Tensor core是怎么支持fp32和fp64精度的？

Tensor Core 是 NVIDIA 推出的一种硬件加速器，可以在深度学习的矩阵计算中提供高效的加速。Tensor Core 可以同时支持 FP16、FP32 和 FP64 精度的计算。

具体来说，Tensor Core 支持以下几种精度的计算：

FP16：每个 Tensor Core 可以同时处理 8 个 FP16 数值。这样可以极大地提高计算速度，但精度相对较低。

FP32：每个 Tensor Core 可以同时处理 4 个 FP32 数值。这是目前大多数深度学习框架默认采用的精度，可以在保证一定计算精度的同时提供较快的计算速度。

FP64：每个 Tensor Core 可以同时处理 2 个 FP64 数值。FP64 是最高精度的浮点数，但由于计算量较大，计算速度较慢。

Tensor Core 支持多种精度的计算是通过其具有高度可编程的结构实现的。Tensor Core 内部有一个矩阵乘法单元（Matrix Multiply Unit），可以对输入的矩阵进行高效的乘法计算。根据需要，Tensor Core 可以通过调整乘法单元中的计算方式来支持不同的精度。例如，为了支持 FP64 精度，Tensor Core 会采用更加复杂的计算方式，以确保计算精度和计算速度的平衡。