网站开发后台需要自己写吗,厦门规划建设网站,建设银行网站流水账单怎么打,不用下载直接进入的app计算能力换算 理论峰值 #xff1d; GPU芯片数量GPU Boost主频核心数量*单个时钟周期内能处理的浮点计算次数
只不过在GPU里单精度和双精度的浮点计算能力需要分开计算#xff0c;以最新的Tesla P100为例#xff1a;
双精度理论峰值 #xff1d; FP64 Cores #xff0a;…计算能力换算 理论峰值 GPU芯片数量GPU Boost主频核心数量*单个时钟周期内能处理的浮点计算次数
只不过在GPU里单精度和双精度的浮点计算能力需要分开计算以最新的Tesla P100为例
双精度理论峰值 FP64 Cores GPU Boost Clock 2 1792 1.48GHz2 5.3 TFlops
单精度理论峰值 FP32 cores GPU Boost Clock 2 3584 1.58GHz 2 10.6 TFlop
TFLOPS
FLOPS是Floating-point Operations Per Second的缩写代表每秒所执行的浮点运算次数。现在衡量计算能力的标准是TFLOPS每秒万亿次浮点运算
NVIDIA显卡算力表https://developer.nvidia.com/cuda-gpus#compute
但是现在衡量计算速度的标准是TFLOPS**每秒万亿次浮点运算注意GPU它是浮点运算。 重点就是关注它的flops是怎么计算的。 GPU设备的单精度计算能力的理论峰值计算公式
单精度计算能力的峰值 单核单周期计算次数 × 处理核个数 × 主频 例如 以GTX680为例 单核一个时钟周期单精度计算次数为两次处理核个数 为1536 主频为1006MHZ那他的计算能力的峰值P 为
P 2 × 1536 × 1006MHZ 3.09TFLOPS
这里1MHZ 1000000HZ 1T为1兆也就是说GTX680每秒可以进行超过3兆次的单精度运算。 各种FLOPS的含义 MFLOPS (megaFLOPS)每秒一百万 (10^6) 次的浮点运算
GFLOPS (gigaFLOPS) 每秒十亿 (10^9) 次的浮点运算
TFLOPS (teraFLOPS) 每秒一万亿 (10^12) 次的浮点运算
PFLOPS (petaFLOPS) 每秒一千万亿 (10^15) 次的浮点运算
补充 算力单位
TOPSTera Operations Per Second1TOPS处理器每秒钟可进行一万亿次10^12操作。
GOPSGiga Operations Per Second1GOPS处理器每秒钟可进行一亿次10^9操作。
MOPSMillion Operation Per Second1MOPS处理器每秒钟可进行一百万次10^6操作。
在某些情况下还使用 TOPS/W 来作为评价处理器运算能力的一个性能指标TOPS/W 用于度量在1W功耗的情况下处理器能进行多少万亿次操作。 FP32 float32 单精度浮点格式
IEEE 754-2008 标准指定了额外的浮点类型例如 64 位 base-2双精度以及最近的 base-10 表示。
TF32 TensorFlow-32 英伟达提出的代替FP32的单精度浮点格式
NVIDIA A100/Ampere安培架构 GPU 中的新数据类型TF32 使用与半精度 (FP16) 数学相同的 10 位尾数表明对于 AI 工作负载的精度要求有足够的余量。并且TF32采用与FP32相同的8位指数因此可以支持相同的数值范围。 TF32 在性能、范围和精度上实现了平衡。
TF32 采用了与半精度 FP16 数学相同的10 位尾数位精度这样的精度水平远高于AI 工作负载的精度要求有足够的余量。同时 TF32 采用了与FP32 相同的8 位指数位能够支持与其相同的数字范围。
这样的组合使TF32 成为了代替FP32 进行单精度数学计算的绝佳替代品尤其是用于大量的乘积累加计算其是深度学习和许多HPC 应用的核心。
借助于NVIDIA 函示库用户无需修改代码即可使其应用程式充分发挥TF32 的各种优势。TF32 Tensor Core 根据FP32 的输入进行计算并生成FP32 格式的结果。目前其他非矩阵计算仍然使用FP32 。
为获得最佳性能 A100 还具有经过增强的16 位数学功能。它以两倍于TF32 的速度支持FP16 和Bfloat16 BF16 。利用自动混合精度用户只需几行代码就可以将性能再提高2 倍。 所以通过降低精度让TF32新单精度数据类型代替了FP32原有的单精度数据类型从而减少了数据所占空间大小在同样的硬件条件下可以更多更快地运行。 算力单位概述 - 知乎 (zhihu.com) GPU运算能力对(2022.4.5更新)_gpu算力换算_敢敢のwings的博客-CSDN博客
