V100中FP32硬件单元和FP64硬件单元的数量关系
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均衡分配资源的前提 下，处理低精度的硬件单元数量更多，表现更 高的算力性能。GPU 作为加速器得到广泛应用一定程度上得益于它的通用性，为了在不同精度的数据类型上具有良好的性能，以兼顾 AI、科学计算等不同场景的需要，英伟达在分配处理不同数据类型的硬件单元时大体上保持均衡。因为低精度数据类型的计算占用更少的硬件资源，同一款 GPU 中的处理低精度数据类型的硬件单元的数量较多，对应计算能力也较强。以V100 为例，每个 SM 中 FP32 单元的数量都为 FP64 单元的两倍，最终 V100 的 FP32 算力（15.7 TFLOPS）也近似为 FP64（7.8 TFLOPS）的两倍，类似的规律也可以在各代架构旗舰 P100、A100 和 H100 中看到。
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