FP32算力和Tensor算力 (AI TOPS)

FP32 算力和 Tensor 算力（AI TOPS）是衡量显卡计算能力的两个重要指标，但面向的应用场景和计算特性有显著差异：

1. FP32 算力（单精度浮点算力）

• 定义：指显卡每秒能执行的 32 位单精度浮点运算次数，单位为 FLOPS（Floating Point Operations Per Second），常用 TFLOPS（万亿次 / 秒）表示。

• 计算对象：针对 32 位浮点数据（如科学计算中的精确数值），每一步运算都保持较高的精度。

• 应用场景：

• 传统图形渲染（3D 游戏、影视特效）；

• 科学计算（如流体力学、气象模拟）；

• 通用计算任务（未针对 AI 优化的程序）。

• 特点：注重计算精度，适合需要高精度结果的场景，但算力数值通常低于 AI 算力。

2. Tensor 算力（AI TOPS）

• 定义：指显卡专用 AI 计算单元（如 NVIDIA 的 Tensor Core、AMD 的 AI Accelerator）每秒能执行的张量运算次数，单位为 TOPS（Tera Operations Per Second）。

• 计算对象：针对低精度数据（如 INT8、FP16、BF16 等），通过牺牲部分精度换取极高的并行计算效率。

• 核心原理：基于张量（多维数组）运算，专门优化矩阵乘法（AI 模型中最核心的计算），支持混合精度计算（如 FP16 用于计算、FP32 用于存储）。

• 应用场景：

• 深度学习推理（如图像识别、NLP 模型部署）；

• 部分 AI 训练任务（需配合 FP32/FP16 通用算力）；

• 实时 AI 应用（如自动驾驶、语音助手）。

• 特点：注重并行效率，数值通常远高于 FP32 算力（例如 RTX 4090 的 FP32 算力约 82 TFLOPS，而 INT8 AI 算力达 1321 TOPS），是衡量显卡 AI 性能的核心指标。

总结

• FP32 算力：反映显卡在高精度通用计算和图形渲染中的能力，数值较低但精度高。

• Tensor 算力（AI TOPS）：反映显卡在低精度 AI 任务中的并行计算能力，数值高，是 AI 性能的关键指标。