Tensor Core

释义 Definition

Tensor Core：张量核心；一种专门用于加速张量运算/矩阵乘加（GEMM）的硬件计算单元，常见于 NVIDIA GPU 中，用于提升深度学习训练与推理等高吞吐计算的速度。（在不同架构与精度格式下，支持细节会有所差异。）

发音 Pronunciation (IPA)

/ˈtɛn.sɚ kɔːr/

例句 Examples

Tensor cores can speed up matrix multiplication in neural networks.
张量核心可以加速神经网络中的矩阵乘法。

By using tensor cores with mixed precision, the model trained faster without a noticeable drop in accuracy.
通过使用张量核心进行混合精度计算，模型训练速度更快且准确率没有明显下降。

词源 Etymology

tensor 原指“张量”，来自拉丁语 tendere（“拉、伸展”）相关词根，现代数学与机器学习中常用来表示多维数组；core 意为“核心/内核”。合起来 Tensor Core 字面即“用于张量计算的核心单元”，属于随 GPU 深度学习加速需求发展而形成的技术复合词。

相关词 Related Words

• Accelerator
• CUDA
• GEMM
• GPU
• Matrix
• Mixed Precision
• Tensor
• Throughput

文学/著作中的用例 Literary & Notable Works

• NVIDIA Volta GPU Architecture Whitepaper（介绍早期 Tensor Cores 的代表性技术白皮书）
• NVIDIA CUDA C++ Programming Guide（在 GPU 编程语境中讨论相关矩阵运算与加速特性）
• Programming Massively Parallel Processors: A Hands-on Approach（并行计算经典教材，相关版本/章节常涉及张量/矩阵计算与 GPU 加速思路）