半精度演算法

① 100p計算能力相當於多少台計算機

100P計算能力相當於50萬台計算機。
在目前537PFLOPS為全球第一的當下，要實現1000P，也就是百億億次，就需要頂尖科學家們不斷地研究不斷地努力。實際上，目前包括中國、美國在內的許多國家的頂尖科學家都在為之努力，但好消息還未出現。也因此，上文媒體所述的1000P並不是基於537P而言的。其二，此1000P非彼1000P。縱觀上文我們已經可以斷定媒體所說的1000P並不是超算意義上的1000P了，那麼，既然不是，為何會有相同的叫法，二者有有何區別呢？這要從超算TOP500榜單的評判標准來解讀，正常來說，入圍超算計算機都要進行一項LINPACK測試，用以考察平台的雙精度浮點計算能力。換言之，目前TOP500榜單上的TOP1的富岳超算的537PFLOPS成績，就是基於雙精度浮點程序的計算而取得的。但被媒體「誇誇而談」的「1000P」並非如此，基於上文所說的平台為人工智慧應用行業，所以，其運行的測試程序為Resnet-50，這一程序所測算出來的「1000P」實際上是基於半精度浮點環境所獲得的。雖然同樣具有權威性，但對比雙精度，此1000P只能代表平台的半精度能力。其三，則是人工智慧計算機與高性能計算機並非一回事。高性能計算機，大家應該都有聽說過，它可以算作是科研應用的基礎。人們常常提及的大氣物理、流體力學、生物工程、媒體影像等，都可以通過高性能計算機來實現。可以說，高性能計算機是一種基石，它的能力越強，越能為日後各類應用的崛起提供更穩固的地基。所以，我們才會在小說《三體》中看到的「鎖死人類的高性能計算機」以「阻礙人類發展」。在一定程度上，高性能計算機確實是人類發展的助推器。相反，人工智慧並非如此，雖然人工智慧也能深入各行各業，也對算力要求頗高，但它目前仍然無法與高性能計算機同日而語。得益於近幾年深度學習、機器學習、神經網路應用的崛起，人工智慧確實也越來越被大眾所熟知，並且成了很多企業趨之若鶩的技術，但它只能針對特定業務、特定場景產生的應用需求，並不能覆蓋整個行業。所以，人工智慧與高性能計算根本就不是一回事，無論是從覆蓋范圍、應用場景，還是從算力表現來看，人工智慧都只算高性能計算的一個小分支。即便目前人工智慧的發展前景被很多專業人士看好，但百川歸海，它的發展依然是基於高性能計算的發展的。1000確實大於537，但維度不同、基準不同，誰又敢百分百保證1+1就一定等於2呢？

② 英偉達的 Tesla GPU 性能有多強勁，跟普通 GPU 的主要區別是什麼

根據Wikipedia GeForce 700 Series和nVidia的官方數據High Performance Computing for Servers，就CUDA核心數而言Tesla GPU沒有優勢，GTX 780Ti和GTX Titan的核心數分別為2880和2688，而Tesla K40和Tesla K20X也分別為2880和2688。
就單精度浮點運算能力而言GTX 780Ti和GTX Titan甚至超過Tesla K40和Tesla K20X （GTX 780Ti的單精度浮點運算能力達到了5Tflops）。
但是Tesla顯卡的顯存數量超過游戲用顯卡，Tesla K40的顯存是12G，兩倍於GTX Titan的6G。
同時Tesla顯卡的雙精度浮點運算能力大大強於普通的GTX顯卡如GTX 780, 780Ti。Tesla K40的雙精度浮點運算能力是1.43Tflops，而GTX 780Ti僅為210Gflops。nVidia宣稱GTX Titan的雙精度浮點運算能力可以達到1.5Tflops，Compute Performance And Striking A Balance 這個評測給出了不同的結果，我沒有用過GTX Titan所以不知道是否能達到官方數據。
最後，Tesla作為專用計算顯卡，包括了如ECC memory等增強穩定性的措施，使得計算結果更不容易出錯。
價格上這兩種顯卡沒有比較性，Tesla K40價格超過五千美元，而GTX Titan的價格在一千美元左右。
對於結果精度要求不高或不需要進行雙精度浮點運算的計算，游戲顯卡是一個便宜劃算的選擇。

