##2024/11/15 02:45:57:

p40 p100 v100 2080ti 显卡详细的对比 #gpu

总结： 2080ti 22G 性价比最高， 其次是 v100 ，这两块 gpu 都适合低成本微调大模型

v100 tensor core fp16(半精度) 112 TFLOPS (pcie) 124 TFLOPS(nvlink) / 单精度 14 TFLOPS
2020ti fp16(半精度) 28 TFLOPS 总的 tensor 效能 130 TFLOPS
v100 2020ti 支持 tensor core

v100 volta architecture:
Tesla V100 GPU 包含 640 个 Tensor 核心：每个核心有 8 个 SM 。在 Volta GV100 中，每个 Tensor Core 每个时钟执行 64 个浮点 FMA 操作，SM 中的 8 个 Tensor Core 每个时钟总共执行 512 个 FMA 操作（或 1024 个单独的浮点操作）。

Tesla V100 的 Tensor Core 为训练和推理应用程序提供高达 125 Tensor TFLOPS 的吞吐量。与在 P100 上使用标准 FP32 操作相比，Tensor Core 在 Tesla V100 上提供高达 12 倍的峰值 TFLOPS，可应用于深度学习训练。对于深度学习推理，与 P100 上的标准 FP16 操作相比，V100 Tensor Core 的峰值 TFLOPS 高出 6 倍。

网友的评论：

• P100速度快一些，支持Float16（半精度），显存16GB。P40显存24GB，不支持float16，其它没区别。大模型且需要微调选P40，只是玩玩推理就选P100。
• Tesla P40和P100不适合训练用，我去年年底组了4*P100，同一个代码的训练速度根本比不上3090，显存吃满顶多就是3080的速度，除了显存大一点，别的没啥优点，还是太老了这卡
• 2080ti性能强的多。
• 请教一下，V100相当于数字系列哪个型号显卡的性能
  2080ti差不多
• 大佬考虑过sxm2的 a100 啥的吗，一千多
• 48GB的能玩多少b的模型啊
  理论上，int4的话，60B已下基本都可
• 我就是个人学习，我现在想弄8卡服务器。[发呆]

p100 与 p40 的对比:

• 英伟达 P100 和 V100 GPU 的关键性能与不同点。
  https://qyzhizi.cn/img/202411150419485.png

• rtx2080ti , v100, p100 与 p40 对比
  https://qyzhizi.cn/img/202411150440634.png

• NVIDIA Tesla GPU系列P4、T4、P40以及V100 对比
  https://qyzhizi.cn/img/202411150514343.png

NVIDIA Tesla GPU系列P4、T4、P40以及V100 对比， 详细介绍如下：

• NVIDIA TESLA V100
  NVIDIA Tesla V100采用NVIDIA Volta架构，非常适合为要求极为苛刻的双精度计算工作流程提供加速，并且还是从P100升级的理想路径。该GPU的渲染性能比Tesla P100提升了高达80%，借此可缩短设计周期和上市时间。

• Tesla V100的每个GPU均可提供125 teraflops的推理性能，配有8块Tesla V100的单个服务器可实现1 petaflop的计算性能。

• NVIDIA TESLA P40
  Tesla P40能够对组织中每个vGPU虚拟化加速图形和计算（NVIDIA CUDA® 和 OpenCL）工作负载。支持多种行业标准的2U服务器。
  Tesla P40可提供出色的推理性能、INT8精度和24GB板载内存。

• NVIDIA TESLA T4
  NVIDIA Tesla T4的帧缓存高达P4的2倍，性能高达M60的2倍，对于利用NVIDIA Quadro vDWS软件开启高端3D设计和工程工作流程的用户而言，不失为一种理想的解决方案。凭借单插槽、半高外形特性以及低至70瓦的功耗，Tesla T4堪称为每个服务器节点实现最大GPU密度的绝佳之选。

• NVIDIA TESLA P4
  Tesla P4可加快任何外扩型服务器的运行速度，能效高达CPU的60倍。

##2024/11/15 22:21:29:

虽然 Tensor Cores 主要针对 FP16 运算进行了优化，但它们同样支持 INT8 和其他数据类型，能够在特定场景下提供显著的性能提升 #gpu

##Tensor Cores 支持 INT8

是的，Tensor Cores 确实主要针对 FP16（16位浮点数）运算进行了优化。但它们也支持其他数据类型，包括 INT8（8位整数）和 BF16（Brain Floating Point，16位浮点数）。以下是 Tensor Cores 对不同数据类型的支持情况的详细说明：

