单精度浮点算力通常用每秒浮点运算次数（FLOPS,FloatingPointOperationsPerSecond）来衡量。比如：GFLOPS：每秒十亿次浮点运算（GigaFLOPS）。TFLOPS：每秒万亿次浮点运算（TeraFLOPS）。单精度浮点算力的用途单精度浮点数在很多计算任务中有广泛应用，包括：深度学习：训练和推理过程中，很

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计算强度=运算数/访存数运算数有很多库可以算，例如thop的profilefromthopimportprofilemodel=torchvision.models.resnet18(weights=None)flops,params=profile(model,inputs=(torch.randn(1,3,224,224),))print("flops:{:.2f}Gflops".format(flops/1000/10

CPU上的快速多维矩阵乘法（草稿）Numpy可以在大约8毫秒内将4核IntelCPU上的两个1024x1024矩阵相乘。考虑到这归结为18FLOPS/核心/周期，一个周期需要三分之一纳秒，这是非常快的。Numpy使用高度优化的BLAS实现来实现这一点。BLAS是BasicLinearAlgebra子程序的缩写。这些库提供快速实

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#--coding:utf-8--importtorchimporttorchvisionfromthopimportprofile#Modelprint('==>Buildingmodel..')model=torchvision.models.alexnet(pretrained=False)dummy_input=torch.randn(1,3,224,224)flops,params=profile(model,(dumm

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FLOPS：注意全大写，是floatingpointoperationspersecond的缩写，意指每秒浮点运算次数，理解为计算速度。是一个衡量硬件性能的指标。FLOPs：注意s小写，是floatingpointoperations的缩写（s表复数），意指浮点运算数，理解为计算量。可以用来衡量算法/模型的复杂度。注意在深度学习中，我们用

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