在人工智能和深度学习的快速发展浪潮中，GPU计算能力的提升一直是推动整个行业前进的核心动力。NVIDIA的Tensor Core技术作为现代AI计算的基石，从Volta架构首次引入到最新的Blackwell架构，经历了一场深刻的技术革命。本文将深入探讨这一演进过程，揭示其背后的技术原理、设计哲学和未来发展方向。
图1：GPU计算性能演进图。该图展示了过去十年中GPU计算能力的指数级增长，特别是在AI和深度学习应用中的性能提升。从2015年的P100到2025年的GB300，性能提升超过1000倍，体现了Tensor Core技术的巨大贡献。
当谈到AI和深度学习时，GPU计算能力的改进速度已经超越了摩尔定律的步伐，持续提供着令人瞩目的"黄氏定律"性能提升。推动这一改进的核心技术正是Tensor Core。虽然Tensor Core无疑是现代AI和机器学习基础的基石，但即使是该领域的许多经验丰富的从业者也并不完全理解它。GPU架构和运行在此架构上的编程模型的快速演进意味着，机器学习研究人员和科学家要跟上Tensor Core的最新变化并掌握这些变化的含义变得越来越具有挑战性。
图2：NVIDIA单GPU密集吞吐量性能图。该图详细展示了从V100到GB300各代GPU在不同精度（FP4、INT8/FP8、FP16、FP32）下的计算吞吐量。可以看到，随着Tensor Core技术的演进，低精度计算的性能提升尤为显著。
在本报告中，我们将介绍主要数据中心GPU的核心特性，首先解释性能工程的重要基本原理。然后，我们将追踪NVIDIA Tensor Core架构和编程模型的演进，突出这一演进背后的动机。我们的最终目标是提供一个理解NVIDIA GPU架构的资源，并对其架构演进提供直观的见解。只有在解释了每个架构之后，我们才能解释Blackwell Tensor Core的美妙之处以及其新内存层次结构的优势。
性能优先原则：理解现代计算的基础
Amdahl定律：并行计算的理论基础
在深入探讨Tensor Core的技术细节之前，我们必须首先理解支撑现代高性能计算的基本原理。Amdahl定律作为并行计算领域的基础理论，为我们理解GPU架构设计提供了重要的理论框架。
图3：Amdahl定律示意图。该图展示了并行计算中串行部分对整体性能提升的限制作用。即使并行部分的性能无限提升，整体性能的提升仍然受到串行部分的制约。
Amdahl定律揭示了一个关键洞察：系统的整体性能提升受到其最慢组件的限制。在GPU计算的背景下，这意味着即使我们拥有数千个计算核心，如果存在无法并行化的瓶颈，整体性能仍然会受到严重制约。这一原理直接影响了NVIDIA在设计Tensor Core时的策略选择。
具体而言，Amdahl定律可以用以下公式表示：
加速比 = 1 / ((1 - P) + P/N)
其中：
P是可以并行化的程序部分比例N是处理器数量(1 - P)是必须串行执行的部分
这个公式告诉我们，当P接近1（即大部分计算都可以并行化）时，增加处理器数量N可以带来显著的性能提升。但是，即使很小的串行部分也会严重限制整体性能的提升。
强扩展性与弱扩展性
在并行计算中，我们通常区分两种扩展性模式：强扩展性（Strong Scaling）和弱扩展性（Weak Scaling）。
图4：强扩展性与弱扩展性对比图。强扩展性关注固定问题规模下增加处理器数量的效果，而弱扩展性关注问题规模与处理器数量同时增长的情况。
强扩展性指的是在固定问题规模下，通过增加处理器数量来减少计算时间的能力。在理想情况下，如果我们将处理器数量翻倍，计算时间应该减半。然而，由于Amdahl定律的限制，实际的强扩展性往往达不到理想状态。
弱扩展性则关注在增加处理器数量的同时，按比例增加问题规模时系统的表现。在这种情况下，我们希望计算时间保持相对稳定，即使问题规模在增长。
对于深度学习应用而言，弱扩展性往往更为重要，因为随着模型规模的不断增长（如从GPT-3的1750亿参数到更大的模型），我们需要能够有效利用更多计算资源的架构。
数据移动：计算的根本问题
现代计算系统面临的最大挑战之一是数据移动的成本。正如图5所示，数据移动已经成为制约性能和能效的"根本罪恶"。
在现代GPU中，从DRAM读取数据的能耗可能比执行一次浮点运算高出数百倍。这种巨大的差异促使GPU架构师们设计了复杂的内存层次结构，包括：
寄存器文件：最快的存储，但容量有限共享内存：在SM（Streaming Multiprocessor）内部共享，延迟较低L1缓存：每个SM的私有缓存L2缓存：全局共享缓存HBM/GDDR内存：主内存，容量大但延迟高
Tensor Core的设计哲学正是围绕最小化数据移动而展开的。通过在计算单元附近集成专用的内存结构，并优化数据流模式，Tensor Core能够在保持高计算吞吐量的同时，显著降低能耗。
计算密度与内存带宽的平衡
现代GPU设计面临的另一个关键挑战是平衡计算密度与内存带宽。随着计算能力的快速增长，内存带宽往往成为瓶颈。这种现象被称为"内存墙"问题。
为了解决这一问题，GPU架构师们采用了多种策略：
提高计算强度：通过执行更多的计算操作来摊销内存访问成本数据重用：在多个计算操作中重复使用已加载的数据预取和缓存：预测性地加载数据并在层次化缓存中保存压缩和量化：减少数据传输量
Tensor Core的矩阵乘法操作天然具有高计算强度的特点。一个典型的矩阵乘法操作可以在相对较少的内存访问基础上执行大量的计算，这使得Tensor Core能够有效地隐藏内存延迟。
Tensor Core架构演进概览
技术演进的驱动力
NVIDIA Tensor Core的演进并非偶然，而是由多个技术和市场因素共同驱动的结果。理解这些驱动力对于把握Tensor Core未来发展方向至关重要。