@@@ Tensor Cores 数据类型支持

1. FP16（16位浮点数）：

   • Tensor Cores 在处理 FP16 张量时提供了最高的性能加速。它们能够在每个时钟周期内执行多个 FP16 运算，从而显著提高深度学习模型的训练和推理速度。

2. INT8（8位整数）：

   • Tensor Cores 也优化了 INT8 运算，特别适用于深度学习推理中的量化模型。使用 INT8 可以减少内存使用和计算需求，同时保持良好的推理精度。

3. BF16（16位浮点数）：

   • BF16 是一种用于机器学习的浮点格式，Tensor Cores 也支持 BF16 运算，适合于某些特定的深度学习任务。

@@@ Tensor Cores 的工作原理

• 矩阵乘法：Tensor Cores 的设计目标是加速矩阵乘法运算，尤其是在深度学习中常见的操作。它们通过利用并行计算能力，能够在更短的时间内处理大量数据。
• 混合精度计算：Tensor Cores 支持混合精度计算，这意味着可以在同一计算过程中使用不同的数据类型（例如，使用 FP16 进行计算并使用 FP32 进行累加），从而优化性能和内存使用。
  @ans
  @@@ 实际应用

在实际应用中，开发者可以使用 TensorRT 等工具来将深度学习模型量化为 INT8，并利用 Tensor Cores 加速推理过程。这种方法在需要实时响应和高吞吐量的应用（如游戏、自动驾驶和智能监控）中非常有效。

@@@ 总结

虽然 Tensor Cores 主要针对 FP16 运算进行了优化，但它们同样支持 INT8 和其他数据类型，能够在特定场景下提供显著的性能提升。因此，在深度学习推理任务中，使用 INT8 张量并结合 Tensor Cores 是一种有效的优化策略。

##2024/10/25 04:55:50:

显卡p100 与 p40 对比

p40不支持半精度(FP16)模型训练
P100 支持混合精度计算：P100 支持 FP16（半精度）和 FP32（单精度）运算，允许在深度学习训练和推理中使用混合精度，从而加速计算并减少内存占用。

NVIDIA Tesla P100 和 NVIDIA Tesla P40 是两款主要用于深度学习、AI 推理和计算加速的专业显卡，它们有着不同的设计目标和技术参数。以下是它们的主要对比：

@@@ 1. 架构

• Tesla P100: 基于 Pascal 架构，专为高性能计算（HPC）和深度学习训练设计。
• Tesla P40: 同样基于 Pascal 架构，但更侧重于推理（inference）应用。

@@@ 2. 性能和用途

• Tesla P100: 主要用于深度学习训练，也适用于高性能计算工作负载。它有很高的计算能力和内存带宽，适合处理庞大的数据集和复杂的训练模型。
• Tesla P40: 更适合推理任务，也可以处理图像和视频处理。推理工作负载通常需要更少的计算能力，但需要更高的效率和更低的延迟。

@@@ 3. 核心配置

• Tesla P100:
  • GPU 核心：3584 个 CUDA 核心
  • 双精度 (FP64) 性能：4.7 TFLOPS
  • 单精度 (FP32) 性能：9.3 TFLOPS
  • 半精度 (FP16) 性能: 18.7 TFLOPS
  • 内存：16 GB 或 12 GB HBM2
  • 内存带宽：732 GB/s
• Tesla P40:
  • GPU 核心：3840 个 CUDA 核心
  • 单精度 (FP32) 性能：12 TFLOPS
  • INT 8 性能: 47 TFLOPS
  • 内存：24 GB GDDR5
  • 内存带宽：346 GB/s
    @ans
    @@@ 4. 应用场景
• Tesla P100: 更适合深度学习训练、科学计算、数据分析等需要高计算性能的场景。
• Tesla P40: 专为推理工作负载优化，适合用在实时推理、视频分析、图像识别等领域。
  @ans
  @@@ 5. 功耗
• Tesla P100: 300W
• Tesla P40: 250W
  @ans
  @@@ 6. 价格
• Tesla P100通常价格较高，因为其侧重于训练和高性能计算。
• Tesla P40相对便宜一些，因为它专注于推理任务，功耗较低。
  @ans
  @@@ 总结
• 如果你关注深度学习模型训练或需要进行大量科学计算，Tesla P100 是更好的选择，因为它拥有更强大的计算能力和更高的内存带宽。
• 如果你的任务主要是推理或实时处理，Tesla P40 则会更合适，因为它在推理任务中的效率更高，且功耗相对较低。
  @ans
  希望这些信息对你有所帮助！

