Matrix Cores（矩阵核心）

Matrix Cores通过脉动阵列或张量核心架构，在单指令内完成大规模矩阵乘加运算，显著提高吞吐量。NVIDIA从Volta架构引入Tensor Core，支持混合精度计算，在保持精度的同时加速AI负载。Google TPU则采用 systolic array 设计，专为TensorFlow优化。这些核心广泛应用于卷积神经网络和Transformer，是AI芯片性能的关键指标。