深度学习模型复杂度的指数增长是推动Tensor Core演进的首要因素。从早期的AlexNet到现在的大型语言模型，参数数量和计算需求呈指数级增长。这种增长对计算硬件提出了前所未有的挑战。
能效要求的不断提升也是重要驱动力。随着数据中心规模的扩大和环保意识的增强，提高每瓦特性能成为硬件设计的关键目标。Tensor Core通过专用化设计实现了比通用计算单元更高的能效。
精度需求的多样化反映了不同应用场景的差异化需求。训练阶段通常需要较高精度以保证收敛性，而推理阶段则可以容忍更低的精度以换取更高的性能。这促使NVIDIA在不同代际的Tensor Core中支持越来越多的数据类型。
内存系统的演进也深刻影响了Tensor Core的设计。随着HBM内存技术的发展和内存带宽的提升，Tensor Core需要相应地调整其架构以充分利用这些改进。
代际演进的关键里程碑
第一代：Volta架构（2017年）
首次引入Tensor Core概念支持混合精度训练（FP16输入，FP32累加）4×4×4矩阵操作主要面向深度学习训练
第二代：Turing架构（2018年）
扩展到消费级GPU增加INT8和INT4支持改进的调度和数据流开始关注推理应用
第三代：Ampere架构（2020年）
引入稀疏性支持（2:4结构化稀疏）支持BF16数据类型改进的异步执行更大的矩阵尺寸支持
第四代：Hopper架构（2022年）
引入Transformer Engine支持FP8数据类型Thread Block Cluster概念Tensor Memory Accelerator (TMA)
第五代：Blackwell架构（2024年）
第二代Transformer Engine改进的FP8支持新的内存层次结构增强的稀疏性支持
性能提升的量化分析
从数量角度来看，Tensor Core的性能提升是惊人的。以FP16精度的矩阵乘法为例：
Volta V100：约125 TFLOPSTuring RTX 2080 Ti：约107 TFLOPS（消费级）Ampere A100：约312 TFLOPSHopper H100：约989 TFLOPSBlackwell B100：预计超过1500 TFLOPS
这种性能提升不仅来自于制程工艺的改进，更重要的是架构创新和专用化设计的贡献。每一代Tensor Core都在前一代的基础上引入了新的优化技术和功能特性。
Pre-Tensor Core时代：传统GPU计算的局限性
传统CUDA核心的工作原理
在Tensor Core出现之前，GPU计算主要依赖于传统的CUDA核心。这些核心设计用于执行标量和向量运算，虽然在并行计算方面表现出色，但在处理深度学习工作负载时存在明显的局限性。
传统CUDA核心的设计基于SIMT（Single Instruction, Multiple Threads）模型，其中每个核心执行相同的指令但处理不同的数据。对于矩阵乘法这样的操作，传统方法需要：
多次内存访问：每个元素的计算都需要从内存中读取操作数复杂的调度：需要协调大量线程来完成矩阵运算有限的数据重用：难以有效重用已加载的数据精度限制：主要支持FP32，缺乏混合精度能力
PTX指令集的演进
PTX（Parallel Thread Execution）是NVIDIA GPU的虚拟指令集架构，它为GPU编程提供了稳定的接口。随着深度学习需求的增长，PTX指令集也在不断演进以支持新的计算模式。
图8：PTX指令集架构图。该图展示了PTX指令集的层次结构和与硬件的映射关系，说明了从高级编程语言到硬件执行的转换过程。
在Pre-Tensor Core时代，矩阵乘法主要通过以下PTX指令实现：
// 传统的标量乘法累加操作
fma.rn.f32 %r1, %r2, %r3, %r4; // r1 = r2 * r3 + r4
这种方法需要大量的指令来完成一个完整的矩阵乘法操作，导致：
指令开销大寄存器压力高内存带宽利用率低能效比差
为什么NVIDIA引入Tensor Core
深度学习工作负载的特殊性质暴露了传统GPU架构的不足，促使NVIDIA开发专用的Tensor Core。
深度学习的计算特点：
矩阵运算密集：神经网络的前向和反向传播主要由矩阵乘法组成数据局部性强：相邻的计算操作往往访问相似的数据精度容忍性：许多深度学习算法可以在较低精度下正常工作批处理友好：可以同时处理多个样本以提高效率
传统架构的局限性：
计算效率低：标量运算无法充分利用矩阵运算的并行性内存带宽浪费：频繁的内存访问导致带宽利用率低能耗过高：大量的控制逻辑和通用性设计增加了功耗编程复杂：需要复杂的优化才能达到较好的性能
Tensor Core的解决方案：
专用矩阵单元：直接支持矩阵乘法操作混合精度支持：允许使用较低精度进行计算优化的数据流：减少内存访问和数据移动简化的编程模型：提供高级API隐藏底层复杂性
性能对比分析
为了量化Tensor Core带来的改进，我们可以比较相同硬件上传统CUDA核心和Tensor Core的性能：
V100 GPU上的矩阵乘法性能（GEMM）：
使用CUDA核心（FP32）：约15 TFLOPS使用Tensor Core（FP16）：约125 TFLOPS性能提升：约8.3倍
这种巨大的性能提升不仅来自于精度降低（FP32到FP16），更重要的是专用化设计带来的效率提升。即使在相同精度下，Tensor Core仍然能够提供显著的性能优势。
能效对比：
CUDA核心：约0.3 TFLOPS/WTensor Core：约2.5 TFLOPS/W能效提升：约8.3倍