Tesla T4 P40 V100 RTX 2080 Ti 发布时间

NVIDIA Tesla T4 于 2018年9月13日 发布。 虽然发布日期是2018年9月13日，但实际生产时间可能略有前后浮动。
NVIDIA Tesla P40 于 2016年9月 发布。 和 T4 一样，实际生产时间可能略有前后浮动，但主要是在2016年下半年开始生产。
NVIDIA Tesla V100 于 2017年5月 发布。 实际生产时间可能在发布后不久开始，但主要是在2017年下半年到之后。
NVIDIA GeForce RTX 2080 Ti 于 2018年9月20日 发布。 实际生产时间应该在发布日期前后。

##2024/11/15 22:09:47:

P4 gpu 与 M40 gpu p4 适合int 8 量化推理 ，没有半精度

P4 GPU 和 M40 GPU 都是 NVIDIA 生产的图形处理单元，主要用于深度学习和高性能计算，但它们的架构、性能和应用场景有所不同。以下是它们的一些主要特点和比较：

@@@ NVIDIA P4 GPU

1. 架构: P4 GPU 基于 Pascal 架构，专为推理和高效能计算设计。
2. 性能: P4 的 FP16 性能达到 22 TOPS（每秒万亿次运算），适合深度学习推理任务。
3. 内存: P4 通常配备 8GB GDDR5 内存。
4. 功耗: P4 的最大功耗约为 75W，适合在功耗受限的环境中使用。
5. 应用场景: P4 主要用于推理、视频转码和机器学习推理等任务。

@@@ NVIDIA M40 GPU

1. 架构: M40 GPU 基于 Maxwell 架构，主要用于训练深度学习模型。
2. 性能: M40 的 FP32 性能约为 7 TFLOPS（每秒万亿次浮点运算），适合大规模训练任务。
3. 内存: M40 配备 12GB GDDR5 内存，适合处理较大的模型和数据集。
4. 功耗: M40 的最大功耗约为 250W，适合高性能计算环境。
5. 应用场景: M40 主要用于深度学习训练、科学计算和大规模数据处理。

@@@ 总结

• P4 GPU 更加适合推理和低功耗的应用场景，而 M40 GPU 更加适合训练深度学习模型和处理大型数据集。
• 如果你的工作负载主要是推理，P4 是更好的选择；如果你需要进行深度学习训练，M40 则更为合适。
  @ans
  在选择 GPU 时，建议根据具体的应用需求、功耗限制和预算进行综合考虑。

游戏 3d 渲染 使用的 cuda 是 单精度还是半精度 模式？

在游戏 3D 渲染中，使用的 CUDA 通常是单精度（FP32）模式。这是因为游戏渲染涉及大量的计算和细节处理，需要较高的精度来确保图像质量和细节的准确性。以下是一些具体的原因和背景：

@@@ 单精度（FP32） vs 半精度（FP16）

1. 精度需求:

   • 游戏渲染需要处理大量的几何体、光照、阴影和纹理等，这些计算通常要求较高的精度。单精度浮点数（FP32）可以提供更大的动态范围和更高的精度，适合复杂的计算任务。

2. GPU 支持:

   • 现代 GPU（如 NVIDIA 的 Volta、Turing 和 Ampere 架构）均支持 FP16 计算，但在游戏开发中，FP32 仍然是主流选择。虽然 FP16 在某些情况下可以加速计算并减少内存带宽，但在图形渲染中，特别是在涉及到细致的光照和阴影计算时，FP32 更加可靠。

3. 性能考虑:

   • 虽然 FP16 计算在某些 GPU 上可以提供更高的性能（特别是在深度学习推理等领域），但在游戏渲染中，开发者通常选择使用 FP32 以避免潜在的精度损失。

4. 现代游戏引擎:

   • 许多现代游戏引擎（如 Unreal Engine 和 Unity）在渲染过程中主要使用单精度浮点数。虽然引擎可能会在某些特定的计算任务中使用 FP16（例如，在某些后处理效果中），但整体渲染流程仍然依赖于 FP32。

