CNN模型所需的计算力（flops）

最新推荐文章于 2025-05-26 16:32:10 发布
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分类专栏： =========学习========= 深度学习=====keras搬砖系列
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本文详细解析了FLOPS（每秒浮点运算次数）的概念，它不仅是衡量硬件性能的重要指标，也是评估算法或模型复杂度的关键。通过一个卷积层的例子，具体说明了如何计算FLOPS，帮助读者深入理解这一概念。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

Flops: floating point operations per second的缩写，指的是每秒浮点运算次数，理解为计算速度。是一个衡量硬件性能的指标。

FLOPs:可以用来衡量算法/模型的复杂度。

对于一个卷积层，假设其大小为h*w*c*n (其中 c为 input channel,n为#output channel)，输出的feature map尺寸为H'*W'，则该卷积层的

#paras = n*(h*w*c)+1

#FLOPS = H'*W'*n*(h*w*c+1)

即 FLOPS = H'*W'*#paras

CNN模型复杂度（FLOPs、MAC）、参数量与运行速度
jacke121的专栏
04-13 5608
CNN模型复杂度（FLOPs、MAC）、参数量与运行速度 先转载一下，有空再来整理 文章目录 0. 模型复杂度简介 1. 模型复杂度之一：模型参数量的计算方法 卷积层参数量计算 全连接层参数量计算 2. 模型复杂度之二：模型计算量的计算方法 2.1 FLOPs 2.1.1 注意FLOPs与FLOPS的区别 2.1.2 卷积层FLOPs的计算 2.1.3 全连接层FLOPs的计算 2.2 MAC、MACC、MADD 2.2.1 MACC概念及其与FLOPs的关系 2.2.2 全连接层MACC计算 2.2.
计算能量消耗：神经网络（Neural Network）分析——CNN、RNN、Transformers 模型的计算能量消耗量化评估
AI天才研究院
08-04 1837
2021年AI技术的高速发展已经给人们生活带来了无限可能。但是伴随着技术的进步，同时也引起了环境问题和健康问题。其中，能源消耗问题更是难以回避。为了让AI技术能够更好的发挥作用，如何降低其能源消耗是一个重要课题。为此，作者从三个方面对神经网络（Neural Network）进行了分析——CNN、RNN、Transformers。通过研究不同模型的计算能量消耗，作者对计算能源消耗进行了量化评估。并且分析了人类与机器学习模型之间的差异，提出了针对性的解决方案。
CNN的参数量、计算量（FLOPs、MACs）与运行速度
热门推荐
张鹏的博客
04-28 4万+
深度学习模型复杂度 描述一个具体的深度学习模型，除了性能指标（分类任务的准确度、检测任务的mAP等），还需要考虑该模型的复杂度，即（前向推理的）计算量和参数个数(Parameters)，前者描述了所需的计算力，后者描述了所需内存 FLOPS：注意全大写，是floating point operations per second的缩写，意指每秒浮点运算次数，理解为计算速度。是一个衡量硬件性能的指标。...
模型算力需求估算
形上得其象，形下合于数；阴阳自济，玄理自明。
12-29 5247
（Billion Parameters，简称B）和训练/推理的计算任务复杂度，结合硬件计算能力（例如每秒浮点运算次数，FLOPS）来估算。以下是详细的方法和公式说明，以及实际的计算示例。算力需求的估算依赖于参数量、模型架构及硬件性能，结合训练/推理场景的特定要求来计算。通过上述公式和示例，我们可以定量分析不同任务的算力需求，并合理配置硬件资源以优化运行效率。结论：推理任务相对较轻，单台H100可以在30秒内完成此任务。推理算力需求一般远低于训练，因为只需要执行前向传播。，可以将训练时间缩短到约。
什么是“算力”？一文看懂硬件如何驱动计算革命！
最新发布
axingxinghuo的博客
05-26 972
从字面理解，算力（Computing Power）即计算能力。更具体地说，它是指信息处理设备在单位时间内能够完成的计算任务量。每秒百万条指令数。这主要用于衡量CPU执行定点整数运算的能力。例如，一个CPU标称1000 MIPS，意味着它每秒可以执行10亿条基本指令。每秒浮点运算次数。这是衡量科学计算、图形处理、人工智能等领域算力的主要指标，因为这些领域涉及大量的小数运算。
如何计算CNN的FLOPs
David糖的博客
05-10 578
不要把 FLOPS 和 FLOPs 搞混，FLOPS是硬件的计算速度单位，本质是一个速度单位。而 FLOPs 是一个数量单位，描述的是神经网络的计算量。 需要注意的是 FLOPs 不区分运算精度，它单纯的统计乘法和加法的次数。而且只包含测试阶段的运算量，不包含训练过程中的反响传播计算量。