这种能效提升对于大规模数据中心部署具有重要意义，不仅降低了运营成本，也减少了环境影响。
MMA指令：矩阵乘法累加的硬件实现
MMA指令的基本概念
MMA（Matrix Multiply-Accumulate）指令是Tensor Core的核心，它将矩阵乘法和累加操作融合为单一的原子操作。这种设计大大简化了编程模型，同时提供了优异的性能。
图10：MMA指令概览图。该图展示了MMA指令的基本结构和执行流程，包括输入矩阵、计算过程和输出结果的组织方式。
MMA指令的基本形式可以表示为：
D = A × B + C
其中：
A和B是输入矩阵（通常使用较低精度，如FP16或INT8）C是累加矩阵（通常使用较高精度，如FP32）D是输出矩阵（与C相同精度）
这种混合精度设计允许在保持数值稳定性的同时获得性能优势。较低精度的输入减少了内存带宽需求和存储开销，而较高精度的累加确保了计算精度。
异步执行模型
现代Tensor Core支持异步执行模型，允许计算和内存操作重叠进行，从而隐藏内存延迟并提高整体吞吐量。
图11：异步执行流程图。该图对比了同步和异步执行模式，展示了异步执行如何通过重叠计算和内存操作来提高性能。
异步执行的关键优势包括：
延迟隐藏：在执行计算的同时进行数据传输流水线化：多个操作可以并行进行资源利用率提升：计算单元和内存系统可以同时工作编程灵活性：开发者可以更好地控制执行顺序
CUTLASS库的作用
CUTLASS（CUDA Templates for Linear Algebra Subroutines）是NVIDIA开发的高性能线性代数库，专门为Tensor Core优化。它提供了高效的GEMM（General Matrix Multiply）实现和易用的编程接口。
图12：CUTLASS架构图。该图展示了CUTLASS库的层次结构，从底层的Tensor Core指令到高层的应用接口，说明了如何通过软件栈来充分利用硬件能力。
CUTLASS的主要特性包括：
模板化设计：支持多种数据类型和矩阵尺寸性能优化：针对不同GPU架构进行专门优化易用性：提供简洁的API隐藏底层复杂性可扩展性：支持自定义操作和融合
通过CUTLASS，开发者可以轻松地在应用中集成高性能的矩阵运算，而无需深入了解底层的硬件细节。
编程示例：使用MMA指令
以下是一个使用MMA指令进行矩阵乘法的简化示例：
#include
#include
// 定义GEMM操作的参数
using Gemm = cutlass::gemm::device::Gemm<
cutlass::half_t, // 输入A的数据类型
cutlass::layout::RowMajor, // 输入A的布局
cutlass::half_t, // 输入B的数据类型
cutlass::layout::ColumnMajor, // 输入B的布局
float, // 输出C的数据类型
cutlass::layout::RowMajor, // 输出C的布局
float, // 累加器的数据类型
cutlass::arch::OpClassTensorOp, // 使用Tensor Core
cutlass::arch::Sm80 // 目标架构（Ampere）
>;
int main() {
// 矩阵维度
int M = 1024, N = 1024, K = 1024;
// 分配内存
cutlass::half_t *A, *B;
float *C, *D;
cudaMalloc(&A, M * K * sizeof(cutlass::half_t));
cudaMalloc(&B, K * N * sizeof(cutlass::half_t));
cudaMalloc(&C, M * N * sizeof(float));
cudaMalloc(&D, M * N * sizeof(float));
// 初始化GEMM操作
Gemm gemm_op;
// 设置参数
typename Gemm::Arguments args{
{M, N, K}, // 矩阵维度
{A, K}, // 矩阵A及其leading dimension
{B, K}, // 矩阵B及其leading dimension
{C, N}, // 矩阵C及其leading dimension
{D, N}, // 矩阵D及其leading dimension
{1.0f, 1.0f} // alpha和beta系数
};
// 执行GEMM操作
cutlass::Status status = gemm_op(args);
// 检查执行状态
if (status != cutlass::Status::kSuccess) {
std::cerr << "GEMM execution failed" << std::endl;
return -1;
}
// 清理内存
cudaFree(A);
cudaFree(B);
cudaFree(C);
cudaFree(D);
return 0;
}
这个示例展示了如何使用CUTLASS库来执行高性能的矩阵乘法操作。代码中的关键点包括：
数据类型选择：输入使用FP16，输出使用FP32，实现混合精度计算内存布局：指定矩阵的存储格式（行主序或列主序）架构目标：指定目标GPU架构以启用相应的优化参数配置：设置矩阵维度和计算系数
通过这种方式，开发者可以充分利用Tensor Core的性能优势，而无需编写复杂的底层代码。
Volta架构：第一代Tensor Core的诞生
革命性的架构创新