@@@ 结论
在游戏 3D 渲染中，CUDA 通常使用单精度（FP32）模式，以确保渲染质量和精度。虽然半精度（FP16）在某些特定场景下可能会被使用，但它并不是渲染的主要选择。

2024/11/15 21:30:20:

游戏 中的 物理模拟， 3D 渲染需要使用 tensor core 吗？， AI 驱动的渲染技术？深度学习超采样 #gpu

传统的物理渲染不需要 tensor core ，不过 dlss 这种新技术需要
在现代游戏中，AI 技术越来越多地被用于图像增强、去噪和超分辨率等任务。例如，NVIDIA 的 DLSS（深度学习超采样）技术利用深度学习来提高渲染效率和图像质量。在这种情况下，Tensor Core 可以加速这些深度学习算法的计算。

在游戏中，物理模拟和 3D 渲染并不一定需要使用 Tensor Core，但使用 Tensor Core 可以显著提高这些任务的性能，特别是在涉及复杂计算和深度学习的场景中。以下是对这两个方面的详细说明：

@@@ 物理模拟

1. 传统物理模拟：

   • 许多游戏使用传统的物理引擎（如 NVIDIA PhysX、Havok 等）来处理物体的碰撞、重力、运动等。这些引擎通常依赖于 CPU 和 GPU 的常规计算能力，而不需要 Tensor Core。

2. 深度学习驱动的物理模拟：

   • 随着 AI 和机器学习的进步，越来越多的游戏开始探索使用深度学习来改进物理模拟。例如，使用神经网络来预测物体的运动或模拟复杂的流体行为。在这种情况下，Tensor Core 可以加速深度学习模型的训练和推理，从而提高物理模拟的效率和真实性。

@@@ 3D 渲染

1. 传统渲染技术：

   • 3D 渲染通常依靠标准的图形处理技术，如光栅化、阴影映射和光照计算，这些任务主要由 GPU 完成，而不依赖于 Tensor Core。

2. AI 驱动的渲染技术：

   • 在现代游戏中，AI 技术越来越多地被用于图像增强、去噪和超分辨率等任务。例如，NVIDIA 的 DLSS（深度学习超采样）技术利用深度学习来提高渲染效率和图像质量。在这种情况下，Tensor Core 可以加速这些深度学习算法的计算。

@@@ 总结

• 不需要：物理模拟和 3D 渲染可以在没有 Tensor Core 的情况下完成，依赖于传统的计算和图形处理技术。
• 可以加速：如果使用深度学习技术来增强物理模拟或渲染效果，Tensor Core 可以显著提高性能，尤其是在处理复杂计算时。
  @ans
  因此，虽然 Tensor Core 不是必需的，但在特定的应用场景中，它可以为游戏的物理模拟和 3D 渲染带来显著的性能提升。

##2024/11/15 21:30:20:

游戏 中的 物理模拟， 3D 渲染需要使用 tensor core 吗？， AI 驱动的渲染技术？深度学习超采样 #gpu

传统的物理渲染不需要 tensor core ，不过 dlss 这种新技术需要
在现代游戏中，AI 技术越来越多地被用于图像增强、去噪和超分辨率等任务。例如，NVIDIA 的 DLSS（深度学习超采样）技术利用深度学习来提高渲染效率和图像质量。在这种情况下，Tensor Core 可以加速这些深度学习算法的计算。

在游戏中，物理模拟和 3D 渲染并不一定需要使用 Tensor Core，但使用 Tensor Core 可以显著提高这些任务的性能，特别是在涉及复杂计算和深度学习的场景中。以下是对这两个方面的详细说明：

@@@ 物理模拟

1. 传统物理模拟：

   • 许多游戏使用传统的物理引擎（如 NVIDIA PhysX、Havok 等）来处理物体的碰撞、重力、运动等。这些引擎通常依赖于 CPU 和 GPU 的常规计算能力，而不需要 Tensor Core。

2. 深度学习驱动的物理模拟：

   • 随着 AI 和机器学习的进步，越来越多的游戏开始探索使用深度学习来改进物理模拟。例如，使用神经网络来预测物体的运动或模拟复杂的流体行为。在这种情况下，Tensor Core 可以加速深度学习模型的训练和推理，从而提高物理模拟的效率和真实性。