③ 2060顯卡里自己有處理器，但是是流處理器。那麼顯卡的處理器能不能頂替CPU

流處理器處理的只是「流（數據流）」，它屬於通用計算單元，但不是通用處理單元，它內部包含了大量的運算器（整數運算器，單精度、雙精度、半精度浮點運算器，甚至有的還有矩陣運算器），作為通用計算單元的流處理器可以處理任何計算（不僅限於圖形），例如專業顯卡就可以執行大量的科學或工程計算，又或者拿顯卡去挖礦就是利用流處理器去執行虛擬貨幣的採掘代碼
而CPU中除了包含運算器之外，還必須包含邏輯控制器，它主要負責邏輯運算和一些控制/調度任務，維持計算機各硬體的協調運行離不開邏輯控制器的工作，由於運算器和邏輯控制器的存在，CPU才稱得上是通用處理單元
所以顯卡目前來說是不可能代替CPU的，它只能從計算上分擔CPU的負擔，卻不能從控制/調度層面幫助CPU執行任務，而正因為CPU的這種全功能結構，只要配合適當的驅動程序，理論上它可以代替任何非存儲性硬體的工作（包括代替顯卡、網卡、音效卡等等），只是工作效率未必有這些專一性晶元那麼高，但肯定是可以接管的

④ 東漢漏刻精度為半刻的估計是根據什麼來的

對東漢漏刻精度為半刻的估計，很難令人信服，這一精度估計的根據是《後漢書•律歷志》中載有後漢四分歷的冬至日晝夜漏刻之比為45∶55，說此值與現代計算的比較，誤差在0．5刻左右。按東漢都城洛陽的經緯度計算冬至日太陽出沒時刻為7時33分和17時21分，即從日出到日沒為9時48分，從日沒到日出為14時12分，化為百刻制為40．84∶59．16；採用秦漢時代對昏旦的規定，晝夜漏的起點即昏旦與太陽出沒相距3刻或2．5刻，這樣晝夜漏之比為43．84∶56．16，與45∶55相差1刻以上。若再考慮天文或民用晨昏曚影，洛陽地區為91分和28分，其結果相差更大，幾種演算法均得不到誤差為0．5刻的結論。

⑤ 什麼GPU最好

根據全面定性定量的實驗結果，截至2018年10月8日，NVIDIA RTX 2080 Ti是現在最好的深度學習GPU（用單個GPU運行Tensoflow）。以單GPU系統的性能為例，對比其他GPU，它的優劣分別是：
FP32時，速度比1080 Ti快38%；FP16時，快62％。在價格上，2080 Ti比1080 Ti貴25%
FP32時，速度比2080快35%；FP16時，快47％。在價格上，2080 Ti比2080貴25%
FP32時，速度是Titan V的96%；FP16時，快3％。在價格上，2080 Ti是Titan V的1/2
FP32時，速度是Tesla V100的80%；FP16時，是Tesla V100的82%。在價格上，2080 Ti是Tesla V100的1/5
請注意，所有實驗都使用Tensor Core（可用時），並且完全按照單個GPU系統成本計算。
深入分析
實驗中，所有GPU的性能都是通過在合成數據上訓練常規模型，測量FP32和FP16時的吞吐量（每秒處理的訓練樣本數）來進行評估的。為了標准化數據，同時體現其他GPU相對於1080 Ti的提升情況，實驗以1080 Ti的吞吐量為基數，將其他GPU吞吐量除以基數計算加速比，這個數據是衡量兩個系統間相對性能的指標。

訓練不同模型時，各型號GPU的吞吐量
對上圖數據計算平均值，同時按不同浮點計算能力進行分類，我們可以得到：

FP16時各GPU相對1080 Ti的加速比

FP32時各GPU相對1080 Ti的加速比
可以發現，2080的模型訓練用時和1080 Ti基本持平，但2080 Ti有顯著提升。而Titan V和Tesla V100由於是專為深度學習設計的GPU，它們的性能自然會比桌面級產品高出不少。最後，我們再將每個GPU的平均加速情況除以各自總成本：