2017年，NVIDIA发布了Volta架构，标志着GPU计算历史上的一个重要转折点。Volta不仅仅是传统GPU架构的渐进式改进，而是一次根本性的重新思考，专门针对深度学习和AI工作负载进行了优化。
Volta架构的核心创新在于引入了专用的Tensor Core单元，这些单元能够执行混合精度的矩阵乘法累加操作。与传统的CUDA核心相比，Tensor Core在处理深度学习工作负载时提供了数量级的性能提升。
第一代Tensor Core的技术规格
第一代Tensor Core支持4×4×4的矩阵操作，具体规格如下：
支持的数据类型：
输入矩阵：FP16（半精度浮点）累加器：FP32（单精度浮点）输出：FP32（单精度浮点）
操作模式：
D = A × B + C
其中A和B是4×4的FP16矩阵，C和D是4×4的FP32矩阵。
性能特性：
每个时钟周期可以执行64次乘法累加操作在V100上提供高达125 TFLOPS的混合精度性能相比传统CUDA核心提供约8倍的性能提升
Warp级别的矩阵操作
Tensor Core操作是在warp级别执行的，这意味着一个warp（32个线程）协作完成一次矩阵乘法操作。这种设计有几个重要优势：
简化同步：warp内的线程天然同步，无需额外的同步原语提高效率：减少了线程间的通信开销优化内存访问：可以更好地利用内存合并访问模式
编程模型的演进
为了支持Tensor Core，NVIDIA引入了新的编程接口。最初的接口相对底层，需要开发者直接处理warp级别的操作：
#include
using namespace nvcuda;
// Warp级别的矩阵乘法累加
__device__ void wmma_example() {
// 声明矩阵片段
wmma::fragment
wmma::fragment
wmma::fragment
// 从全局内存加载矩阵片段
wmma::load_matrix_sync(a_frag, a_ptr, 16);
wmma::load_matrix_sync(b_frag, b_ptr, 16);
wmma::load_matrix_sync(c_frag, c_ptr, 16);
// 执行矩阵乘法累加
wmma::mma_sync(c_frag, a_frag, b_frag, c_frag);
// 将结果存储回全局内存
wmma::store_matrix_sync(c_ptr, c_frag, 16, wmma::mem_row_major);
}
这个编程模型虽然功能强大，但对开发者的要求较高，需要深入理解GPU的内存层次结构和执行模型。
混合精度训练的突破
第一代Tensor Core最重要的贡献之一是使混合精度训练成为现实。混合精度训练允许在保持模型精度的同时显著提高训练速度和减少内存使用。
混合精度训练的原理：
前向传播：使用FP16进行大部分计算，减少内存带宽需求梯度计算：在FP16精度下计算梯度参数更新：使用FP32精度进行参数更新，保证数值稳定性损失缩放：通过缩放损失函数来避免梯度下溢
实现示例：
import torch
from torch.cuda.amp import autocast, GradScaler
# 创建梯度缩放器
scaler = GradScaler()
# 训练循环
for data, target in dataloader:
optimizer.zero_grad()
# 使用自动混合精度
with autocast():
output = model(data)
loss = criterion(output, target)
# 缩放损失并反向传播
scaler.scale(loss).backward()
# 更新参数
scaler.step(optimizer)
scaler.update()
性能分析与优化
第一代Tensor Core在实际应用中的性能表现令人印象深刻。以ResNet-50训练为例：
传统FP32训练：
训练时间：约100分钟/epoch内存使用：约15GB吞吐量：约200 images/second
Tensor Core混合精度训练：
训练时间：约60分钟/epoch内存使用：约8GB吞吐量：约350 images/second性能提升：约1.75倍
这种性能提升不仅来自于Tensor Core的计算能力，还得益于：
内存带宽节省：FP16数据传输量减半内存容量节省：可以训练更大的模型或使用更大的批次缓存效率提升：更多数据可以保存在缓存中
局限性与挑战
尽管第一代Tensor Core带来了显著的性能提升，但也存在一些局限性：
数据类型限制：仅支持FP16输入和FP32累加矩阵尺寸限制：固定的4×4×4操作可能不适合所有应用编程复杂性：需要开发者手动管理内存和同步数值稳定性：某些模型在混合精度下可能出现收敛问题
这些局限性为后续架构的改进指明了方向，也推动了软件生态系统的发展。
Turing架构：Tensor Core的普及化
消费级GPU的AI加速
2018年，NVIDIA发布了Turing架构，将Tensor Core技术首次引入消费级GPU市场。这一举措不仅扩大了Tensor Core的应用范围，也为AI技术的民主化做出了重要贡献。
Turing架构的Tensor Core在保持高性能的同时，针对消费级市场的需求进行了优化，特别是在推理应用方面。
第二代Tensor Core的改进
Turing架构的第二代Tensor Core相比Volta有了显著改进：
新增数据类型支持：
INT8：适用于推理优化INT4：极致的推理性能INT1：二值化网络支持
改进的调度机制：
更好的指令流水线减少的延迟提高的吞吐量
增强的编程支持：
