OPS和FLOPS的数值NE的数据精度低合理的猜测为8bit整数
发布时间:2024/1/20 15:57:20 访问次数:207
这款芯片不支持浮点运算,只能用OPS数值来说明整数运算性能;或者整数运算和浮点运算性能不同,需要分开来叙述。这种情况会同时分别列出OPS和FLOPS的数值。其次,NE的数据精度低,合理的猜测为8bit整数。
A12的细节苹果并未公布,但目前流行的卷积神经网络算法,在推断过程中对数据精度并不敏感,所以可以猜测不支持浮点的NE使用INT8(8位整数)进行推断计算。例如谷歌第一代TPU,不支持浮点,使用INT8运算。例如nVIDIA的TensorRT,优化了INT8和FP16的性能。
QLED不是一种发射式的显示技术,与等离子、OLED、MicroLED甚至是老式的CRT电视都不同。量子点不会直接发出我们所看到的颜色,而是将LED的背光进行分散,在一块LED面板中扮演过滤器的作用。LED通过量子点薄膜,光线可以被精确的转换成理想的色温,并且亮度和色彩都有明显的提升。当受到光或电的刺激,量子点便会发出有色光线,光线的颜色由量子点的组成材料和大小形状决定。
i7-8700K是64位处理器,支持AVX2和FMA指令集,六个核心,基准频率3.7 GHz。
每个核心有3个整数向量运算单元。也就是说,理想状态,8700K一个时钟周期可以完成6(六个核心)×3(3个整数向量单元)×4(一个向量有4个数据)×2(FMA支持一个时钟周期进行一次加法一次乘法,共计两次运算)=144次运算。在3.7GHz的工作频率下,性能为144*4.3=532.8G OPS。
这不仅能简化印刷电路板的设计,还能提高设计的可靠性。
这款芯片不支持浮点运算,只能用OPS数值来说明整数运算性能;或者整数运算和浮点运算性能不同,需要分开来叙述。这种情况会同时分别列出OPS和FLOPS的数值。其次,NE的数据精度低,合理的猜测为8bit整数。
A12的细节苹果并未公布,但目前流行的卷积神经网络算法,在推断过程中对数据精度并不敏感,所以可以猜测不支持浮点的NE使用INT8(8位整数)进行推断计算。例如谷歌第一代TPU,不支持浮点,使用INT8运算。例如nVIDIA的TensorRT,优化了INT8和FP16的性能。
QLED不是一种发射式的显示技术,与等离子、OLED、MicroLED甚至是老式的CRT电视都不同。量子点不会直接发出我们所看到的颜色,而是将LED的背光进行分散,在一块LED面板中扮演过滤器的作用。LED通过量子点薄膜,光线可以被精确的转换成理想的色温,并且亮度和色彩都有明显的提升。当受到光或电的刺激,量子点便会发出有色光线,光线的颜色由量子点的组成材料和大小形状决定。
i7-8700K是64位处理器,支持AVX2和FMA指令集,六个核心,基准频率3.7 GHz。
每个核心有3个整数向量运算单元。也就是说,理想状态,8700K一个时钟周期可以完成6(六个核心)×3(3个整数向量单元)×4(一个向量有4个数据)×2(FMA支持一个时钟周期进行一次加法一次乘法,共计两次运算)=144次运算。在3.7GHz的工作频率下,性能为144*4.3=532.8G OPS。
这不仅能简化印刷电路板的设计,还能提高设计的可靠性。