Tensor Core
Nvidia GPU’larındaki özel matris çarpımı hızlandırıcıları. Volta (V100, 2017) ile tanıtıldı. H100’deki tensor çekirdekleri, sıradan FP32 CUDA çekirdeğine kıyasla derin öğrenmede 10 kat verim sunar. Yapay zekâ/ML için standart “hesaplama motoru”.
Çevrim başına sabit kablolu matris çarpımı (4x4 ya da daha büyük). Karma duyarlık standarttır: FP16/BF16 çarpım, FP32 toplama. Hopper (H100) FP8 ve seyreklik hızlandırması (sıfırları atlama) ekledi; Blackwell (B200) FP4’ü getirdi. CUDA programı tensor çekirdeklerini kütüphanelerle (cuBLAS, cuDNN) ya da PTX komutlarıyla (mma.sync) tetikler. AMD’nin karşılığı CDNA mimarisindeki Matrix Cores, Intel’inki Arc’taki XMX motorlarıdır. ML iş yüklerinin son nesil GPU’da öncekine göre 5–50 kat hızlı çalışmasının nedeni tensor çekirdekleridir.