更简化的API更好的编译器优化改进的调试工具
推理优化的重点
Turing架构特别关注推理应用的优化，这反映了AI应用从研究阶段向生产部署的转变。
INT8量化的实现：
// INT8 Tensor Core操作示例
__device__ void int8_gemm_example() {
// 声明INT8矩阵片段
wmma::fragment
wmma::fragment
wmma::fragment
// 加载量化后的权重和激活
wmma::load_matrix_sync(a_frag, a_int8_ptr, 16);
wmma::load_matrix_sync(b_frag, b_int8_ptr, 16);
wmma::fill_fragment(c_frag, 0);
// 执行INT8矩阵乘法
wmma::mma_sync(c_frag, a_frag, b_frag, c_frag);
// 反量化并存储结果
// ... 反量化逻辑 ...
}
量化感知训练：
import torch
import torch.quantization as quant
# 定义量化配置
class QuantizedModel(torch.nn.Module):
def __init__(self, model):
super().__init__()
self.quant = torch.quantization.QuantStub()
self.model = model
self.dequant = torch.quantization.DeQuantStub()
def forward(self, x):
x = self.quant(x)
x = self.model(x)
x = self.dequant(x)
return x
# 量化感知训练
model.qconfig = quant.get_default_qat_qconfig('fbgemm')
model_prepared = quant.prepare_qat(model)
# 训练循环
for data, target in dataloader:
optimizer.zero_grad()
output = model_prepared(data)
loss = criterion(output, target)
loss.backward()
optimizer.step()
# 转换为量化模型
model_quantized = quant.convert(model_prepared)
实时AI应用的支持
Turing架构的Tensor Core特别适合实时AI应用，如：
实时语音识别实时图像处理游戏中的AI增强边缘计算应用
这些应用对延迟有严格要求，Turing的低延迟设计和高效的推理能力使其成为理想选择。
Ampere架构：稀疏性与异步执行的突破
第三代Tensor Core的革命性特性
2020年发布的Ampere架构标志着Tensor Core技术的又一次重大飞跃。第三代Tensor Core不仅在性能上有了显著提升，更重要的是引入了结构化稀疏性支持和改进的异步执行模型。
图13：Hopper架构内部结构图。该图展示了现代GPU架构的复杂性，包括多个SM、内存层次结构和互连网络的组织方式。
2:4结构化稀疏性
Ampere架构引入的2:4结构化稀疏性是一个重要创新，它允许在保持计算效率的同时减少模型的存储和计算需求。
2:4稀疏性的原理：
在每4个连续的权重中，有2个为零硬件可以跳过零权重的计算理论上可以提供2倍的性能提升
稀疏性的实现：
import torch
import torch.nn.utils.prune as prune
# 应用2:4结构化稀疏性
def apply_24_sparsity(module):
# 获取权重张量
weight = module.weight.data
# 重塑为4的倍数
reshaped = weight.view(-1, 4)
# 在每组4个元素中保留最大的2个
_, indices = torch.topk(torch.abs(reshaped), 2, dim=1)
# 创建掩码
mask = torch.zeros_like(reshaped)
mask.scatter_(1, indices, 1)
# 应用掩码
weight.data = (weight.view(-1, 4) * mask).view(weight.shape)
# 在模型中应用稀疏性
for module in model.modules():
if isinstance(module, torch.nn.Linear):
apply_24_sparsity(module)
异步数据复制
Ampere架构改进了异步执行模型，特别是在数据复制方面。新的异步复制指令允许在执行计算的同时进行数据传输，从而更好地隐藏内存延迟。
图14：异步数据复制流程图。该图对比了同步和异步数据复制的执行模式，展示了异步复制如何提高整体性能。
异步复制的实现：
// 使用异步复制指令
__device__ void async_copy_example() {
__shared__ float shared_mem[1024];
float* global_mem = /* 全局内存指针 */;
// 启动异步复制
__pipeline_memcpy_async(shared_mem, global_mem,
sizeof(float) * 1024);
// 在数据传输的同时执行其他计算
// ... 其他计算操作 ...