FP16時各GPU相對1080 Ti的每美元加速情況

FP32時各GPU相對1080 Ti的每美元加速情況
根據這個評估指標，RTX 2080 Ti是所有GPU中最物有所值的。
2080 Ti vs V100：2080 Ti真的那麼快嗎？
可能有人會有疑問，為什麼2080 Ti的速度能達到Tesla V100的80%，但它的價格只是後者的八分之一？答案很簡單，NVIDIA希望細分市場，以便那些有足夠財力的機構/個人繼續購買Tesla V100（約9800美元），而普通用戶則可以選擇在自己價格接受范圍內的RTX和GTX系列顯卡——它們的性價比更高。
除了AWS、Azure和Google Cloud這樣的雲服務商，個人和機構可能還是買2080 Ti更劃算。但這不是說亞馬遜、微軟、Google這些公司「人傻錢多」，Tesla V100確實有一些其他GPU所沒有的重要功能：
如果你需要FP64計算。如果你的研究領域是計算流體力學、N體模擬或其他需要高數值精度（FP64）的工作，那麼你就得購買Titan V或V100s。
如果你對32 GB的內存有極大需求（比如11G的內存都不夠存儲模型的1個batch）。這類情況很少見，它面向的是想創建自己的模型體系架構的用戶。而大多數人使用的都是像ResNet、VGG、Inception、SSD或Yolo這樣的東西，這些人的佔比可能不到5%。
面對2080 Ti，為什麼還會有人買Tesla V100？這就是NVIDIA做生意的高明之處。
2080 Ti是保時捷911，V100是布加迪威龍
V100有點像布加迪威龍，它是世界上最快的、能在公路上合法行駛的車，同時價格也貴得離譜。如果你不得不擔心它的保險和維修費，那你肯定買不起這車。另一方面，RTX 2080 Ti就像一輛保時捷911，它速度非常快，操控性好，價格昂貴，但在炫耀性上就遠不如前者。
畢竟如果你有買布加迪威龍的錢，你可以買一輛保時捷，外加一幢房子、一輛寶馬7系、送三個孩子上大學和一筆客觀的退休金。
原始性能數據
FP32吞吐量
FP32（單精度）演算法是訓練CNN時最常用的精度。以下是實驗中的具體吞吐量數據：

FP16吞吐量（Sako）
FP16（半精度）演算法足以訓練許多網路，這里實驗用了Yusaku Sako基準腳本：

FP32（Sako）

FP16時訓練加速比（以1080 Ti為基準）

FP32時訓練加速比（以1080 Ti為基準）

價格表現數據（加速/$1,000）FP32

價格表現數據（加速/$1,000）FP16

實驗方法
所有模型都在合成數據集上進行訓練，這能將GPU性能與CPU預處理性能有效隔離開來。
對於每個GPU，對每個模型進行10次訓練實驗。測量每秒處理的圖像數量，然後在10次實驗中取平均值。
計算加速基準的方法是獲取的圖像/秒吞吐量除以該特定模型的最小圖像/秒吞吐量。這基本上顯示了相對於基線的百分比改善（在本實驗中基準為1080 Ti）。
2080 Ti、2080、Titan V和V100基準測試中考慮到了Tensor Core。
實驗中使用的batch size

