① gpu算力怎么理解,gpu算力是用来干嘛的
理解GPU算力，首先要知道它涉及到的几个关键因素：计算核心个数、核心频率以及核心单时钟周期能力。GPU的峰值算力是衡量其计算能力的重要指标，具体计算方法涉及到这三个因素。公式表示如下：
Fclk（GPU的时钟周期内指令执行数，单位为FLOPS/Cycle）
Freq（运行频率，单位为GHz）
N_SM（GPU SM数量，单位为Cores）
计算公式为：GPU算力 = Fclk * Freq * N_SM
以NVIDIA A100为例，其白皮书中给出的数据是：FP32 Tensor Core指令吞吐64 FLOPS/Cycle，核心运行频率为1.41GHz，SM数量为108。值得注意的是，Tensor Core中的MAC或FFA融合乘加指令，每次执行计算两次，即一次乘法和一次加法。因此，需要将原始指令吞吐量乘以2。根据上述公式，我们可以计算出NVIDIA A100的算力约为1.95 TFLOPS，这与NVIDIA A100的白皮书数据一致。通过这个例子，我们可以清晰理解GPU算力的计算方式及其重要性。
② GPU算力科普，什么是GPU算力
GPU，全称为图形处理器(Graphics Processing Unit)，是计算机中用于处理图形和图像运算的专用处理器。它能在视频编解码、深度学习、科学计算等场景中提供快速、稳定、弹性的计算服务。GPU拥有多个核心，能在同一时间处理多个任务的不同部分，效率远超单一的CPU。GPU算力的大小受到核心数量、频率、内存带宽等要素影响，衡量单位为每秒浮点运算次数（FLOPS）。GPU算力广泛应用于图形图像计算、机器学习、科学计算、视频处理等领域。厚德云作为专业的GPU算力云平台，提供可靠、稳定、易用且经济实惠的GPU算力资源解决方案。