想买个深度学习的算力设备,TOPs和TFLOPs 啥啥分不清 |
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TFLOPs和 TOPs都是描述深度学习设备计算能力的单位,1TFLOPS与1TOPS,前者代表是每秒执行1万亿次 浮点 运算次数,后者代表每秒执行1万亿次运算次数,区别FL即float浮点,大多数NPU都是定点运算,故通TOPS来标称算力。它们之间的转换通常可以用1TFLOPS=2*1TOPS来计算,但是需要注意TFLOPS中有单精度FP32 和半精度FP16的区别,默认是FP16。 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 *1.48GHz*2 = 5.3 TFlops 单精度理论峰值 = FP32 cores * GPU Boost Clock * 2 = 3584 * 1.58GHz * 2 = 10.6 TFlop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 算力单位 TOPS(Tera Operations Per Second:)1TOPS处理器每秒钟可进行一万亿次(10^12)操作。 GOPS(Giga Operations Per Second):1GOPS处理器每秒钟可进行一亿次(10^9)操作。 MOPS(Million Operation Per Second):1MOPS处理器每秒钟可进行一百万次(10^6)操作。 |
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