此外，實驗還有關於硬體、軟體和「什麼是典型的單GPU系統」的具體設置，力求盡量還原普通用戶的模型訓練環境，充分保障了結果的准確性。

⑥ 6位半精度的含義是什麼

最大能顯示1999999，精度能到1/2000000

⑦ ARM Cortex-A15的性能

預計 Cortex-A15 MPCore 處理器的移動配置所能提供的性能是當前的高端智能手機性能的五倍還多，是基於 ARM 處理器的基礎結構平台的總性能的 10 倍還多，同時還具有 ARM 標志性的低功耗特性。預計的特定於應用的實現方案示例在下面列出： 智能手機和移動計算 使用范圍：1 GHz - 1.5 GHz 單核和雙核配置
設備特性：靈活的性能： 即時 Web 瀏覽、高帶寬操作
提高媒體和浮點浮點性能
最佳功耗： 擴大了低功率范圍並延長了電池使用壽命
更豐富的體驗： 控制台品質的游戲、導航、增強現實應用 數字家庭娛樂 使用范圍：1 GHz - 2 GHz 雙核或四核配置
設備特性： 高端性能： 通用和媒體性能
密集流
媒體、圖形和計算工作負載。
最佳功耗、散熱： 無風扇操作、energyStar
更大的物理內存： 附加內存大於 4GB 家用伺服器和 Web 2.0 伺服器 使用范圍：1.5GHz-2.5 GHz 四核配置
設備特性：高性能： 高端高能效單線程和 MP
高擴展性： SoC 一致性，確保高性能和高能效。
虛擬化支持： 支持高效虛擬機和訪問 4GB 以上的物理內存 無線基礎結構 使用范圍：1.5GHz-2.5 GHz 四核、八核或更高配置
設備特性：性能： 高端整數、浮點數性能
可伸縮性： 「大集成」> 4 個核。TCO 更低。
大內存設備： 支持最高 1TB、硬體虛擬化支持
可靠性： 錯誤糾正、軟故障恢復、監視設備完整性 Cortex-A15 MPCore 體系結構 ARMv7-A Cortex 多核 單處理器群集中的 1-4X SMP
通過 AMBA® 4 技術實現多個一致的 SMP 處理器群集 ISA 支持 ARM
Thumb-2
TrustZone® 安全技術
NEON™ 高級 SIMD
DSP & SIMD 擴展
VFPv4 浮點
Jazelle® RCT
硬體虛擬化支持
大物理地址擴展 (LPAE) 內存管理 ARMv7 內存管理單元 調試和跟蹤 CoreSight™ DK-A15 Cortex-A15 MPCore 主要功能 Thumb-2 技術 可為傳統 ARM 代碼提供最高性能，對於存儲指令佔用的內存，最多可節省 30% 的空間。 TrustZone 技術 確保安全應用的可靠實現，適合從數字版權管理到電子支付等應用。獲得技術和行業合作夥伴的廣泛支持 NEON NEON 技術可加速多媒體和信號處理演算法（如視頻編碼/解碼、2D/3D 圖形、游戲、音頻和語音處理、圖像處理技術、電話和聲音合成） DSP & SIMD 擴展 增加高性能應用中 ARM 解決方案的 DSP 處理能力，同時通過攜帶型、電池電源設備提供所需的低功耗。DSP 擴展經過優化，適用於范圍廣泛的軟體應用，包括伺服馬達控制、VoIP 和視頻音頻編解碼器。 浮點 對半精度、單精度和雙精度浮點演算法中的浮點操作提供硬體支持。Cortex-A15 處理器的浮點功能增強了下一代消費類產品（如 Internet 設備、機頂盒和家用網關）中使用的浮點演算法的性能。 Jazelle RCT 最多可使即時生產 (JIT) 和提前編譯的位元組碼語言的代碼大小縮小 3 倍，以便提高傳統虛擬機的速度 硬體虛擬化 Cortex-A15 MPCore 處理器是首個融合了針對數據管理和仲裁的高效硬體支持的 ARM 處理器，通過此方式，多個軟體環境及其應用程序將能夠同時訪問系統功能。這樣，就實現了可靠、具有相互隔離的虛擬環境的設備。 大物理地址擴展 (LPAE) 大物理地址擴展 (LPAE) 的引入允許處理器可訪問最大 1TB 內存。 優化的 1 級高速緩存 性能和功率優化的 L1 高速緩存結合了最低訪問延遲技術，可以在最大程度上提高性能和降低功耗。高速緩存中的 32KB 用於指令，32KB 用於數據。