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了解使用车顶建模的应用程序性能
计算应用程序性能的普遍挑战是，现实世界的性能和理论性能可能会有所不同。随着产品生态系统的生态系统，随着高性能计算（HPC），游戏或当前景观 - 大语言模型（LLMS）等高性能需求而增长，必须准确地计算出具有屋顶线模型的邮政应用程序性能，这是首先出现在数据科学方面。
来源:走向数据科学通过计算应用程序的性能，实际的性能和理论性能可能会有所不同。借助高性能需求的生态系统，例如高性能计算（HPC），游戏或当前景观 - 大语言模型（LLMS），必须准确计算应用程序的性能。
简单地测量理论GFLOPS（每秒浮点操作）是不够的，因为应用程序在现实世界中很少达到这些最大值。这是车顶线模型的来源，提供了一种清晰的视觉方法来估计应用程序的性能并突出硬件特定优化的关键作用。
为什么简单的指标不够
当我们考虑衡量性能时，会想到一些指标：
- Execution time: This tells you how long a task took but offers no insight into why.Cycles per Instructions (CPI): This only measures the processor’s compute performance.Serial vs Parallel execution: Measures compute performance overlooking any hardware optimizations.Floating Point Operations Per Second (FLOP/s): This only represents a theoretical maximum which is often not achievable in a real-world scenario.
车顶建模
从这种建模技术中，有两个参数可以用硬件定义可实现的限制：
数据运动： 计算：最大
ncu
全部
拖鞋：