本文重點討論算力基礎(chǔ)知識，算力相關(guān)參數(shù)主要涵蓋以下幾個關(guān)鍵方面來對計算能力進(jìn)行衡量與描述：

運算能力指標(biāo)

• FLOPS（每秒浮點運算次數(shù)）：是評估計算機處理浮點運算快慢的重要標(biāo)準(zhǔn)，像高性能計算場景、深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練等大量涉及浮點運算的任務(wù)中，其數(shù)值大小直接體現(xiàn)了相應(yīng)硬件（如 GPU、超級計算機等）在這類復(fù)雜運算上的能力，單位有 TFLOPS、PFLOPS 等，量級越高，處理浮點運算相關(guān)任務(wù)就越迅速高效。
  
  
• TOPS（每秒萬億次操作）：側(cè)重于衡量整數(shù)運算能力，多用于人工智能推理等主要以整數(shù)運算為主的工作場景，反映硬件每秒執(zhí)行整數(shù)操作的數(shù)量，方便直觀對比不同硬件在特定人工智能推理等整數(shù)運算密集型任務(wù)中的效率。

硬件結(jié)構(gòu)相關(guān)參數(shù)

• 核心數(shù)：無論是 CPU 還是 GPU，核心數(shù)量至關(guān)重要。多核意味著可并行處理多個任務(wù)或數(shù)據(jù)，多個核心協(xié)同工作能極大增強整體算力，在面對多線程任務(wù)、大規(guī)模數(shù)據(jù)并行運算（比如深度學(xué)習(xí)中的數(shù)據(jù)并行訓(xùn)練）時，核心數(shù)越多越有優(yōu)勢，能顯著提升運算速度。
  
  
• 主頻（時鐘頻率）：代表芯片內(nèi)部時鐘信號振蕩頻率，一定程度上體現(xiàn)了單位時間內(nèi)操作周期數(shù)量，較高的主頻理論上可讓芯片更快處理數(shù)據(jù)，但需結(jié)合架構(gòu)等其他因素綜合考量其對算力的實際影響，不能僅依主頻判斷算力強弱。

存儲與傳輸相關(guān)參數(shù)

• 緩存大?。?/span>作為芯片內(nèi)部高速存儲區(qū)域，緩存存放臨時數(shù)據(jù)和指令，緩存越大，處理器獲取數(shù)據(jù)的速度越快，減少了從相對低速主內(nèi)存讀取數(shù)據(jù)的延遲，對提升算力、保障運算流暢性有積極作用，尤其在頻繁調(diào)用數(shù)據(jù)的復(fù)雜運算場景中優(yōu)勢明顯。
  
  
• 帶寬（數(shù)據(jù)傳輸帶寬）：包含內(nèi)存帶寬以及芯片間通信帶寬等，內(nèi)存帶寬關(guān)乎內(nèi)存與處理器間數(shù)據(jù)傳輸速度，芯片間通信帶寬影響多芯片協(xié)同工作時的數(shù)據(jù)交互，帶寬不足會拖慢運算，足夠高的帶寬則能保障算力高效發(fā)揮，確保整個計算系統(tǒng)流暢運行。

本文來自所有資料都已上傳至“智能計算芯知識”星球。

......