@@@ 3D 渲染

1. 传统渲染技术：

   • 3D 渲染通常依靠标准的图形处理技术，如光栅化、阴影映射和光照计算，这些任务主要由 GPU 完成，而不依赖于 Tensor Core。

2. AI 驱动的渲染技术：

   • 在现代游戏中，AI 技术越来越多地被用于图像增强、去噪和超分辨率等任务。例如，NVIDIA 的 DLSS（深度学习超采样）技术利用深度学习来提高渲染效率和图像质量。在这种情况下，Tensor Core 可以加速这些深度学习算法的计算。

@@@ 总结

• 不需要：物理模拟和 3D 渲染可以在没有 Tensor Core 的情况下完成，依赖于传统的计算和图形处理技术。
• 可以加速：如果使用深度学习技术来增强物理模拟或渲染效果，Tensor Core 可以显著提高性能，尤其是在处理复杂计算时。
  @ans
  因此，虽然 Tensor Core 不是必需的，但在特定的应用场景中，它可以为游戏的物理模拟和 3D 渲染带来显著的性能提升。

2024/11/15 21:03:16:

Tensor Core 为什么比普通的 cuda 核心可以加速矩阵的运算？tensor core 的高速缓存

Tensor Core 是 NVIDIA 在其 Volta、Turing 和 Ampere 架构的 GPU 中引入的一种特殊硬件单元，旨在加速深度学习和高性能计算中的矩阵运算。Tensor Core 相比于普通的 CUDA 核心在矩阵运算方面的加速，主要体现在以下几个方面：

@@@ 1. 专门化设计

Tensor Core 设计专门用于处理矩阵乘法和卷积操作，这些操作在深度学习中非常常见。它们能够同时执行多个乘法和加法操作，利用 SIMD（单指令多数据）技术来提高计算效率。

@@@ 2. 混合精度计算

Tensor Core 支持混合精度计算，特别是 FP16（半精度浮点数）和 FP32（单精度浮点数）。在进行矩阵运算时，Tensor Core 可以使用 FP16 进行乘法操作，同时使用 FP32 进行累加。这种方法不仅加快了计算速度，还减少了内存带宽的需求，因为 FP16 占用的内存更少。

@@@ 3. 并行处理能力

Tensor Core 可以在一个时钟周期内处理多个数据元素。例如，一个 Tensor Core 可以在一个周期内执行 4x4 矩阵的乘法，这意味着它可以在更短的时间内完成大量的计算任务。相比之下，普通的 CUDA 核心在执行相同的任务时需要更多的时钟周期。

@@@ 4. 内存访问优化

Tensor Core 在内存访问模式上进行了优化，能够更高效地使用高速缓存和全局内存。这种优化使得数据能够更快地被加载和存储，从而减少了内存带宽的瓶颈。

@@@ 5. 高吞吐量

由于 Tensor Core 的设计和优化，它们能够以更高的吞吐量执行矩阵运算。对于深度学习模型，尤其是卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），Tensor Core 可以显著提高训练和推理的速度。

@@@ 6. 适用性

Tensor Core 不仅限于深度学习，还可以用于其他需要大量矩阵运算的应用，如科学计算、图形处理等。这种广泛的适用性使得 Tensor Core 成为现代 GPU 中不可或缺的一部分。

@@@ 结论

总之，Tensor Core 通过其专门化的设计、混合精度计算、并行处理能力、内存访问优化和高吞吐量，显著提升了矩阵运算的性能。这使得在深度学习和高性能计算等领域，使用 Tensor Core 进行计算可以获得比传统 CUDA 核心更高的效率和更快的计算速度。

tensor core高速缓存

Tensor Core 的高速缓存（Cache）设计是其高效运算能力的重要组成部分。虽然 Tensor Core 本身并不直接实现高速缓存，但它的性能受益于 GPU 架构中其他层次的缓存机制。以下是与 Tensor Core 相关的高速缓存设计和优化的几个关键点：

@@@ 1. 多级缓存结构

现代 GPU 通常具有多级缓存架构，包括：

• L1 Cache：每个 Streaming Multiprocessor (SM) 通常会有自己的 L1 缓存，用于存储局部数据和指令。L1 缓存的存在可以减少对全局内存的访问延迟。
• L2 Cache：L2 缓存是共享的，服务于多个 SM。它用于存储更大范围的数据，进一步减少访问全局内存的频率。
• 共享内存：每个 SM 还具有共享内存，这是一种非常快速的存储方式，可以在同一 SM 内的线程之间共享数据。Tensor Core 可以利用共享内存来存储中间结果或输入数据，从而减少对全局内存的访问。
  @ans
  @@@ 2. 数据布局优化

