FLOPS(每秒浮点运算次数), TFLOP，Statistical vs. Computational Efficiency

已于 2022-11-28 13:53:15 修改
阅读量5.8k 收藏
点赞数 1
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： Machine & Deep Learning 文章标签： 深度学习 ubuntu 人工智能
于 2022-10-20 03:37:32 首次发布
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/xiangyong58/article/details/127419313
本文介绍了FLOPS（每秒浮点运算次数）的概念，用于评估计算机的算力。内容包括CPU、GPU的FLOPS计算方法，以及集群的FLOPS计算。此外，还讨论了TFLOP（teraflop）单位，并区分了统计效率和计算效率在深度学习中的不同角色。

FLOPS  (floating-point operation per second)

计算机芯片的计算能力分为四个方面：整数运算，浮点计算，字符和字符串处理，寻址能力和IO。FLOPS（floating-point operation per second）即每秒浮点运算次数，用于衡量计算机的算力和执行效能。

浮点运算能力 = 处理器核数 * 每周期浮点运算次数 * 处理器主频

 除了FLOPS，还有MFLOPS、GFLOPS、TFLOPS、PFLOPS、EFLOPS等单位，

MFLOPS：megaFLOPS，每秒10^6次浮点运算，相当于每秒一百万次浮点运算
GFLOPS：gigaFLOPS，每秒10^9次浮点运算，相当于每秒十亿次浮点运算
TFLOPS：teraFLOPS，每秒10^12次浮点运算，相当于每秒一万亿次浮点运算
PFLOPS：petaFLOPS，每秒10^15次浮点运算，相当于每秒一千万亿次浮点运算
EFLOPS：exaFLOPS，每秒10^18次浮点运算，相当于每秒一百亿亿次浮点运算

浮点运算会比整数运算更消耗时间，不过现在的处理器中通常会有FPU(floating point unit).在FPU出现之前，计算机计算小数运算都是使用整数运算模拟的，非常不精确。另外在实际应用中算力只能作为