探索计算能力的计算模型Models of Computation Exploring the Power of Computing
11-15
本书重新审查了理论计算机科学，提供了一种新的方法，该方法将资源折衷和复杂性分类的优先级放在机器的结构及其与语言的关系上。
不同模型算力要求
如果没有最优解，那就找到可行解
12-23 1109
BFLOPS有两个不同场景下的解释,第一种是描述硬件运算性能的单位,这时其全称是Billion Float operations per second,即每秒能进行多少个 十亿次浮点运算符
模型计算量
cxn511的博客
08-25 464
由于并不是专门做开发，有些知识点担心自己记不住。写个文章记录下来，用的时候查一下。即便是做算法，也得熟悉数据结构及其算法，在上线时才能写出高质量的工程代码。 1.关于链表
CNN网络各种层的FLOPs和参数量paras计算
YeeKo的博客
05-04 4068
目录FLOPs标准卷积层的FLOPs深度可分离卷积的FLOPs池化层的FLOPS全局池化一般池化全连接层的FLOPs激活层的FLOPsReLUsigmoid参数量卷积层的参数量深度可分离卷积的参数量池化层的参数量全连接层的参数量参考资料 FLOPs 这里先注意一下FLOPs的写法，不要弄混了： FLOPS(全大写)：是floating point operations per second的缩写...
Transformer大模型在训练过程中所需的计算量
qq_35215756的博客
08-22 1601
许多关于Transformer语言模型的基本且重要的信息都可以用相当简单的方式计算出来。不幸的是，这些计算公式在NLP社区中并不广为人知。本文档的目的是收集这些公式，以及相关的知识，包括它们的来源和重要性。**注意：**本文主要关注训练成本，而训练成本主要受VRAM的限制。
计算机视觉 | 面试题：13、CNN网络各种层的FLOPs和参数量paras计算
Mrrunsen的博客
09-09 474
FLOPs 这里先注意一下FLOPs的写法，不要弄混了： FLOPS(全大写)：是floating point operations per second的缩写，意指每秒浮点运算次数，理解为计算速度，是一个衡量硬件性能的指标。 FLOPs(s小写)：，是floating point operations的缩写（s表复数），意指浮点运算数，理解为计算量，可以用来衡量算法/模型的复杂度，也就是我们这里要讨论的。 标准卷积层的FLOPs 考虑bias：(2∗Cint∗k2)∗Cout∗H∗W(2*C_{int
教你计算Pytorch模型的计算量(FLOPs)和参数量(Params)
qq_42593798的博客
08-31 5210
计算量对应时间复杂度（时间的长短），参数量对应空间复杂度（占用显存大小） 1GFPLOs = 10^9FLOPs 即：10亿次浮点运算 方法一 1、安装模块 pip install thop 2、计算 import torch import torchvision from thop import profile # Model print('==> Building model..') model = torchvision.models.alexnet(pretrained=.
FLOPS的计算
大新新大浩浩的博客
10-28 8032
FLOPS的计算、不同指令集的周期浮点计算次数
算力的计算公式
sunqi1237的专栏
06-05 1万+
FLOPS（Floating Point Operations per Second）：在浮点运算的场景下，算力可以使用FLOPS来衡量。需要注意的是，不同领域和应用场景下的算力计算可能存在差异，而且具体的计算公式也可能因硬件设备、软件算法等因素而有所不同。因此，在具体应用中，建议参考相关文档、标准或者硬件/软件提供商的说明来获取更准确的算力计算方法。TP（Transactions per Second）：在区块链和数据库领域，算力可以通过每秒处理的交易数量（TPS）来衡量。
FLOPs如何计算
chen的博客
10-30 6549
FLOPs（Floating Point Operations Per Second）是一个用于衡量计算机系统、硬件或算法性能的单位，表示每秒执行的浮点运算次数。FLOPs的计算可以帮助评估机器学习模型或算法的计算复杂度，以确定其在不同硬件上的效率。FLOPs的计算通常取决于模型的结构以及每个层或操作的输入和输出维度。然后，根据该层或操作执行的具体数学运算来计算FLOPs。将所有层或操作的FLOPs相加，以获得整个模型的总FLOPs。输入层没有浮点运算，所以FLOPs为0。
深度学习层的FLOPs（浮点运算次数）计算公式
chen的博客
10-30 1363
