wordpress网站添加备案号,个人网站如何快速通过icp备案,php玩具公司网站源码,国外做美食的网站有哪些文章目录 :one: 算力的常见指标:two: 算力计算:three: 常用链接 #x1f680; 本文主要是聚焦于深度学习领域的
GPU的算力估计#xff0c;其他类型的硬件设备如CPU可以类比参考。 1️⃣ 算力的常见指标
算力衡量主要与运算速度和精度这两个指标有关。
#x1f314;速度指… 文章目录 :one: 算力的常见指标:two: 算力计算:three: 常用链接 本文主要是聚焦于深度学习领域的
GPU的算力估计其他类型的硬件设备如CPU可以类比参考。 1️⃣ 算力的常见指标
算力衡量主要与运算速度和精度这两个指标有关。
速度指标常有
指标备注FLOPSFloat Operations Per Second(默认精度为FP32)MFLOPS10^6 FLOPSGFLOPS10^9 FLOPSTFLOPS10^12 FLOPSOPSOperations Per Second(默认精度为INT8)MOPS10^6 OPSGOPS10^9 OPSTOPS10^12 OPSCompute Capability(CUDA 能力)英伟达GPU的一种算力等级(数值不等于TFLOPS)
⭐️精度指标常有
指标备注FP64双精度浮点FP32单精度浮点(FLOPS的默认精度)FP16半精度浮点TF32NVIDIA定义的TensorCore的中间计算格式(FP32的整数部分FP16的小数部分)BF16用于半精度的矩阵浮点运算相比于FP16能提高效率INT88位整型(OPS的默认精度)
在精度换算时可以近似地根据位数的倍数来计算。 这个地方不太严谨如果手头参考资料有限可以这样估计 比如一个GPU可以操作1个FP32在同等条件下可以近似地认为它可以操作4个INT8即TFLOPS ≈ \approx ≈ 4TOPS。 常常算力仅以速度指标来表示因为此时精度指标设定为默认值(FP32/INT8)。
2️⃣ 算力计算
以GPU为例估计算力涉及以下这些常见参数
符号单位备注 n c u d a n_{cuda} ncuda1CUDA核心数 f b o o s t f_{boost} fboostHz加速频率(Boost Frequency) a a a1单核心每时钟周期浮点运算系数(GPU常设为2乘加运算) C C CFLOPS浮点算力
❤️则一个GPU的算力可以按照如下公式估计 C n c u d a × f b o o s t × a Cn_{cuda}\times f_{boost}\times a Cncuda×fboost×a
以NVIDIA GeForce RTX 2080 Ti 为例讲解一下算力计算流程 查询NVIDIA官网只给出了RTX 2080 Ti的Compute capalibility等级为7.5没有以FLOPS/TOPS为单位算力指标。 查询得到 n c u d a 4352 n_{cuda}4352 ncuda4352 f b o o s t 1.64 × 1 0 9 f_{boost}1.64\times10^9 fboost1.64×109进而进行如下计算(以FLOPS为单位) C 4352 × ( 1.64 × 1 0 9 ) × 2 1.4275 × 1 0 13 C4352\times(1.64\times10^9)\times21.4275\times 10^{13} C4352×(1.64×109)×21.4275×1013 折算为以TFLOPS(FP32)为单位 C T F C / 1 0 12 14.275 C_{TF}C/10^{12}14.275 CTFC/101214.275 理论计算结果与在TECHPOWERUP查询的RTX 2080 Ti算力13.45 TFLOPS较为接近。 \newline 而折算为以TOPS(INT8)为单位 C T C T F × 4 57.1 C_{T}C_{TF}\times 457.1 CTCTF×457.1 更进一步地如果手头上有一台设备的算力为6 TOPS并已知某一深度学习算法在RTX 2080 Ti上的运行速度为80帧则可以估计出同样的算法在本设备的帧率 F P S 80 × 6 57.1 8.4 FPS80\times\frac{6}{57.1}8.4 FPS80×57.168.4 3️⃣ 常用链接
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