了解本专栏 订阅专栏 解锁全文 超级会员免费看
神经网络模型loss不收敛、不下降问题汇总
科研学习笔记！
01-06 2万+
一、模型不收敛 主要有以下几个原因： 1.learning rate设大了会带来跑飞（loss突然一直很大）的问题 这个是新手最常见的情况——为啥网络跑着跑着看着要收敛了结果突然飞了呢？可能性最大的原因是你用了relu作为激活函数的同时使用了softmax或者带有exp的函数做分类层的loss函数。当某一次训练传到最后一层的时候，某一节点激活过度（比如100），那么exp(100)=Inf，发...
计算机性能指标之MIPS、MFLOPS、GFLOPS、TFLOPS、PFLOPS、EFLOPS、ZFLOPS
DKPT的博客
09-29 1万+
定义：MFLOPS代表每秒百万次浮点运算，是衡量计算机浮点运算能力的一个单位。特点：ZFLOPS级别的计算能力代表了未来计算机性能发展的极致方向，但目前尚未有达到该级别的计算系统出现。然而，它只能反映浮点运算的情况，不能全面反映计算机的整体性能。它进一步提升了浮点运算能力的衡量标准，适用于评估高性能计算系统和超级计算机的性能。特点：PFLOPS级别的计算能力通常只在最先进的超级计算机中见到，这些计算机能够解决极其复杂的科学问题和大规模数据处理任务。它是目前已知最高的浮点运算性能单位之一。
什么是EFLOPS？
热门推荐
逍遥壮士
03-14 3万+
什么是EFLOPS？    FLOPS是指的是每秒浮点运算次数，全称是：floating-point operations per second 而E 代表的是一百京，所以称为每秒一百京次(=10^18)浮点运算。通常评估计算机的性能以每秒的计算次数(峰值)。各种换算如下：一个MFLOPS（megaFLOPS）等于每秒一百万（=10^6）次的浮点运算， 一个GFLOPS（gigaFLOPS）等于每秒十亿（=10^9）次的浮点运算， 一个TFLOPS（tera
深度学习中FLOPS和FLOPs的区别与计算
一直特立独行的猫
11-08 1万+
我们在购买GPU或者计算目标检测模型复杂度的时候，一般会遇到FLOPS和FLOPs这两个指标，在此加以区分。
优雅谈论大模型1：基本概念
鲁班模锤
05-08 1942
大模型为当下最热门的技术之一，目前市面上充斥着五花八门的资讯，如何让自身保持高度的清醒以及鉴别能力尤为重要。鉴于大部分的人员都非算法或者工程师背景出生，那么如何在免疫底层技术基础上，在特定的“社交场合”优雅的谈论大模型且能够保持一定的专业度将至关重要。本系列为居家旅行，“拔草灭口”的必备系列。
FLOPS 与 FLOPs 的区别解析
SimpleLearning
03-21 3694
概念不同：FLOPS 表示每秒浮点运算次数，是计算设备的计算性能指标；而 FLOPs 表示模型中的浮点运算操作总数，是模型计算复杂度的指标。应用不同：FLOPS 用于评估计算设备的处理能力和性能；FLOPs 用于衡量模型的计算复杂度和计算量。单位不同：FLOPS 的单位是每秒浮点运算次数（如 TFLOPS、GFLOPS）；FLOPs 的单位是浮点运算操作总数（如 MFLOPs、GFLOPs）。水平有限，有问题随时联系；
超级计算机的性能指标
wangjie_gucas的专栏
11-25 9313
计算机集群系统的主要性能指标有峰值速度、实测速度和运行效率。计算速度一般以计算机系统每秒执行的浮点运算次数(Floatingpoint Operation Per Second, Flops)为单位。 其中， MFlops — 百万(10^6)次浮点运算每秒； GFlops — 十亿(10^9)次浮点运算每秒； TFlops — 万亿(10^12)次浮点运算每秒； PFlops — 千万...
每秒浮点运算次数FLOPS
ayiya_Oese的博客
03-12 7920
FLOPS FLOPS：每秒浮点运算次数，亦称每秒峰值速度，（英语：Floating-point operations per second；缩写：FLOPS，flops 或者 flop/s），即每秒所运行的浮点运算次数。浮点（floating-point）指的是带有小数的数值，浮点运算即是小数的四则运算，常用来测量电脑运算速度或被用来估算电脑性能，尤其是在使用到大量浮点运算的科学计算领域中。因为FLOPS后缀的那个S代表秒，而不是复数，所以不能够省略。在多数情况下，测算FLOPS比测算每秒指令数（IPS）
【评估指标】每秒浮点运算次数 FLOPs
藓类少女的博客
01-07 2012
例如，一个 GPU 的理论峰值性能可能用 TFLOPs（万亿次浮点运算）表示。在深度学习和计算领域中，FLOPs 通常用来衡量模型的计算复杂度，表示模型执行一次完整前向或后向传播所需的浮点运算数量。总结来说，FLOPs 是衡量模型计算复杂度的核心指标，对于评估模型效率和硬件需求至关重要。FLOPs 指的是一个模型在计算过程中所需要执行的基本浮点运算的总数。Transformer 以显著更低的 FLOPs 数实现了优越的性能。例如：对于矩阵乘法，如果矩阵大小为 A ∈Rm×n和 B∈Rn×p，
参数量Params和每秒浮点运算次数FLOPs的单位是多少
ytusdc的博客
06-19 2495
先看一下yolov8的表模型计算量(FLOPs)和参数量(Params)是衡量深度学习算法复杂度的两个重要指标，它们可以用来评估一个模型的性能和实用性。
【论文】参数量Parameters和每秒浮点运算次数FLOPs的单位是多少？答：Params/M，FLOPs/G
孟孟单单的博客
04-03 7444
【代码】【论文】参数量Paramenter和每秒浮点运算次数FLOPs的单位是多少？答：Paramenter/M，FLOPs/B。
衡量超级计算机的性能指标
03-25
这是一篇论述文章，主要讨论了衡量超级计算机性能指标。希望对大家有用。。。。
faster-rcnn-vgg16浮点运算次数
06-11
输入图像为768x576。在faster-rcnn中使用vgg16作为分类网络模型。
faster_rcnn浮点运算次数
11-24