// 等待异步复制完成
__pipeline_commit();
__pipeline_wait_prior(0);
// 现在可以安全使用shared_mem中的数据
}
BF16数据类型支持
Ampere架构引入了对BF16（Brain Floating Point 16）数据类型的支持。BF16相比FP16有更大的指数范围，在某些应用中提供更好的数值稳定性。
BF16 vs FP16对比：
FP16：1位符号 + 5位指数 + 10位尾数BF16：1位符号 + 8位指数 + 7位尾数
BF16的优势：
更大的数值范围：与FP32相同的指数范围更好的稳定性：减少溢出和下溢问题简化转换：与FP32的转换更简单
使用示例：
import torch
# 启用BF16训练
model = model.to(torch.bfloat16)
optimizer = torch.optim.AdamW(model.parameters())
for data, target in dataloader:
data = data.to(torch.bfloat16)
target = target.to(torch.bfloat16)
optimizer.zero_grad()
output = model(data)
loss = criterion(output, target)
loss.backward()
optimizer.step()
性能提升分析
Ampere架构的A100 GPU在各种工作负载上都展现出了显著的性能提升：
训练性能（相比V100）：
ResNet-50：约1.6倍提升BERT-Large：约1.7倍提升GPT-3：约2.0倍提升
推理性能（相比V100）：
INT8推理：约2.5倍提升FP16推理：约1.9倍提升稀疏推理：约3.0倍提升
这些性能提升来自于多个方面的改进：
更高的计算吞吐量改进的内存子系统更好的指令调度稀疏性支持
Hopper架构：Transformer Engine的革命
第四代Tensor Core的突破性创新
2022年，NVIDIA发布了Hopper架构，引入了革命性的Transformer Engine和第四代Tensor Core。这一代架构专门针对大型语言模型和Transformer架构进行了深度优化。
Transformer Engine的核心技术
Transformer Engine是Hopper架构的核心创新，它通过硬件和软件的协同设计，为Transformer模型提供了前所未有的性能。
主要特性：
FP8数据类型支持动态精度调整优化的注意力机制改进的内存管理
FP8：下一代精度标准
FP8是Hopper架构引入的新数据类型，提供了比FP16更高的计算密度，同时保持足够的精度。
FP8格式：
E4M3：4位指数 + 3位尾数（适合前向传播）E5M2：5位指数 + 2位尾数（适合反向传播）
FP8的优势：
# FP8训练示例
import transformer_engine.pytorch as te
class TransformerLayer(torch.nn.Module):
def __init__(self, hidden_size, num_heads):
super().__init__()
self.attention = te.MultiheadAttention(
hidden_size, num_heads,
fp8_autocast=True # 启用FP8自动转换
)
self.mlp = te.Linear(hidden_size, hidden_size * 4,
fp8_autocast=True)
def forward(self, x):
# 自注意力层
attn_out = self.attention(x, x, x)
x = x + attn_out
# MLP层
mlp_out = self.mlp(x)
x = x + mlp_out
return x
Thread Block Cluster
Hopper架构引入了Thread Block Cluster概念，允许多个Thread Block协作执行，提供更大的并行度和更好的资源利用率。
图15：TMA多播示意图。该图展示了Tensor Memory Accelerator如何通过多播机制高效地分发数据到多个计算单元。
Cluster编程模型：
#include
__global__ void cluster_kernel() {
// 获取cluster信息
auto cluster = cuda::experimental::cluster::this_cluster();
auto block_rank = cluster.block_rank();
auto cluster_size = cluster.size();
// 在cluster内同步
cluster.sync();
// cluster级别的内存操作
if (block_rank == 0) {
// 只有rank 0的block执行某些操作
// ...