還為實現高速緩存一致性提供了增強處理器間通信的選項或支持富 SMP 功能操作系統的選項，以便簡化多核軟體開發 集成、可配置大小的 2 級高速緩存控制器 在高頻率設計或需要降低與晶元外內存訪問關聯的功耗的設計中，最多可對 4 MB 高速緩存內存提供低延遲、高帶寬訪問 可靠性和軟故障恢復 Cortex-A15 處理器內的所有 RAM（包括 L1 和 L2 高速緩存）都受奇偶校驗和 ECC 錯誤糾正功能的保護。此機制可糾正單位錯誤、檢測雙位錯誤和日誌錯誤。ECC 支持不會影響常見情況（無錯誤） AMBA® 4 高速緩存一致性互連 (CCI) CCI 提供符合 AMBA 4 AXI™ 一致性擴展 (ACE) 的埠，以在多個 Cortex-A15 MPCore 處理器之間實現完全一致，可以更好地利用高速緩存並簡化軟體開發。此功能對於高帶寬應用是必需的，包括需要一致的單核和多核處理器的群集的游戲、伺服器和網路。CCI 與 ARM CoreLink™ 網路互連和內存控制器 IP 相結合，提高了系統性能和能效。 Cortex-A15 NEON 媒體處理引擎 (MPE) Cortex-A15 MPE 提供了一個引擎，該引擎可同時提供 Cortex-A15 浮點單元的性能和功能以及 NEON 高級 SIMD 指令集實現，以便進一步提高媒體和信號處理功能的速度。MPE 擴展了 Cortex-A15 處理器的浮點單元 (FPU) 以提供一個 quad-MAC 以及附加的 64 位和 128 位寄存器集，在每個周期 8 位、16 位和 32 位整型以及 32 位浮點數據量的基礎上支持一組豐富的 SIMD 操作。 Cortex-A15 浮點單元 (FPU) FPU 提供了與 ARM VFPv4 體系結構兼容的高性能的單雙精度浮點指令，該體系結構是與上一代 ARM 浮點協處理器兼容的軟體。 高級多核功能 該處理器還利用得到廣泛認可的 ARM MPCore 多核技術，支持性能可伸縮性並可控制功耗，超過現今類似的高性能設備的性能，同時能夠在嚴格限制移動電源的情況下維持運行。多核處理功能為任何四個組成處理器提供了在不使用時關閉的功能，例如，當設備處於待機模式時關閉以節省功耗。當需要更高性能時，將利用所有處理器以滿足需求，同時仍分享工作負載以保持盡可能低的功耗。 偵測控制單元 SCU 負責管理互連、仲裁、通信、高速緩存之間的傳輸和系統內存傳輸、高速緩存一致性以及處理器的其他功能。Cortex-A15 MPCore 處理器還向其他系統加速器和非緩存 DMA 驅動的外設公開這些功能，以便提高性能並降低系統范圍內的功耗。這一系統一致性還可降低在各個操作系統驅動程序中維持軟體一致性所涉及的軟體復雜性。 加速器一致性埠 SCU 上的此 AMBA 4 AXI™ 兼容的輔助介面為主機提供了一個互連點，這些互接點更易於直接連接 Cortex-A15 處理器。該介面支持所有標准讀寫事務，而沒有其他一致性要求。但是，針對一致的內存區域的任何讀事務都會與 SCU 交互，以測試信息是否已存儲在 L1 高速緩存中。SCU 將在寫入數據轉發到內存系統之前強制其保持一致性，並可能將該事務分配到 L2 高速緩存，從而消除了直接寫入對片外內存產生的功耗和性能影響 通用中斷控制器 實現標准化、基於架構的中斷控制器後，GIC 可提供內容豐富、使用靈活的方式來中斷處理器間通信以及路由系統中斷和確定其優先次序。在軟體控制下，最多支持 224 次獨立中斷，每次中斷均可在 CPU 之間分布，經過硬體確定優先順序，然後在操作系統和 TrustZone 軟體管理層之間路由。藉助虛擬機監控程序，此路由靈活性以及支持虛擬化操作系統中斷這一特性賦予了增強解決方案功能所需的其中一個主要功能。 Cortex-A15 MPCore 處理器融合了各種各樣的 ARM 技術並由這些技術提供支持，包括系統 IP、物理 IP 和開發工具。此技術由來自 ARM Connected Conmmunity ™ 的各種不同 SoC 和軟體設計解決方案、工具和服務提供補充，為 ARM 合作夥伴提供了一個涵蓋全功能開發、驗證和生產的通道，增加了設備的吸引力同時顯著縮短了上市時間。