Faster rcnn test浮点运算次数，包括：卷积实现过程，Faster rcnn总体结构和参数
FLOPS是什么？用于衡量超级计算机的算力
斯坦福-MIT-Harvard-CMU
12-02 1万+
FLOPS全称是floating-point operation per second,每秒浮点运算次数，用于衡量计算机的算力和执行效能，尤其是在使用到大量浮点运算的科学计算领域中。 浮点运算会比整数运算更消耗时间，不过，现在的处理器中通常会有FPU(floating point unit)在FPU出现之前，计算机计算小数运算都是使用整数运算模拟的，非常不精确。 一个MFLOPS（megaFLO...
FLOPS
嘿芝麻的树洞
11-19 1008
FLOPS 全称为：floating point operations per second 翻译为每秒所能够进行的浮点运算数目。 FLOPS是用来描述GPU的性能的标注。
TFLOPS
qq_48382049的博客
09-02 7531
简述TFLOPS TFLOPS是floating point operations per second每秒所执行的浮点运算次数的英文缩写。 它是衡量一个电脑计算能力的标准。最后面的S是秒的意思，最前面的T是个常量。1P=1024T 1T=1024G 1G=1024M 1M=1024K 这里的TFLOPS就是每秒运算能力为1T＝10的12次方 1TFLOPS等于1万亿次浮点指令 TFlops/s，可以简单写为T/s， 是数据流量的计数单位，意思是”1万亿次浮点指令每秒”，它是衡量一个电脑计算能力的标准。
FLOPS的理解
摩登都市天空---专栏
10-30 1万+
在描述GPU的性能的时候，我们常常用到FLOPS进行描述。FLOPS是Floating-point Operations Per Second的简写，即每秒所能够进行的浮点运算数目（每秒浮点运算量). 在以往形容GPU的运算性能的时候也常常用到其他单位，比如Triangles Per Second每秒所能够渲染的三角型数目，以及Pixels Per Second 每秒所能够渲染的像...
浮点运算量FLOPs与算力单位FLOPS
Joejwu的博客
09-20 2万+
概念 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。 FLOPs：注意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。 单位换算 1 MFLOPs(mega) = 10^6 FLOPs，即：100万次浮点运算 1 GFLOPs(giga) = 10^9 FLOPs，即：10亿次
用FLOPs 浮点运算次数指标具体怎么评估是否是轻量化模型
最新发布
10-14
<think>首先，用户的问题是基于提供的引用材料：“如何使用FLOPs浮点运算次数指标评估模型是否为轻量化模型”。引用中定义了FLOPs作为浮点运算次数，是衡量模型计算复杂度的指标。 回顾系统级指令： - 所有行内数学表达式必须使用$...$格式，例如$x^2$。 - 独立公式必须使用$$...$$格式并单独成段。 - LaTeX语法正确。 - 使用中文回答。 - 生成相关问题。 - 回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识，例如[^1]。 用户可见层的指令： - 回答结构清晰，帮助用户逐步解决问题。 - 尽量保证回答真实可靠。 从引用中： - 引用[1]：FLOPs表示浮点运算的次数，衡量模型计算复杂度，较低的FLOPs通常意味着更快的推理速度。 - 引用[2]：详细说明FLOPs和FLOPS的区别。 - 引用[3]：包括FLOPs在模型压缩中的定义。 - 引用[4]：介绍了模型轻量化的背景和技术。 用户的问题是评估模型是否为轻量化模型使用FLOPs指标。 结构化回答： 1. **引入FLOPs的定义**：解释什么是FLOPs，基于引用。 2. **如何使用FLOPs评估轻量化**： - 轻量化模型的核心是降低计算复杂度和参数量。 - FLOPs直接反映计算复杂度。 - 比较不同模型的FLOPs：与基准模型（如未压缩的模型）比较。 - 目标值：通常在轻量化模型中，FLOPs会显著降低。 - 考虑上下文：FLOPs不是唯一指标；还需要结合精度、延迟等。 3. **具体步骤**： - 计算模型的FLOPs。 - 设定阈值或比较标准。 - 评估FLOPs减少的程度。 4. **引用材料**：在相关部分自然地添加引用标识。 5. **生成相关问题**：在结束时添加相关问题部分。 确保数学表达式正确： - 行内数学：例如，FLOPs的计算公式，如加法、乘法操作。 - 独立公式：如果需要，比如一个简化的计算公式。 最终回答结构： - 清晰分段。 - 使用中文。 - 末尾添加相关问题。 潜在数学： - FLOPs的计算：例如，对于一个卷积层，FLOPs = $2 \times K_w \times K_h \times C_{in} \times C_{out} \times W \times H$，其中$K$是核大小，$C$是通道数，$W$和$H$是输出维度。但基于引用，没有给出具体公式，我可以简化。 - 在回答中提及FLOPs是通过统计模型中的所有浮点操作来计算的。 相关问题： - 基于主题，如： 1. FLOPs和MACs的区别是什么？ 2. 如何计算深度学习模型的FLOPs？ 3. 除了FLOPs，还有什么指标用于评估轻量化模型？ 4. 模型压缩技术如何影响FLOPs？ 现在起草回答。 </think>### 如何使用FLOPs浮点运算次数指标评估模型是否为轻量化模型 FLOPs（Floating Point Operations）是衡量深度学习模型计算复杂度的关键指标，表示模型推理过程中执行的浮点运算次数（如加法、乘法）。较低的FLOPs通常意味着模型更轻量化，因为它减少了计算负担，从而提升设备上的推理速度（尤其在资源受限的嵌入式设备或移动端）。但FLOPs不是孤立指标，需结合精度、延迟等综合评价模型是否为轻量化模型。下面我将逐步解释评估方法，基于引用材料中的核心概念和技术体系[^3]。 #### 步骤1: 理解FLOPs的定义与计算 - **FLOPs的本质**: FLOPs统计模型中所有浮点操作的数量。例如，一个矩阵乘法操作$A \times B$（其中$A \in \mathbb{R}^{m \times n}$, $B \in \mathbb{R}^{n \times p}$）的FLOPs可近似表示为$2mnp$（每次乘法+加法算1个FLOP）。轻量化模型的目标是通过剪枝、量化或蒸馏等技术，显著降低整体FLOPs[^1][^3]。 - **计算FLOPs的方法**: 使用工具如PyTorch的`torchprofile`或TensorFlow的`tf.profiler`自动计算整个模型的FLOPs。例如，对于一个卷积层，FLOPs计算公式为: $$ \text{FLOPs} = 2 \times K_w \times K_h \times C_{\text{in}} \times C_{\text{out}} \times W_{\text{out}} \times H_{\text{out}} $$ 其中$K_w \times K_h$是卷积核大小，$C_{\text{in}}$和$C_{\text{out}}$是输入/输出通道数，$W_{\text{out}} \times H_{\text{out}}$是输出尺寸。轻量化模型通常通过减少这些维度来压缩FLOPs[^3]。 #### 步骤2: 评估FLOPs是否指示轻量化 - **比较基准模型**: - 将目标模型的FLOPs与同任务的原模型（未压缩版本）比较。轻量化模型的目标是FLOPs降低50%以上（实践中常见90%的减少），同时精度损失控制在可接受范围内（如<5%）。例如，原始ResNet模型可能有$3.9 \times 10^9$ FLOPs，而轻量化版本（如MobileNet）可降至$569 \times 10^6$ FLOPs[^4]。 - FLOPs越低，模型越倾向于轻量化，但需验证是否在目标设备（如手机GPU）上达到实时推理（例如FLOPs < $1 \times 10^9$ 适用于移动端）[^1][^4]。 - **设定阈值与上下文分析**: - **绝对阈值**: 根据设备能力定义。例如： - 边缘设备（如智能手表）：FLOPs < $500 \times 10^6$ 可视为轻量化。 - 移动设备（如手机）：FLOPs < $1 \times 10^9$ 为门槛。 这些值基于典型硬件限制；FLOPs低于阈值表明模型计算复杂度低，适合轻量部署[^2][^4]。 - **相对比较**: FLOPs减少比例（Reduction Ratio）更重要。计算公式为: $$ \text{Reduction Ratio} = \frac{\text{Original FLOPs} - \text{Compressed FLOPs}}{\text{Original FLOPs}} \times 100\% $$ 如果Reduction Ratio > 70%，通常认定为轻量化模型[^3]。 - **结合其他指标避免误判**: - FLOPs单独使用时可能误导（例如，低FLOPs但高内存访问成本可能导致延迟增加）。因此，必须整合： - **精度指标**: 如Top-1准确率，确保FLOPs降低未导致显著性能下降（精度损失<3-5%）[^3]。 - **延迟（Latency）**: 实际推理时间，受硬件影响（如FLOPS，每秒浮点运算次数）[^2]。 - **MACs（内存访问成本）**: 在某些场景下比FLOPs更关键，尤其在内存受限设备上[^2][^3]。 轻量化模型应平衡FLOPs、精度和延迟，形成“计算-精度-效率”的权衡[^4]。 #### 步骤3: 实际评估流程 1. **测量FLOPs**: 使用代码库（如`ptflops`）计算模型的FLOPs。示例Python代码: ```python import torch from ptflops import get_model_complexity_info model = MyModel() # 定义你的模型 flops, _ = get_model_complexity_info(model, (3, 224, 224), as_strings=True, print_per_layer_stat=False) print(f"模型FLOPs: {flops}") ``` 这会输出总FLOPs，便于量化分析[^3]。 2. **基准测试**: - 在相同数据集（如ImageNet）上，比较原模型与压缩模型的FLOPs和精度。 - 示例评估表: | 模型类型 | FLOPs (G) | 精度 (Top-1 %) | 是否轻量化 | |----------------|---------|---------------|-----------| | 原始ResNet-50 | 3.9 | 76.0 | 否 | | 量化后MobileNet| 0.57 | 70.5 | 是（FLOPs↓85%） | 3. **决策标准**: - 如果FLOPs低且精度可接受（和/或延迟低），则判定为轻量化模型。 - 在实践中，FLOPs指标常用于模型压缩技术（如结构化剪枝或量化）的优化目标，确保计算复杂度降低[^3][^4]。 #### 注意事项 - **FLOPs vs. FLOPS**: 确保区分FLOPs（运算次数）和FLOPS（每秒运算速度）。后者是硬件指标，影响实际推理效率[^2]。 - **局限性**: FLOPs无法捕捉所有轻量化因素（如模型大小或能源消耗），因此需作为综合评价体系的一部分。轻量化模型的最终验证应在真实设备上进行部署测试[^1][^4]。 通过以上步骤，FLOPs指标能有效评估模型是否为轻量化模型，尤其在模型压缩项目中作为核心量化指标使用[^3][^4]。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

xiangyong58

喝杯茶还能肝到天亮，共同进步

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值