这些公式用于计算各种类型层的FLOPs，以帮助评估模型的计算复杂度和性能需求。注意，FLOPs通常用于估算模型的计算需求，实际硬件上的性能可能受到许多因素的影响，如并行性、内存带宽等。FLOPs计算公式通常取决于RNN层的具体类型（如LSTM、GRU等），因为它们的运算涉及更多的复杂性。对于其他特殊类型的层，FLOPs的计算方式可能不同，具体取决于层的操作和参数。池化层通常没有FLOPs，因为它执行的是最大值或平均值的固定操作，不涉及可学习参数。分别是输出特征图的高度和宽度。是卷积核的高度和宽度，
计算模型的计算量，参数量，访存量
qq_42019881的博客
05-24 2121
计算量是模型所需的计算次数，反映了模型对硬件计算单元的需求。计算量一般用(Operations) ，即计算次数来表示。由于最常用的数据格式为 float32，因此也常常被写作(Floating Point Operations)，即浮点计算次数。PyTorch 有不少工具可以模型计算量，但需要注意的是这些工具有可能会遗漏一些算子的计算量，将其计算量算成 0，从而导致统计的计算量跟实际计算量有轻微的偏差，不过大多数情况下这些偏差影响不大。
卷积网络参数量和计算量(FLOPs)的计算公式及代码
Brikie的博客
01-15 1万+
我们经常用参数量和浮点计算数FLOPs来衡量卷积网络的复杂度。下面推导其公式并在pytorch中实现，以二维卷积Conv2d为例。
如何估算模型所需gpu算力资源
04-01
### 如何估算机器学习或深度学习模型所需的GPU算力资源 #### 1. 基于模型复杂度的计算需求 深度学习模型所需GPU算力主要取决于以下几个因素：模型参数量、输入数据规模以及训练迭代次数。通常可以通过以下公式来粗略估计GPU的需求： \[ \text{FLOPs} = \sum_{i=1}^{N} (\text{Layer}_i.\text{Operations}) \] 其中，$\text{FLOPs}$表示浮点运算数，$N$为网络层数，每一层的操作数由该层的具体结构决定[^1]。 对于卷积神经网络(CNN)，每层操作数可以进一步细化为： \[ \text{Conv FLOPs} = H \times W \times C \times K_h \times K_w \times D / S \] 这里 $H, W$ 是特征图尺寸；$C$ 表示通道数；$K_h, K_w$ 即卷积核大小；$D$ 和 $S$ 则分别是滤波器数量和步幅。 #### 2. 并行策略的影响 除了单卡性能外，在实际部署过程中还需要考虑多GPU环境下的并行方式对整体效率带来的影响。目前主流有三种并行模式——张量切分(tensor parallelism)、流水线(parallel pipeline)及时序分割(data parallelism)[^2]。这些方法通过不同维度上的划分减少单一设备负担的同时也增加了通信开销，因此合理选择组合至关重要。 #### 3. 实际应用中的考量要素 - **Batch Size**: 批处理大小直接影响显存占用情况及单位时间内完成样本的数量； - **Precision Level (FP16 vs FP32)**: 使用半精度浮点格式可以在一定程度上缓解内存压力并加速计算过程； - **Hardware Specifications**: 不同型号之间存在显著差异，比如Ampere架构相较于Turing提供了更高的吞吐率与更低延迟特性。 以下是Python脚本用于模拟上述逻辑流程的一个简单例子: ```python def estimate_gpu_resources(model_complexity, batch_size, precision='fp32'): base_flops_per_sample = model_complexity * 2 if precision == 'fp16' else model_complexity total_samples = dataset_size // batch_size estimated_time_seconds = total_epochs * total_samples / gpu_throughput_in_tflops required_gpus = max(estimated_time_seconds / target_training_duration_hours / hours_to_seconds_ratio , 1) return int(required_gpus) # Example Usage model_complexity = 1e9 # GFLOPS per sample batch_size = 64 target_training_duration_hours = 8 num_required_gpus = estimate_gpu_resources(model_complexity=model_complexity, batch_size=batch_size, precision="fp16") print(f"Number of GPUs needed:{num_required_gpus}") ```
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