GPU显卡计算能力怎么算？

最新推荐文章于 2025-06-04 17:49:30 发布

HPC_fac13052067816

最新推荐文章于 2025-06-04 17:49:30 发布

阅读量5.1k

点赞数 13

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签： gpu算力服务器人工智能

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/HPC_factory/article/details/139627544

GPU的算力指的是什么？

GPU的计算能力可以使用FLOPS表示，FLOPS是floating-point operations per second的缩写,表示“每秒所执行的浮点运算次数”。是被用来估算处理的计算能力

1 MFLOPS = 每秒可以执行一百万(10^6)次浮点运算

1 GFLOPS = 每秒可以执行十亿(10^9)次浮点运算

1 TFLOPS = 每秒可以执行一万亿(10^12)次浮点运算

1TOPS：代表的是每秒执行一万亿次运算次数

TFLOPS和 TOPS都是描述深度学习设备计算能力的单位

这2者的区别在于：FL即float浮点，大多数NPU（Neural Processing Unit）都是定点运算，通常是用 TOPS来标称算力。它们之间的转换通常可以用公式：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，一般默认是FP16。

Nvidia GPU的流处理器单元是两个ALU单元，每个时钟周期进行两次浮点预算。。

FLOPS＝处理器个数 × 处理器主频 × 单个处理器一个时钟周期进行浮点运算次数

以最新的RTX4080为例：核心数量是：9728，最大主频为：2.51GHz。那么计算如下：

显卡FLOPS ＝9728 *2.51＊2＝ 48834.56Gflops=49 TFLOPS

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

HPC_fac13052067816

关注关注

13
点赞
踩
4

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

大模型内容分享(二)：浮点运算——CPU 和 GPU 算力是如何计算的

之乎者也·的博客

01-08

4957

算力最基本的计量单位是 FLOPS，英文 Floating-point Operations Per Second，即每秒执行的浮点运算次数。浮点运算其实就是带小数的加减乘除运算。举个例子：1.1+2.2 就是典型的浮点运算，估计你已经心算出结果是 3.3 了。不过对计算机来说，这个问题并不简单。我们知道，计算机是以 0 和 1 构成的二进制数字进行运算的，比如在基础的二进制里，1 就是 1，2 就变成了 “10”，3 是 “11”，这也带来一个问题：计算机能够处理的数字只有整数。

gpu浮点计算能力floaps_为何CPU浮点计算能力差，什么是浮点计算，GPU为何擅长浮点计算？...

weixin_35036735的博客

12-31

4487

GPU比CPU去掉了大量非计算单元(去掉L3, 降低缓存容量，精简控制器，降低分支能力和预测执行能力)，增加了通用寄存器。其实CPU的浮点能力并不差，通常来说CPU的整数能力只是CPU浮点能力的2-5倍而已。而GPU擅长浮点说的也不是很准确，其实GPU是擅长数值计算，不擅长应对分支和随机访存。通常GPU的int32能力并不会低于其float32能力。但是发挥GPU的计算能力需要批量化(向量化)，连...

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

CPU、GPU算力计算

weixin_44577224的博客

02-28

8906

最直观的理解就是，向量计算。比如一个加法指令周期只能算一组数（一维向量相加），使用SIMD的话，一个加法指令周期可以同时算多组数（n维向量相加），二者用时基本相等，极大地提高了运算效率。FMA的全称为Fused Multiply–accumulate operation, 也就是乘积累加指令，这种指令集融合了加法和乘法，使得处理器能够在一个指令中同时完成乘法和加法操作，从而提高了计算效率。单精度和双精度浮点运算概念，简单的理解单精度就是指32bit的指令长度的运算，对应操作系统就是32位操作系统；

数据中心GPU芯片性能参数速查表（Nvidia+国产算力卡）

热门推荐

joanna_xiao的博客

11-21

1万+

再后面是已发布的Altan，算力是1000TFLOPS，这次的Thor算力是2000 TOPS强大的着实让人震惊（但是芯片2025才出来，是时间好像有些远的PPT产品）。FSD芯片采用三星（德克萨斯州奥斯汀的工厂）的14纳米工艺技术制造，集成了3个四核Cortex-A72集群，共有12个CPU，工作频率为2.2GHz，1个(ARM的)Mali G71 MP12 GPU，2个NPU工作频率为2GHz，还有其他各种硬件加速器。同时也引入了更复杂的AI模型（NVIDIA大致每2年的产品都会有一个质的提升）。

GPU算力评估

m0_59164304的博客

05-31

3332

大模型训练所需的总算力（Tlops）=6 * 模型的参数量 * 训练数据的 token6 就是每个 token 在模型正向传播和反向传播的时候所需的乘法、加法计算次数。我们先假设一个前提：如果以每个 head 交给一个 GPU 去算，并且通讯都是点对点来计算。需要把那么计算量和通信量的比例是多少？2：这是一个常数，表示每个参数在正向传播和反向传播过程中都会进行一次乘法和一次加法操作。3：指的是一次正向两次反向，反向是梯度和权重。：这是嵌入向量的维度，也就是模型中每个词的表示空间的大小。