}
cluster.sync();
}
// 启动cluster kernel
dim3 grid_size(4, 1, 1);
dim3 block_size(256, 1, 1);
dim3 cluster_size(2, 1, 1); // 2个block组成一个cluster
cudaLaunchKernelEx(
cluster_kernel, grid_size, block_size,
nullptr, 0, nullptr, cluster_size
);
Tensor Memory Accelerator (TMA)
TMA是Hopper架构的另一个重要创新，它专门用于优化Tensor操作的内存访问模式。
图16：WGMMA流程图。该图展示了Warp Group Matrix Multiply Accumulate操作的详细流程，包括数据加载、计算和存储的各个阶段。
TMA的特性：
硬件加速的内存复制多播支持压缩数据传输自动化的内存管理
TMA使用示例：
// TMA异步复制
__device__ void tma_copy_example() {
// 定义TMA描述符
CUtensorMap tma_desc;
// 启动TMA复制
uint64_t tma_ptr = reinterpret_cast
asm volatile("cp.async.bulk.tensor.2d.shared::cluster.global.mbarrier::complete_tx::bytes"
" [%0], [%1, {%2, %3}], [%4];"
:
: "r"(shared_ptr), "l"(tma_ptr),
"r"(coord_x), "r"(coord_y), "r"(mbar_ptr)
: "memory");
}
性能突破
Hopper架构在大型语言模型训练和推理方面实现了显著的性能突破：
GPT-3训练性能（H100 vs A100）：
训练吞吐量：约3.0倍提升内存效率：约2.4倍提升能效比：约2.5倍提升
推理性能提升：
BERT推理：约4.5倍提升GPT推理：约6.0倍提升T5推理：约5.2倍提升
这些性能提升主要来自于：
FP8精度的使用Transformer Engine的优化改进的内存子系统更高的计算密度
Blackwell架构：第五代Tensor Core的巅峰
下一代AI计算的基石
2024年，NVIDIA发布了最新的Blackwell架构，代表了Tensor Core技术发展的最新成果。第五代Tensor Core在前几代的基础上，进一步提升了性能、能效和功能性。
第二代Transformer Engine
Blackwell架构搭载了第二代Transformer Engine，在第一代的基础上进行了全面升级：
主要改进：
增强的FP8支持：更精确的动态范围调整改进的稀疏性处理：支持更灵活的稀疏模式优化的内存访问：减少内存带宽需求更好的编程接口：简化开发流程
新的内存层次结构
Blackwell架构引入了新的内存层次结构，包括更大的共享内存和改进的缓存系统。
图17：Tensor内存访问示意图。该图展示了Blackwell架构中Tensor内存的组织方式和访问模式，突出了新的内存层次结构的优势。
内存层次结构的改进：
更大的共享内存：每个SM的共享内存容量翻倍改进的L1缓存：更高的命中率和更低的延迟优化的L2缓存：更大的容量和更好的带宽新的Tensor内存：专门为Tensor操作优化的内存层
第五代MMA指令
第五代Tensor Core支持更大的矩阵尺寸和更多的数据类型组合。
图18：第五代Tensor Core MMA流程图。该图详细展示了最新一代Tensor Core的矩阵乘法累加操作流程，包括数据流、计算过程和结果输出。
新的MMA指令特性：
// 第五代Tensor Core MMA指令示例
__device__ void gen5_mma_example() {
// 支持更大的矩阵尺寸
wmma::fragment
wmma::fragment
wmma::fragment
// 加载矩阵片段
wmma::load_matrix_sync(a_frag, a_ptr, 32);
wmma::load_matrix_sync(b_frag, b_ptr, 32);
wmma::fill_fragment(c_frag, 0.0f);
// 执行混合精度矩阵乘法
wmma::mma_sync(c_frag, a_frag, b_frag, c_frag);
// 存储结果
wmma::store_matrix_sync(c_ptr, c_frag, 32, wmma::mem_row_major);
}
增强的稀疏性支持
Blackwell架构进一步扩展了稀疏性支持，不仅支持2:4结构化稀疏，还支持更灵活的稀疏模式。
图19：稀疏性支持示意图。该图展示了Blackwell架构支持的各种稀疏性模式，包括结构化稀疏和非结构化稀疏的处理方式。
新的稀疏性特性：
灵活的稀疏模式：支持N:M稀疏性的多种变体动态稀疏性：运行时调整稀疏模式混合稀疏性：在同一模型中使用不同的稀疏策略硬件加速：专用硬件单元处理稀疏计算
性能预测与分析
基于已公布的信息，Blackwell架构预计将在多个方面实现显著提升：
计算性能（预估）：
FP8性能：超过1500 TFLOPSFP16性能：超过750 TFLOPSINT8性能：超过3000 TOPS
