根据IEEE二进制浮点数算术标准(IEEE 754)的定义,浮点数据类型分为双精度(Fp64)、单精度(Fp32)、半精度(FP16)三种,其中每一种都有三个不同的位来表示。FP64表示采用8个字节共64位,来进行的编码存储的一种数据类型;同理,FP32表示采用4个字节共32位来表示;FP16则是采用2字节共16位来表示。如图所示: 从图...
其他配置数据还包括2.5D封装在一起的64GBHBM2e内存，“超300MB片上缓存”，2.3TB/s外部I/O带宽，64路高清编码、512路高清解码加速。对比“国际厂商在售旗舰”的峰值算力数据——这很显然比的就是Ampere架构的A100；AI计算相关主要数据格式的差异还是实打实的（FP32的数据，属于欺负A100的算力侧重点了；而且A100堆...
GPU 峰值算力反映GPU 的主频和相应核心的硬件配置，如FP32 的核心的个数，FP64 的核心的个数以及Tensor core 的计算能力等峰值参数，并非其实际计算性能。GPU 峰值算力参数可用来初步区分其适用的应用场景，如在某GPU 内，其FP64 算力显著高于FP32 等算力，其可能更适用于科学计算等场景，如FP32、TF32、FP16、...
到了 CDNA 这一代，AMD 在数据中心 GPU 硬件算力方面可以说已经与 NVIDIA 互有优劣，不再是被 全方位包围的态势。到了 CDNA2 这一代，MI 250/250X 在 FP64、TF64、FP16 计算方面 取得了相对 H100 的优势，但 FP32、TF32、TF16 算力方面弱于 H100，在张量计算方面 仍然不及 NVIDIA，但可以说维持住了与...
GPU平台上的向量运算由CUDA Core承担（FP32/FP64），GPU平台上的低精度浮点运算(FP16、INT8）由Tensor Core 承担。第二层含义是CUDA代表着软件栈，即一堆软件的集合，包括了设备驱动和SDK。在CUDA软件栈基础上，向上抽象和扩展了CUDA-X，对接不同的行业应用需求，分为面向AI计算的CUDA-X AI和面向HPC计算的CUDA...
FP16:半精度浮点数具有较低的精度但更高的计算速度和较小的存储需求,主要用于推理。 INT8:INT8是一种使用 8 位(1字节)内存来表示整数的数据类型。相对于浮点数,整数计算通常具有更高的计算效率和较小的存储需求,主要用于推理。 可能光这样看文字,大家不是很好理解,我们拿 FP32 来做个具体的举例。
景嘉微发布的公告显示，景宏系列是面向 AI 训练、AI 推理、科学计算等应用领域的高性能智算模块及整机产品，支持 INT8、FP16、FP32、FP64 等混合精度运算，支持全新的多卡互联技术进行算力扩展，适配国内外主流 CPU、操作系统及服务器厂商，能够支持当前主流的计算生态、深度学习框架和算法模型库，号称大幅缩短用户...
景嘉微发布的公告显示，景宏系列是面向 AI 训练、AI 推理、科学计算等应用领域的高性能智算模块及整机产品，支持 INT8、FP16、FP32、FP64 等混合精度运算，支持全新的多卡互联技术进行算力扩展，适配国内外主流 CPU、操作系统及服务器厂商，能够支持当前主流的计算生态、深度学习框架和算法模型库，号称大幅缩短用户...
GPU发展时间表 GPU架构的更新主要体现在SM、TPC的增加,最终体现在GPU浮点计算能力的提升。 Kepler架构: FP64单元和FP32单元的比例是1:3或者1:24;GPU型号K80。 Maxwell架构: FP64单元和FP32单元的比例下降到了…
半精度(也被称为FP16)对比高精度的FP32与FP64降低了神经网络的显存占用,使得我们可以训练部署更大的网络,并且FP16在数据转换时比FP32或者FP64更节省时间。 单精度(也被称为32-bit)是通用的浮点数格式(在C扩展语言中表示为float),64-bit被称为双精度(double)。