软件算力tflops

A. 1万个A100的算力是多少

NVIDIA A100是一种高性能计算加速器，它的算力可以通过浮点运算每秒测量来衡量。具体而言，A100在FP32精度下的猜蚂算力为19.5 TFLOPS（万亿次浮点运算每秒），在FP64精度下的算力为9.7 TFLOPS。
因此，1万个A100的穗孙埋算力在FP32精度下为：
19.5 TFLOPS × 10,000 = 195 PFLOPS（千万亿次浮点运算每秒）
在FP64精度下的算力为：
9.7 TFLOPS × 10,000 = 97 PFLOPS（千万亿次浮点运算每秒）
需要注意凯搭的是，这只是理论上的峰值算力，实际应用中的性能可能会受到多种因素的影响，例如算法的复杂度、数据传输瓶颈等。

B. TFlops/s 是什么计数单位啊

所谓petaflop，是衡量计算机性能的一个重要单位，1petaflop等于每秒钟进行1千万亿次的数学运算。

当今最快的并行计算操作可以达到teraflop量级的速度。美国的国家科学基金会，连同NASA和DARPA一起，已经为构想一个petaflop计算机赞助八个研究计划。一个petaflop计算机会实际上需要一个在相同的问题方面的平行工作的庞大数量的计算机。

所谓petaflop，其应用可能包括外科手术中的实时核磁共振成像，以计算器为基础的麻醉药设计、天体物理学的模拟、环境污染的模型建立和研究长期气候。

(2)软件算力tflops扩展阅读

我国制造的天河二号超级电脑于近日问鼎了世界超级电脑500强。据悉这台电脑问世的时间比原定计划早了不少，它采用了32,000 颗Xeon 处理器，同时还配有48,000 颗 Xeon Phi 加速处理器。其运算速度达到了33.85 Petaflop，差不多是上一个冠军 Titan 的两倍。

全系统包含6144个通用处理器（CPU）和5120个加速处理器（GPU），仅系统级软件就有20多万行代码。按照每人每个小时写20行代码的速度，需要写1万小时。互联通信网络的单根线传输速率为10Gbps，这是目前国际上最快的速率，相当于在“天河一号”计算机内部修了一条信息高速公路。

C. 用于深度学习的边缘计算设备,计算能力单位是看FLOPS还是TOPS

看TFLOPS。

可以这么说，在需要进行浮点运算时，同量级的1TFLOPS处理速度是比1TOPS快的。大约可以认为1TOPS<1TFLOPS<2TOPS，具体的量化对比两个单位。

TFLOPS定义是“每秒所执行的浮点运算次数”（floating-point operations per second）的缩写。OPS与FLOPS类似，只不过OPS是操作次数，FLOPS是浮点操作次数。带F的是可以直接进行浮点运算的，不带F的是不能直接进行浮点运算，需要进行转换。

深度学习(DL, Deep Learning)是机器学习(ML, Machine Learning)领域中一个新的研究方向，它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能(AI, Artificial Intelligence)。

深度学习的概念：

深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次，这些学习过程中获得的信息对诸如文字，图像和声音等数据的解释有很大的帮助。

它的最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力，能够识别文字、图像和声音等数据。 深度学习是一个复杂的机器学习算法，在语音和图像识别方面取得的效果，远远超过先前相关技术。

D. CPU TFLOPS 计算

@(System)

深度学习等计算密集型任务很关注设备的峰值算力，落实到具体指标，就是大家都很关心T(FL)OPS (Tera (FLoat) OPerations per Second)。这里，operations具体指的就是乘加操作。该指标在GPU上是明确标示供查的，但CPU目前并不会在spec中暴露TOPS指标。
一种方法可以通过跑BLAS的benchmark来测量的，这种方法有两个问题：一是需要一定的操作成本，二是受软件优化的影响（所以，如果出了问题就容易不知道这是硬件能力不行还是软件优化没到位）。因此，需要一个对硬件能力的直接估计。
这里提供一个计算CPU峰值算力的公式来解决这个问题。

CPU使用SIMD协处理器(co-processor) 来加速FP32乘加运算，如SSE、AVX2、AVX-512。更具体地，是由协处理器的FMA(Fused Multiply-Add)单元完成的。所以CPU的T(FL)OPS主要取决于FMA的计算能力。

