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        英伟达的GPU产品架构发展如下图，Tensor Core是从2017年的Volta架构开始演变的针对AI模型大量乘加运算的特殊处理单元。本文主要梳理一些关于Tensor Core的一些基础概念知识。

什么是混合精度？

        混合精度在底层硬件算子层面，使用半精度（FP16）作为输入和输出，使用全精度（FP32）进行中间结果计算从而不损失过多精度的技术。这个底层硬件层面其实指的就是Tensor Core，所以GPU上有Tensor Core是使用混合精度训练加速的必要条件。

CUDA Core和Tensor Core的区别

        对CUDA Core来说，GPU并行模式实现深度学习模型的功能过于通用，比如常见的conv/GEMM操作，被编码为FMA（fused multiply-add）实现，硬件层面会把数据按照：寄存器-ALU-寄存器-ALU-寄存器，方式来回搬运。并且一个时钟周期完成一个FMA。

        Tensor Core则对深度学习模型常见的conv/GEMM 提供可编程矩阵乘法和累加单元（matrix-multiply-and-accumulate units），可为AI训练和推理提供较高的Tensor TFLOPS算力。一个时钟周期可以完成多个FMA操作。

什么是CUDA中的bank冲突？

共享内存和bank: 在CUDA架构中，共享内存是一个非常快速的内存类型，它位于每个线程块内部并为该线程块内的所有线程提供服务。为了实现高吞吐量的访问，共享内存被划分为多个独立的存储区域，称为“banks”。每个bank可以在单个时钟周期内独立地服务一个线程。

bank冲突: 当两个或更多的线程在同一时钟周期内尝试访问同一个bank中的不同地址时，就会发生bank冲突。由于每个bank在一个时钟周期内只能服务一个线程，因此这些访问会被序列化，导致延迟。

例如，假设有两个线程在同一时钟周期内访问第一个bank中的不同地址。第一个线程的访问会被立即处理，而第二个线程的访问则需要等待下一个时钟周期。这就导致了额外的延迟，从而降低了性能。

避免bank冲突: 为了避免bank冲突，程序员需要仔细设计数据的访问模式和数据的布局。理想的情况是，同一时钟周期内的所有线程访问的地址分布在不同的banks上，这样每个线程的访问都可以在一个时钟周期内被处理，从而实现最大的吞吐量。

参考：

Releases · chenzomi12/DeepLearningSystem · GitHub

CUDA 中的 bank 冲突 是什么？ - 知乎