Tensor Core 是用于加速深度学习计算的关键技术，其主要功能是执行神经网络中的矩阵乘法和卷积运算。通过利用混合精度计算和张量核心操作，Tensor Core 能够在较短的时间内完成大量矩阵运算，从而显著加快神经网络模型的训练和推断过程。具体来说，Tensor Core 采用半精度(FP16)作为输入和输出，并利用全精度(FP32)进行存储中间结果计算，以确保计算精度的同时最大限度地提高计算效率。
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Tensor Core 的计算效率：Tensor Core 通过混合精度计算，利用 FP16 进行矩阵乘法运算并用 FP32 存储中间结果，大幅提高了神经网络模型训练和推断的计算速度。
Tensor Core 的并行计算能力：与 CUDA Core 相比，Tensor Core 能在每个时钟周期内执行更多的 GEMM 运算，等效于同时进行 64 个浮点乘法累加（FMA）操作，显著增强了并行处理能力。
Tensor Core 的计算过程：涉及将大矩阵分块、数据加载到共享内存和寄存器、在 Tensor Core 中进行计算、结果回存到共享内存并最终写回全局内存，整个过程通过 WMMA API 和 CUDA 编程技术实现高效的数据管理和计算。
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