在使用 Tensor Core 进行矩阵运算时，数据的布局（如行优先或列优先）会影响缓存的效率。为了最大化缓存的使用，通常会采用优化的数据布局，以确保数据能够有效地加载到缓存中，减少不必要的全局内存访问。

@@@ 3. 内存访问模式

Tensor Core 的设计允许它以特定的方式访问内存，以便更好地利用缓存。例如，在执行矩阵乘法时，Tensor Core 可以通过适当的内存访问模式将数据加载到缓存中，使得在计算过程中可以快速访问这些数据。

@@@ 4. 高带宽内存

Tensor Core 通常与高带宽内存（如 HBM 或 GDDR6）结合使用。这种内存类型具有较高的带宽，能够快速传输数据，进一步提高 Tensor Core 在处理大规模矩阵运算时的性能。

@@@ 5. 计算与存储的并行性

Tensor Core 设计强调计算与存储的并行性。通过在计算过程中有效地使用高速缓存，Tensor Core 可以在执行大量计算时，迅速访问所需的数据，而不会因等待数据而造成性能瓶颈。

@@@ 6. 软件优化

在编写利用 Tensor Core 的程序时，开发者可以通过选择合适的算法和数据结构来优化缓存使用。例如，使用 cuBLAS 和 cuDNN 等库时，这些库会针对 Tensor Core 和 GPU 的缓存特性进行优化，帮助开发者更高效地利用硬件。

@@@ 总结

虽然 Tensor Core 本身不直接实现高速缓存，但它的性能在很大程度上依赖于 GPU 的缓存架构和内存管理策略。通过优化数据布局、内存访问模式和利用多级缓存，Tensor Core 能够在执行矩阵运算时实现更高的性能和效率。开发者在使用 Tensor Core 时，也应考虑这些因素，以最大化其性能。

RT Core 是什么？快速实时光线追踪

##2024/11/15 07:09:12:
RT Core 专用光线追踪硬件支持快速实时光线追踪，具有物理上精确的阴影、反射、折射和全局照明。

The RTX 2080 Ti has 544 Tensor cores, RTX 2080 Ti 混合精度计算的性能

##2024/11/15 07:13:49:
#ans
RTX 2080 Ti 是 NVIDIA 的一款高性能图形处理单元（GPU），它在深度学习和高性能计算等领域表现出色，特别是在混合精度计算（Mixed Precision Computing）方面。

混合精度计算性能
混合精度计算是指同时使用单精度（FP32）和半精度（FP16）浮点数进行计算，以提高计算效率和速度，同时减少内存占用。在 RTX 2080 Ti 中，Tensor 核心专门设计用于加速这种计算。

Tensor 核心：RTX 2080 Ti 配备 544 个 Tensor 核心，这些核心能够高效地执行矩阵运算，特别是用于深度学习模型的训练和推理。Tensor 核心支持 FP16、FP32 以及 INT8 精度的计算。

性能指标：在混合精度计算中，RTX 2080 Ti 的理论性能可以达到：

FP16 性能：约 130 TFLOPS（万亿次浮点运算每秒）
FP32 性能：约 13.4 TFLOPS
这些性能指标使得 RTX 2080 Ti 在训练深度神经网络时能够显著提高速度，尤其是在使用深度学习框架（如 TensorFlow 和 PyTorch）时，能够充分利用 Tensor 核心的加速能力。

结论
总体来说，RTX 2080 Ti 在混合精度计算方面提供了强大的性能，适合用于深度学习和其他需要高计算能力的应用。通过利用其 Tensor 核心，用户可以在训练和推理过程中获得更快的计算速度和更高的效率。

RTX 2080 Ti 除了 tensor core 是不是还额外带有 fp16 精度的运算

#ans
是的，RTX 2080 Ti 除了配备 Tensor 核心外，还支持 FP16（半精度浮点数）运算。FP16 运算是通过 CUDA 核心进行的，这使得 RTX 2080 Ti 在处理 FP16 计算时能够提供更高的性能和更低的内存占用。

@@@ FP16 运算的优势

1. 内存带宽：FP16 数据占用的内存空间是 FP32 的一半，这意味着在相同的内存带宽下，可以传输更多的数据。这对于大规模深度学习模型的训练和推理是非常有利的。