大模型 | 一文让你彻底了解算力到底是如何计算出来的-算力的计算方法（CPU和GPU）

m0_56255097的博客

12-13

1万+

很多人看到GPU参数表的时候，一直不明白表上的GPU算力数据大小到底是如何计算出来的？又为什么还有FP64和FP32不一样的表述。CPU单周期双精度浮点计算能力=2（FMA单元数）*2(M/A同时计算乘法和加法）*512bit（指令长度）/=32CPU单周期单精度浮点计算能力=2（FMA单元数）*2(M/A同时计算乘法和加法）*512bit（指令长度）/=64以英特尔6348 CPU（即：英特尔® 至强® Gold 6348处理器，28c，2.60 GHz）为例，支持AVX512指令集，且FMA系数=2。

芯片：英伟达GPU的并行计算能力是如何实现的？

u011732210的博客

01-12

950

英伟达GPU的并行计算能力通过大量的计算核心、SIMD架构、线程块和网格模型、共享内存和寄存器的高效管理、硬件加速单元（如Tensor Cores）等多个方面来实现。这些设计使得GPU能够在处理大规模并行计算任务时，提供比传统CPU更高的计算吞吐量，特别适合深度学习、科学计算等对并行性要求极高的应用。

gpu浮点计算能力floaps_认识GPU浮点计算精度

weixin_39626586的博客

12-22

1207

● 认识GPU浮点计算精度DirectX 9.0时代提出的Shader Model 2.0最重要的一点改进是增加对浮点数据的处理功能，以前GPU只能对整数进行处理，改进后提高渲染精度，使最终处理的色彩格式达到电影级别。Shader Model 2.0时代突破了以前限制PC图形图象质量在数学上的精度障碍，它的每条渲染流水线都升级为128位浮点颜色，让游戏程序设计师们更容易更轻松的创造出更漂亮的效果，...

python调用显卡计算_Anaconda GPU计算入门指南

weixin_39968266的博客

12-05

4073

摘要：随着人工智能时代的到来，计算能力变得越来越重要。GPU计算已经成为了必然的趋势，对于机器学习爱好者来说要想训练一个高质量的神经网络，使用GPU无疑是最佳选择。GPU计算已成为数据科学领域的重要组成部分。计算需求的不断增长，使得GPU计算逐渐流行起来。此外，现在每个主要云计算提供商都提供了GPU服务，比如阿里云，因此现在访问高性能硬件是非常简单的一件事。但是，自行构建GPU软件是相当吓人。幸运...

【编译日志打包】TensorFlow1.31.1源码编译，使支持计算能力3.0的GPU显卡！.zip

01-12

《.tf_configure.bazelrc 》禁用【xla】时编译（因为xla默认会要求GPU的计算能力≥3.5）： ★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★ 【gcc4.8.4】使用命令【bazel build --config=opt --...

gpu计算效果评估

09-17

用fft函数测试GPU计算能力的优越性，可以看出GPU的并行计算的优势

大白话解释GPU的算力是怎么算出来的？

了不起的云计算

05-13

745

特别适合在人工智能领域，因为许多人工智能任务，如推理和图像识别，依赖于高效的整数运算，TOPS的高低反映了处理器在处理这些任务时的能力。CUDA核心数：指的是每个GPU中的CUDA（Compute Unified Device Architecture）核心数量，它反映了GPU的计算单元数量，是决定算力的重要因素之一。TFLOPS：中文翻译“万亿次浮点运算每秒”，浮点运算就是计算机做小数运算的一种方式，在很多复杂的计算任务中，比如科学研究、图形渲染、人工智能训练等，都需要进行大量的小数运算。

CUDA（一） GPU计算性能的相关计算公式

wesleyの山间小径

09-23

9735

今天开始重新学习CUDA，虽然之前也写过一段程序。可因为种种原因没有继续，加之使用的硬件版本比较低端和英伟达的不断创新进步，发现自己已经处于CUDA的菜鸟乐园中。闲话不多说---------开干。今天先将最基本的计算方法重新理解一下，为以后的性能优化打下坚实的基础！！！！ 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 ×

CUDA Occupancy Calculator占用率计算与显卡算力计算

wd1603926823的专栏

09-29

5839

我的显卡是RTX 2060 super，其计算能力是7.5。最近发现CUDA提供了自动计算占用率的计算器即CUDA Occupancy Calculator，官网自行下载即可。我下载下来后，阅读完说明，设置了下图紫色圈中的几个数值。开始想了很久，不知道为何占用率给出竟然是63%，现在已明白，记录在此。首先，不要忽略绿色圈中的那几个设备特性，我原来一直不知道这几个对占用率有何影响。 1、然后占用率公式大家都知道：每个SM中活跃线程束的数量/每个SM中最大的线程束的数量。可以看到我的设备每个S

