Ampere / Ada 架构的 FP32/INT32 计算单元 - 哔哩 ... - 哔哩哔哩
一次 Warp 总的调度最多跑 32 个线程，而硬件上是 *16 FP32 (fmaheavy) + *16 FP32 (fmalite) + *16 INT32 (alu)，已经有 48 个计算单元了，我们一次最多调度 32 个诶！ 那没办法，32 个线程 …
NVIDIA GPU的一些解析（一） - 知乎专栏
每个Tensor Core每周期能做4x4x4的GEMM，即64个FMA。虽然只支持FP16的数据，但输出可以是FP32。而且这相当于64个FP32 ALU提供的算力了，能耗上还有优势。 GRF & Cache. 寄存 …
philipturner/metal-benchmarks: Apple GPU microarchitecture - GitHub
ALU utilization can be predicted reliably, just by scanning the instruction mix. This simplicity may help the GPU predict the minimum power needed to reach maximum performance. Recently, …
浅谈未来两年移动SoC GPU发展状况 (ARM-mali篇) - 哔哩哔哩
直到Bifrost才跟上主流步伐，ARM的Shader ALU思路是每个处理单元含有两个ALU，一个128bit (4*32bit) FMA和一个128bit (4*32bit) ADD/SFU组成的SIMD，FP32和FP16做到一条单独流水 …
Nvidia GPU的浮点计算能力(FP64/FP32/FP16) - CSDN博客
2023年6月19日 · 单精度理论峰值 ＝ FP32 cores ＊ GPU Boost Clock ＊ 2 ＝ 3584 ＊ 1.58GHz ＊ 2 ＝ 10.6 TFlops. 因为P100还支持在一个FP32里同时进行2次FP16的半精度浮点计算，所以 …
一文讲清楚大模型涉及到的精度：FP32、TF32、FP16、BF16、FP8 …
2025年1月20日 · TF32，Tensor Float 32，英伟达针对机器学习设计的一种特殊的数值类型，用于替代FP32。 首次在A100 GPU中支持。 由1个符号位，8位指数位（对齐FP32）和10位小数 …
移动SoC GPU究竟该如何去进行详细测试，超硬核流程简解 - 哔哩 …
首先用Clpeak测出整体浮点数据 ， 根据知道的频率初步的计算ALU规模 。 我们知道FP32 FMA算力是一个数值指标，理论峰值乘加单精度浮点的计算公式 Cores×Clock×2=Gflops，意思就 …
显卡GPU架构介绍之-----Ampere（安培） - 知乎
总结：安培架构相比图灵架构题提升确实非常大，引入了第二代RT CORE，第三代Tensor Core，同时SM单元性能提升也非常大，将图灵的INT32改为FP32/INT32，真的非常有想法并 …
Nvidia变革之作Ampere亮点解析1：从AMD取经Yes？ - 知乎专栏
在之前Nvidia的GPU上，CUDA核心通常是等于FP32 ALU数量的，并且一般也有同样数量的整数INT32 ALU，比如Turing就是一个FP32 ALU，以及INT32 ALU。 但是到了Ampere这代 …
探究高通Adreno GPU的性能 - 知乎 - 知乎专栏
fp32 峰值算力为：768 x 2 x 760 = 1167 gflops，烤机效率高达：1065/1167= 91%。 再来看看骁龙865 ，这一代GPU升级为Adreno 650。 按照Anandtech分析，GPU 从2个核换成3个核，ALU数 …