问GPU中TFLOPS与线程的关系？

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TFLOPS是Terra(十亿)浮点运算每秒的缩写

它简单地表示一个处理设备一秒钟能做多少浮点运算(例如加法、乘法、除法)。

线程只是执行的路径，一个进程拥有的线程越多，它可以使用的处理器核就越多，所以在多核环境中它会更快。

这两个概念都适用于处理器和GPU。GPU通常有更多的内核(数百个)，因此并行性(使用许多线程)对于实现高性能非常重要。

两者之间没有直接的关系，但通常更多的线程意味着更大的处理能力，因为有一个限制的晶体管和触发器，我们可以封装到一个单一的核心。

您可以使用以下计算来计算处理器的总触发器速度：

Performance = Cores * CorePerformanceInFLOPS

许多进程不能很好地并行化，当添加第二个内核时，性能提高不到50%，而随着内核的增加，效率越来越低。

线程是一个独立的东西，而不是一个核心。核心是一个物理实体，而线程是一个执行路径。如果您有一个n线程程序，那么您不能使用比n内核更多的代码来完成这个任务。

另外，请注意，这没有考虑到超线程(主要出现在Intel CPU中)，其中一个物理内核运行两个线程，有效地充当两个独立的内核。

对于一个具体的算法需要什么样的性能，这取决于需要确定的因素太多。仅仅因为硬件有一个高的触发器值，并不意味着它将能够使用它，如果它的瓶颈内存带宽，或CPU。此外，算法可能优化得很糟糕或很好，也可能专门针对这个或另一个硬件进行优化，而且硬件也可能针对这个或另一个过程进行优化，并且该进程可能是可并行的，也可能不是可并行的(在这种情况下，您将不会从额外的核中受益)，因此您可以看到它不是一个容易回答的问题。