RTX 2080TI Tensor Cores 的计算能力

#ans
NVIDIA GeForce RTX 2080 Ti 是一款高性能显卡，特别适合深度学习和计算密集型任务。其核心特性之一是集成的 Tensor Cores，这些专用硬件单元显著提升了深度学习的推理和训练性能。

@@ Tensor Cores 的计算能力

@@@ 结构与性能
RTX 2080 Ti 配备了 544 个 Tensor Cores，每个 SM（流处理器组）中有8个 Tensor Core。这使得该显卡的 Tensor FLOPS（每秒浮点运算次数）达到近 114 TFLOPS，这在深度学习任务中非常有效[1][2]。相较于前代 GTX 1080 Ti，RTX 2080 Ti 在 Tensor Core 性能上有显著提升，使其在处理复杂的矩阵运算时表现更佳。

@@@ 深度学习应用
Tensor Cores 特别适用于需要大量矩阵乘法的深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN）。使用 Tensor Cores 进行16位浮点数计算，可以在相同内存带宽下传输更多数据，从而提高计算效率。研究表明，使用 Tensor Cores 的卷积网络可以实现 30% 到 100% 的速度提升，而 LSTM 网络则可加速 20% 到 60%[3][4]。

@@@ 性能比较
在实际应用中，RTX 2080 Ti 的性能在深度学习领域被广泛认可。例如，与 GTX 1080 Ti 相比，RTX 2080 Ti 在推理性能上提升了约 33%。即使与两张 GTX 1080 Ti 的 SLI 配置相比，单卡 RTX 2080 Ti 的性能也仅落后约 20%，显示出其高性价比[1][2]。

@@@ 总结
总体来看，NVIDIA GeForce RTX 2080 Ti 的 Tensor Cores 为深度学习和其他计算密集型任务提供了强大的支持。凭借其高达 114 TFLOPS 的计算能力和对16位浮点数的优化，该显卡在市场上仍然是一个非常有竞争力的选择，尤其是在需要高效处理大规模数据时。

Citations:
[1] http://www.alphalook.com/2018/11/19/nvidia-geforce-rtx-2080ti/
[2] https://blog.csdn.net/nielinyuan1466/article/details/131803832
[3] https://cloud.tencent.com/developer/article/1346454
[4] https://liuziyang1106.github.io/work/2021/03/24/deep-learning-GPU-benchmark/
[5] https://www.pcpop.com/article/5042355_all.shtml
[6] https://www.evolife.cn/computer/188562.html
[7] https://www.nvidia.cn/geforce/graphics-cards/rtx-2080-ti/
[8] https://blog.csdn.net/m0_37909240/article/details/107862142

2. 计算速度：在支持 FP16 运算的情况下，RTX 2080 Ti 可以在某些情况下实现更高的计算速度，尤其是在深度学习和计算机视觉等应用中。

3. 混合精度训练：在深度学习中，使用混合精度训练（Mixed Precision Training）可以同时利用 FP16 和 FP32 的优势。通过将大部分计算使用 FP16 进行加速，同时保留关键计算（如梯度累积）使用 FP32，可以在不显著降低模型精度的情况下提高训练速度。

@@@ 总结

因此，RTX 2080 Ti 不仅具备 Tensor 核心来加速 FP16 运算，同时也支持通过 CUDA 核心进行 FP16 计算。这使得它在深度学习和高性能计算任务中表现出色，能够有效利用混合精度计算的优势。

使用半精度混合训练满足的条件 gpu， 判断你的GPU是否支持FP16：构拥有Tensor Core的GPU（2080Ti、Titan、Tesla等），不支持的（Pascal系列）就不建议折腾了

在最近在apex使用中的踩过的所有的坑，由于apex报错并不明显，常常debug得让人很沮丧，但只要注意到以下的点，95%的情况都可以畅通无阻了：

判断你的GPU是否支持FP16：构拥有Tensor Core的GPU（2080Ti、Titan、Tesla等），不支持的（Pascal系列）就不建议折腾了。
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