FP64 FMA乘加指令 vfmadd132pd 执行以下操作：

这里，向量的长度由AVX寄存器长度决定。
如: 一个AVX-512寄存器可以存放8个FP64 ( ), 那么 ， ， 和 的长度就均为8，一个AVX-512 FMA每个clock cycle可以做8个乘加操作，如下：

因此，FP64的 可以计算如下：

这里，乘法和加法各算一个操作，所以8需要乘2。

Xeon SkyLake 8180，一个socket有28个core，每个core有一个AVX-512协处理器，每个AVX-512协处理器配有2个FMA。因此：

frequency可以通过查spec得到，这里需要取AVX-512 max all core Turbo frequency，即2.3 GHz。

所以，一个双路(al-socket) SkyLake 8180系统的FP64峰值TFLOPS (Tera FLoat OPerations per Second)为：

FP32 FMA乘加指令 vfmadd132ps 执行以下操作：

一个AVX-512寄存器可以存放16个FP32 ( ), 因此 ， ， 和 的长度均为16，一个AVX-512 FMA每个clock cycle可以做16个乘加操作，如下：

因此，FP32的 可以计算如下：

Xeon SkyLake 8180，一个socket有28个core，每个core有一个AVX-512协处理器，每个AVX-512协处理器配有2个FMA。因此：

又因为8180 AVX-512 max all core Turbo frequency = 2.3GHz，则一个双路SkyLake 8180系统的FP32峰值TFLOPS为：

Xeon CPU在SapphirRapids(SPR)之前不支持FP16的原生FMA运算，需要先通过 vcvtph2ps 指令将FP16转换成FP32，再通过FP32的FMA运算来完成。此时，FP16的峰值TFLOPS与FP32的峰值TFLOPS是相等的。

从SPR开始，AVX512引入了 vfmadd132ph 指令用于FP16的FMA运算。凡是CPU Flag中有AVX512_FP16的CPU均支持原生FP16乘加。一个AVX-512寄存器可以存放32个FP16 ( )，一个AVX-512 FMA每个clock cycle可以做32个乘加操作，如下：

此时，FP16的 可以计算如下：

Xeon CPU从CooperLake(CPX)开始支持BF16的乘加运算，凡是CPU Flag中有AVX512_BF16的CPU均支持原生BF16乘加。但因为其复用了FP32的FMA，所以暴露出来的BF16指令并不是标准的FMA，而是DP(Dot Proct)。

BF16 DP指令 vdpbf16ps 操作如下：

一个AVX-512寄存器可以存放32个BF16 ( )。因此，一个AVX-512 BF16 DP每个clock cycle可以做32个乘加操作。
因此， 可以计算如下：

CPU通过两条指令 vpmuldq + vpaddq 完成INT32的乘加操作，如下：

一个AVX-512寄存器可以存放16个INT32 ( )。因此，一个AVX-512 FMA每2个clock cycle可以做16个INT32乘加操作，即平均每个clock cycle可以做8个INT32乘加操作。
因此， 可以计算如下：

在支持VNNI(Vector Neural Network Instructions)指令前，CPU通过两条指令 vpmaddwd + vpaddd 完成INT16的DP操作(原因也是为了复用INT32的FMA，所以选择不支持INT16的FMA，而只支持Multiply Add), 如下：

在支持VNNI指令后，CPU通过一条指令 vpdpwssd 完成INT16的乘加操作, 如下：

在支持VNNI指令前，CPU通过三条指令 vpmadbsw + vpmaddwd + vpaddd 完成INT8的DP操作, 如下：

一个AVX-512寄存器可以存放64个INT8 ( )。因此，每3个clock可以做64个INT8乘加操作，即平均每个clock做 个INT8乘加操作。
因此， 可以计算如下：

在支持VNNI指令后，CPU通过一条指令 vpdpbusd 完成INT8的DP操作, 如下：

一个AVX-512寄存器可以存放64个INT8 ( )。因此，一个AVX-512 FMA每个clock cycle可以做64个INT8乘加操作。
因此， 可以计算如下：