gpu浮点计算能力,打游戏靠gpu还是靠cpu

gpu浮点计算能力,打游戏靠gpu还是靠cpu

通过这个表，我们可以计算出GPU的峰值计算能力。公式如下：其中，是GPU核的运行频率，是GPUSM的数量，是特定数据类型的指令吞吐量，乘以2，因为乘法和加法被视为两次浮点运算。 例如，A100FP32CUDAC或GPU浮点计算能力参数（万亿次运算每秒）主流电子设备GPU性能参数Applea131tfSnapdragon8651.2tfpower增强版本switch1.4tfxboxones1.4tfps41.84tfps4pro4.2tfxboxonex6digital

一、gpu 浮点计算能力

CPU的浮点能力并不差，事实上它比GPU更高，因为它的频率高，缓存大。 浮点运算本质上是加法、减法、乘法和除法运算。 GPU的浮点性能通常很强大，因为它的计算单元比CPU大得多。 CPU内部的浮点计算单元。GPU浮点计算的理论峰值能力测试与CPU的计算方法基本相同。理论峰值=GPU芯片数*GPUBoost频率*核心

二、gpu浮点运算能力

GPU的另一个重要参数是其浮点计算能力。 浮点计数使用浮点小数点存储，使用不同长度的二进制数来表示数字，对应于定点数。 浮点数在相同长度下能表达的数值范围比定点GPU强，主要是因为它的大部分电路都是算术计算的单元。事实上，加法器和乘法器都是比较小的电路，即使做很多这样的计算单元也不会占用太多的芯片面积。

三、gpu浮点数运算

˙＾˙ NVIDIAGeForceGTX1080Ti：计算能力为11.3TFLOPS（单精度浮点）和0.355TFLOPS（双精度浮点）4.浮点计算能力示例1.背景深度学习领域经常涉及到半精度、单精度、双精度。 半精度、单精度和双精度的概念在IEEE754标准中定义。浮点计数使用浮点

四、gpu浮点性能

＞▽＜ GPU的计算能力还与三个因素有关：核心数量、核心频率、核心的单时钟周期能力。 但支持GPU的核心也有很多。例如：TeslaP100，目前NvidiaPascal架构的超级计算卡，有1792个核心@1.328GHz。其理论GPU计算能力通常以每秒浮点运算次数（FLOPS）来衡量。 表示GPU每秒可以执行的浮点运算数量的正式表示形式。 一般来说，GPU的计算能力取决于其架构、核心频率、流处理器数量以及每个流处理器的ALU数量等。