NVIDIA的显卡支持多种TC（Tensor Cores）技术，这些技术可以显著加速深度学习中的矩阵运算。以下是NVIDIA显卡支持的TC技术的详细列表：
Tensor Cores（张量核心）：
这些是NVIDIA针对深度学习中的矩阵乘法和卷积运算而特别设计的处理单元。
Tensor Cores允许在GPU上以硬件加速的方式执行矩阵乘法运算，相比传统的CPU运算，这可以极大地提高性能。
Tensor Cores支持FP16精度计算，这对于深度学习中的模型训练和推理阶段尤为重要，因为它可以减少内存占用并加速计算。
Tensor Cores（FP16）：
FP16是单精度浮点数的半精度版本，它减少了内存占用并提高了计算速度。
Tensor Cores使得NVIDIA的某些显卡能够以硬件加速的方式执行FP16计算，从而加速深度学习模型的训练和推理。
Tensor Cores（混合精度）：
混合精度计算结合了FP16和FP32的优势，以在保持足够精度的同时提高计算速度。
Tensor Cores支持混合精度矩阵乘法运算，这有助于加速深度学习模型的训练和推理。
Tensor Cores（深度学习加速）：
这些技术专注于加速深度学习中的特定操作，如卷积、池化和注意力机制等。
Tensor Cores通过并行处理和专用硬件加速来提高这些操作的效率。
Tensor Cores（深度学习推理加速）：
针对深度学习推理阶段的特定需求而优化的Tensor Cores技术。
这些技术旨在提高从GPU输出预测结果的速度和效率。
Tensor Cores（深度学习训练加速）：
针对深度学习训练阶段的特定需求而优化的Tensor Cores技术。
这些技术旨在提高从GPU输入训练数据到模型输出的整个训练流程的速度和效率。
请注意，随着NVIDIA显卡技术的不断发展，支持的TC技术和功能也在不断更新和扩展。因此，建议查阅最新的NVIDIA官方文档以获取最准确的信息。