[OPS][GPU]GPU峰值计算能力计算

martinkeith的博客

03-07

1528

参考：聊聊 GPU 峰值计算能力 - 知乎https://zhuanlan.zhihu.com/p/231302709代码： #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> #include <cuda_runtime.h> #define CHECK_CUDA(x, str) \ if((x) != cudaSuccess) \ { \ fprintf(stder

gpu浮点计算能力floaps_处理器和GPU的计算能力如何计算？

weixin_32165219的博客

01-06

3792

（一） CPU的浮点计算性能公式我们常用双精度浮点运算能力衡量一个处理器的科学计算的能力，就是处理64bit小数点浮动数据的能力intel的最新cpu支持高级矢量指令集AVX2、AVX512，其中AVX2的处理器的单指令的长度是256bit，每颗intelCPU包含2个FMA，一个FMA一个时钟周期可以进行2次乘或者加的运算，那么这个处理器在1个核心1个时钟周期可以执行256bit*2FMA*2...

GPU的TFLOPS算力怎么计算

keyboard专栏

02-14

1914

GPU的TFLOPS（Tera FLOPS）指的是每秒可以进行的万亿次浮点运算（Floating Point Operations Per Second）。计算GPU的TFLOPS通常是基于其核心的时钟频率、每个核心的浮点运算能力以及核心的数量。FLOPS是衡量计算能力的一个指标，通常按如下方式定义：TFLOPS是FLOPS的单位换算，1 TFLOP = 1,000,000,000,000（1万亿）次浮点运算。GPU的TFLOPS可以通过以下公式计算：以NVIDIA A10为例（假设其核心时钟为1.5 GH

欢迎来到斑斓的博客，有问题私信交流

10-28

6194

深度学习中的GPU算力估计以及其他基础性内容.

如何查看当前GPU的CUDA计算能力？

03-08

<think>好的，我现在需要回答用户的问题：如何查询GPU的CUDA计算能力。首先，我需要回顾已有的知识，并参考提供的引用资料。根据引用[3]，用户提到了CUDA适合大批量并行计算，以及不同硬件的价格，但并没有直接说明查询方法。不过，用户提供的引用[1]和[2]可能涉及CUDA编程的基础知识，但同样可能不直接回答这个问题。因此，我需要依赖自己的知识库来提供正确的步骤。首先，查询CUDA计算能力通常涉及两个步骤：确定GPU型号和查找对应的计算能力版本。用户可能需要知道如何通过操作系统或命令行工具来获取GPU型号，然后去NVIDIA官网查找对应的计算能力。接下来，我应该分步骤详细说明。例如，在Windows系统中，可以通过设备管理器查看GPU型号；在Linux中，可以使用lspci命令。然后，访问NVIDIA的官方计算能力表格，根据型号查找对应的计算能力。此外，还可以使用CUDA工具包中的nvidia-smi工具来获取更多信息，但要注意nvidia-smi可能不会直接显示计算能力版本，所以需要结合其他方法。可能需要提到使用CUDA的deviceQuery示例程序，该程序可以详细显示GPU的计算能力。这需要安装CUDA Toolkit，然后编译并运行该程序。另外，用户可能需要知道如何安装CUDA Toolkit，这部分可以作为补充步骤。需要确保回答正确，避免误导用户。例如，正确区分计算能力版本和CUDA驱动版本，这两者可能不同。计算能力是硬件属性，而CUDA驱动版本是软件支持的版本。因此，在步骤中要明确说明这一点。最后，总结查询方法，强调官方文档的重要性，并提供参考链接。同时，根据用户提供的引用[3]，指出CUDA适合并行计算的应用场景，增强回答的相关性。</think>要查询GPU的CUDA计算能力，可按照以下步骤操作： --- ### **步骤1：确认GPU型号** #### Windows系统 1. 右键点击 **“此电脑”** → **“管理”** → **“设备管理器”** → **“显示适配器”** 2. 记录显卡型号（如NVIDIA GeForce RTX 3060） #### Linux系统 1. 终端输入命令： ```bash lspci | grep -i nvidia ``` 2. 输出结果中查看显卡型号。 --- ### **步骤2：查找计算能力** 访问NVIDIA官方文档 **[CUDA GPU计算能力表](https://developer.nvidia.com/cuda-gpus)**，根据GPU型号查询对应的计算能力（Compute Capability）。例如： - RTX 3060 → **计算能力8.6** - Tesla V100 → **计算能力7.0** --- ### **附加方法：通过CUDA工具查询** 1. **安装CUDA Toolkit**（[下载地址](https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit)） 2. 编译运行 `deviceQuery` 示例程序（位于CUDA安装目录的`/samples/1_Utilities/deviceQuery`）： ```bash ./deviceQuery ``` 3. 输出中查找 **“Compute Capability”** 字段，例如： ``` Compute Capability: 8.6 ``` --- ### **注意事项** - **计算能力（Compute Capability）** 是硬件的固定属性，与CUDA驱动版本无关。 - 高计算能力支持更多CUDA特性（如Tensor Core加速），但需CUDA Toolkit版本兼容[^3]。 ---