Editando Deep Learning Super Sampling (sección)

== Arquitectura ==
Los Tensor Cores están disponibles desde la [[Microarquitectura|microarquitectura de la]] [[Unidad de procesamiento gráfico|GPU]] Nvidia [[Volta (microarquitectura)|Volta]], que se utilizó por primera vez en la línea de productos [[Nvidia Tesla|Tesla V100]].<ref>
{{Cita web|url=https://www.tomshardware.com/news/nvidia-tensor-core-tesla-v100,34384.html|título=On Tensors, Tensorflow, And Nvidia's Latest 'Tensor Cores'|fechaacceso=2020-04-08|fecha=2017-04-11|editorial=tomshardware.com|idioma=Inglés}}</ref> Su especificidad es que cada Tensor Core opera en matrices de 4 x 4 de [[Coma flotante|punto flotante de]] [[16 bits]], y parece estar diseñado para usarse en el nivel [[CUDA]] C++, incluso en el nivel del [[compilador]].<ref name="tensorcore2">{{Cita web|url=https://www.anandtech.com/show/12673/titan-v-deep-learning-deep-dive|título=The NVIDIA Titan V Deep Learning Deep Dive: It's All About The Tensor Cores|fechaacceso=2020-04-08|fecha=2018-07-03|editorial=[[AnandTech]]|idioma=Inglés}}</ref>

Los Tensor Cores utilizan los CUDA Warp -Level Primitives en 32 subprocesos paralelos para aprovechar su arquitectura.<ref>{{Cita web|url=https://devblogs.nvidia.com/using-cuda-warp-level-primitives/|título=Using CUDA Warp-Level Primitives|fechaacceso=2020-04-08|fecha=2018-01-15|editorial=[[Nvidia]]|idioma=Inglés|cita=''Las GPU NVIDIA ejecutan grupos de subprocesos conocidos como warps en el modo SIMT (instrucción única, subproceso múltiple)''}}</ref> Un Warp es un conjunto de 32 [[Hilo (informática)|hilos]] que están configurados para ejecutar la misma instrucción.