能效提升（相比Hopper）：
训练能效：约1.8倍提升推理能效：约2.2倍提升整体能效：约2.0倍提升
内存性能：
内存带宽：约8TB/s内存容量：高达192GB HBM3e内存效率：约1.5倍提升
Tensor Core架构演进总结
技术发展轨迹
从Volta到Blackwell，NVIDIA Tensor Core的演进展现了清晰的技术发展轨迹：
图20：Tensor Core架构演进图。该图总结了从第一代到第五代Tensor Core的主要技术特性和性能提升，展示了技术演进的清晰轨迹。
第一代（Volta）：建立基础
引入混合精度概念4×4×4矩阵操作FP16/FP32混合精度
第二代（Turing）：扩展应用
支持INT8/INT4推理消费级GPU普及推理优化重点
第三代（Ampere）：突破创新
2:4结构化稀疏性BF16数据类型异步执行改进
第四代（Hopper）：专业化发展
Transformer EngineFP8数据类型Thread Block Cluster
第五代（Blackwell）：技术巅峰
第二代Transformer Engine增强的稀疏性支持新的内存层次结构
尺寸增长趋势
Tensor Core的物理尺寸也在不断增长，以支持更大的矩阵操作和更高的性能。
图21：Tensor Core尺寸增长图。该图展示了各代Tensor Core支持的矩阵尺寸变化，反映了对更大规模计算的支持。
尺寸演进：
第一代：4×4×4第二代：8×8×4, 16×8×8第三代：16×8×16, 16×16×16第四代：16×16×16, 32×8×16第五代：32×32×32, 64×8×16
更大的矩阵尺寸带来的优势：
更高的计算效率：减少指令开销更好的数据重用：提高缓存命中率更大的并行度：支持更复杂的模型更低的功耗：提高能效比
内存容量的增长
随着模型规模的不断增长，GPU内存容量也在快速提升。
图22：内存容量增长图。该图展示了NVIDIA数据中心GPU内存容量的增长趋势，反映了对大型模型支持能力的提升。
内存容量演进：
V100：16GB/32GB HBM2A100：40GB/80GB HBM2eH100：80GB HBM3B100：预计192GB HBM3e
内存容量增长的意义：
支持更大模型：可以训练参数更多的模型提高批次大小：改善训练效率减少内存碎片：更好的内存利用率支持多任务：同时运行多个模型
异步执行的演进
异步执行能力的改进是Tensor Core演进的重要方面。
图23：异步执行演进图。该图展示了MMA指令异步执行能力的发展，包括延迟隐藏和并行度的改进。
异步执行的发展：
基础异步：简单的计算与内存重叠改进的流水线：更深的指令流水线多级异步：支持多层次的异步操作智能调度：硬件自动优化执行顺序
数据类型精度的演进
数据类型支持的扩展反映了对不同应用场景的适应。
图24：数据类型精度演进图。该图展示了Tensor Core支持的数据类型从FP32到FP8的演进过程，以及精度降低对性能提升的贡献。
精度演进的驱动力：
性能需求：更低精度提供更高性能能效要求：降低功耗和散热需求模型特性：深度学习对精度的容忍性硬件限制：芯片面积和复杂度的平衡
未来发展趋势与技术展望
下一代技术方向
基于当前的技术发展轨迹，我们可以预测Tensor Core未来的发展方向：
更低精度的探索：
FP4和INT4的广泛应用动态精度调整技术混合精度的进一步优化
更大规模的并行：
支持更大的矩阵尺寸多GPU协作的硬件支持分布式计算的原生支持
专用化程度的提升：
针对特定模型架构的优化领域特定的加速器可重配置的计算单元
软件生态系统的发展
硬件的发展必须与软件生态系统的完善相配合：
编程模型的简化：
更高级的抽象接口自动化的性能优化跨平台的兼容性
开发工具的完善：
更强大的调试工具性能分析和优化工具可视化开发环境
标准化的推进：
行业标准的建立开源生态的发展互操作性的提升
应用领域的扩展
Tensor Core技术将在更多领域发挥作用：
科学计算：
气候模拟药物发现材料科学
边缘计算：
移动设备AI物联网应用实时处理
新兴应用：
量子计算模拟生物信息学虚拟现实
结论
NVIDIA Tensor Core从Volta到Blackwell的演进历程，展现了现代计算架构设计的精妙之处。通过专用化设计、混合精度计算、稀疏性支持和异步执行等创新技术，Tensor Core不仅推动了AI技术的快速发展，也为整个计算行业树立了新的标杆。
这一技术演进的成功，源于对应用需求的深刻理解、对硬件特性的充分利用，以及软硬件协同设计的理念。随着AI技术的不断发展和应用场景的不断扩展，我们有理由相信，Tensor Core技术将继续引领计算架构的创新，为人工智能的未来发展提供强有力的支撑。
从技术发展的角度来看，Tensor Core的演进体现了几个重要趋势：专用化程度的不断提升、精度与性能的平衡优化、以及硬件与软件的深度融合。这些趋势不仅适用于GPU计算，也为其他类型的专用计算架构提供了重要的参考和启示。
展望未来，随着模型规模的进一步增长和应用需求的不断变化，Tensor Core技术必将继续演进，为我们带来更多的惊喜和突破。这不仅是技术进步的必然结果，也是人类对更强大计算能力永恒追求的体现。
参考文献
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