原文链接：https://blog.csdn.net/pearl8899/article/details/112875396

Tensor Core gpu

Tensor Core：我们知道在深度学习中大量的运算都是在高维矩阵（张量 Tensor）间进行的，Tensor Core可以让tensor的计算速度急速上升。Tensor Core专业执行矩阵数学运算，适用于深度学习和某些类型的HPC。Tensor Core执行融合乘法加法，其中两个44 FP16矩阵相乘，然后将结果添加到44 FP16或FP32矩阵中，最终输出新的4*4 FP16或FP32矩阵。NVIDIA将Tensor Core进行的这种运算称为混合精度数学，因为输入矩阵的精度为半精度，但乘积可以达到完全精度。碰巧的是，Tensor Core所做的这种运算在深度学习训练和推理中很常见。

2024/11/15 04:14:34:

tensor core 似乎只是针对 矩阵乘法 矩阵乘法仅占 LSTM 总体训练时间的 20%, 但是对大模型比较有用，大模型可以更好的利用 tensor core

这一令人失望的性能比可能是因为 V100 中强大的 Tensor Cores 只能用于半精度（FP16）或混合精度的矩阵乘法运算。而对这两个模型进行分析的结果表示矩阵乘法仅占 LSTM 总体训练时间的 20%，所占 RNN 总体训练时间则更低。这与擅长于处理图像数据的卷积神经网络形成鲜明对比，它们的运行时间由大量的矩阵乘法支配，因此能更加充分地利用 Tensor Cores 的计算资源。

虽然 V100 与 P100 相比显示出强大的硬件性能提升，但深度学习中擅于处理时序数据的循环神经网络无法充分利用 V100 这种专门化地硬件加速，因此它只能获得有限的性能提升。

使用 v100 训练大模型是，这种情况是否会好很多？:
使用 V100 训练大模型时，性能提升的情况可能会有所改善，但仍然受到一些因素的影响。

1. 模型架构的影响：如果大模型包含大量的矩阵乘法操作（例如在某些变体的 Transformer 模型中），那么 V100 的 Tensor Cores 能够更有效地利用，从而实现更好的性能提升。相比之下，LSTM 和其他 RNN 模型的矩阵乘法占比相对较小，因此即使在更大的模型中，性能提升也可能有限。

2. 大模型的并行化：大模型通常可以更好地进行数据并行或模型并行，这样可以充分利用 V100 的多 GPU 配置，进一步提升训练速度。对于大规模模型，尤其是 Transformer 这样的架构，能够更好地利用 GPU 的计算能力。

3. 混合精度训练：V100 支持混合精度训练（FP16），这可以显著提高训练速度并减少显存使用。如果大模型能够有效利用这种训练方式，可能会获得更好的性能。

4. 内存带宽和计算密集度：大模型通常需要更高的内存带宽和计算能力。V100 在这方面的优势可能会使得大模型的训练速度更快，尤其是在处理大批量数据时。

总结来说，尽管 V100 在硬件性能上有显著提升，但对于 LSTM 和 RNN 模型，性能提升仍可能受到限制。然而，如果训练的是大规模的、计算密集型的模型（如 Transformer），那么 V100 的优势将会更加明显，性能提升可能会更好。

chatgpt 回答
是的，Tensor Core 主要是针对矩阵运算进行优化的，尤其是矩阵乘法（如 GEMM，General Matrix Multiplication）。在大规模语言模型（LLM）中，矩阵乘法确实是非常常见的操作。这些模型通常会涉及到大量的线性代数运算，特别是在前向传播和反向传播过程中。

以下是一些 LLM 中矩阵乘法的具体应用：

1. 嵌入层：在输入层，词嵌入（word embeddings）通常涉及矩阵乘法，将词索引映射到高维向量空间。

2. 注意力机制：在 Transformer 架构中，注意力机制依赖于矩阵乘法来计算查询、键和值的组合，这些操作通常需要进行多次矩阵乘法。

3. 前馈神经网络：在 Transformer 的每个层中，前馈神经网络部分也涉及到矩阵乘法。

4. 模型参数更新：在训练过程中，反向传播算法会涉及到大量的矩阵运算，以更新模型参数。

由于 LLM 通常具有非常大的参数量和复杂的网络结构，使用 Tensor Core 可以显著加速这些矩阵运算，尤其是在 GPU 上。Tensor Core 通过使用混合精度（如 FP16 和 BF16）来提高计算效率，同时保持模型的精度，这使得它们特别适合深度学习任务。

总的来说，矩阵乘法在 LLM 中占据了重要地位，因此 Tensor Core 的优化对提升 LLM 的训练和推理速度非常有帮助。