⑧ -11.25二進制半精度和單精度浮點編碼

將原始數據進行整數化：
(11.25)10*(2^2)10
=(11.25)10*(4)10
=(45)10
=(2D)16
=(0010 1101)2
=(00101101)2
因為最初乘了4，即2的2次方，所以換算成二進制時應右移2位，去掉前導零，
即(1011.01)2

半精度浮點數保存的位元組格式如下：
地址：+0 +1
內容：SEEE EEMM MMMM MMMM

單精度浮點數保存的位元組格式如下：
地址：+0 +1 +2 +3
內容：SEEE EEEE EMMM MMMM MMMM MMMM MMMM MMMM

根據IEEE浮點數的定義，將上述二進制數規格化：
(-11.25)10
>(-1011.01)2
>-1.01101 * (2^3)

符號S為負，等於1 B；
指數EEEEE為3+16=19，等於10011 B；(半精度)
指數EEEEEEEE為3+127=130，等於10000010 B；(單精度)
尾數為0110100000 B；(半精度)
尾數為01101000000000000000000 B； (單精度)
合成後為
1 10011 01 1010 0000 (半精度) =CDA0 H
1 10000010 011 0100 0000 0000 0000 0000 (單精度) =C1340000 H

⑨ ARM Cortex-M7大幅度增強性能會搶A系列的飯碗嗎

預計 Cortex-A15 MPCore 處理器的移動配置所能提供的性能是當前的高端智能手機性能的五倍還多，是基於 ARM 處理器的基礎結構平台的總性能的 10 倍還多，同時還具有 ARM 標志性的低功耗特性。預計的特定於應用的實現方案示例在下面列出： 智能手機和移動計算 使用范圍：1 GHz - 1.5 GHz 單核和雙核配置
設備特性：靈活的性能： 即時 Web 瀏覽、高帶寬操作
提高媒體和浮點浮點性能
最佳功耗： 擴大了低功率范圍並延長了電池使用壽命
更豐富的體驗： 控制台品質的游戲、導航、增強現實應用 數字家庭娛樂 使用范圍：1 GHz - 2 GHz 雙核或四核配置
設備特性： 高端性能： 通用和媒體性能
密集流
媒體、圖形和計算工作負載。
最佳功耗、散熱： 無風扇操作、energyStar
更大的物理內存： 附加內存大於 4GB 家用伺服器和 Web 2.0 伺服器 使用范圍：1.5GHz-2.5 GHz 四核配置
設備特性：高性能： 高端高能效單線程和 MP
高擴展性： SoC 一致性，確保高性能和高能效。
虛擬化支持： 支持高效虛擬機和訪問 4GB 以上的物理內存 無線基礎結構 使用范圍：1.5GHz-2.5 GHz 四核、八核或更高配置
設備特性：性能： 高端整數、浮點數性能
可伸縮性： 「大集成」> 4 個核。TCO 更低。
大內存設備： 支持最高 1TB、硬體虛擬化支持
可靠性： 錯誤糾正、軟故障恢復、監視設備完整性 Cortex-A15 MPCore 體系結構 ARMv7-A Cortex 多核 單處理器群集中的 1-4X SMP
通過 AMBA® 4 技術實現多個一致的 SMP 處理器群集 ISA 支持 ARM
Thumb-2
TrustZone® 安全技術
NEON? 高級 SIMD
DSP & SIMD 擴展
VFPv4 浮點
Jazelle® RCT
硬體虛擬化支持
大物理地址擴展 （LPAE） 內存管理 ARMv7 內存管理單元 調試和跟蹤 CoreSight? DK-A15 Cortex-A15 MPCore 主要功能 Thumb-2 技術 可為傳統 ARM 代碼提供最高性能，對於存儲指令佔用的內存，最多可節省 30% 的空間。 TrustZone 技術 確保安全應用的可靠實現，適合從數字版權管理到電子支付等應用。獲得技術和行業合作夥伴的廣泛支持 NEON NEON 技術可加速多媒體和信號處理演算法（如視頻編碼/解碼、2D/3D 圖形、游戲、音頻和語音處理、圖像處理技術、電話和聲音合成） DSP & SIMD 擴展 增加高性能應用中 ARM 解決方案的 DSP 處理能力，同時通過攜帶型、電池電源設備提供所需的低功耗。DSP 擴展經過優化，適用於范圍廣泛的軟體應用，包括伺服馬達控制、VoIP 和視頻音頻編解碼器。 浮點 對半精度、單精度和雙精度浮點演算法中的浮點操作提供硬體支持。Cortex-A15 處理器的浮點功能增強了下一代消費類產品（如 Internet 設備、機頂盒和家用網關）中使用的浮點演算法的性能。 Jazelle RCT 最多可使即時生產 （JIT） 和提前編譯的位元組碼語言的代碼大小縮小 3 倍，以便提高傳統虛擬機的速度 硬體虛擬化 Cortex-A15 MPCore 處理器是首個融合了針對數據管理和仲裁的高效硬體支持的 ARM 處理器，通過此方式，多個軟體環境及其應用程序將能夠同時訪問系統功能。這樣，就實現了可靠、具有相互隔離的虛擬環境的設備。 大物理地址擴展 （LPAE） 大物理地址擴展 （LPAE） 的引入允許處理器可訪問最大 1TB 內存。 優化的 1 級高速緩存 性能和功率優化的 L1 高速緩存結合了最低訪問延遲技術，可以在最大程度上提高性能和降低功耗。高速緩存中的 32KB 用於指令，32KB 用於數據。還為實現高速緩存一致性提供了增強處理器間通信的選項或支持富 SMP 功能操作系統的選項，以便簡化多核軟體開發 集成、可配置大小的 2 級高速緩存控制器 在高頻率設計或需要降低與晶元外內存訪問關聯的功耗的設計中，最多可對 4 MB 高速緩存內存提供低延遲、高帶寬訪問 可靠性和軟故障恢復 Cortex-A15 處理器內的所有 RAM（包括 L1 和 L2 高速緩存）都受奇偶校驗和 ECC 錯誤糾正功能的保護。此機制可糾正單位錯誤、檢測雙位錯誤和日誌錯誤。ECC 支持不會影響常見情況（無錯誤） AMBA® 4 高速緩存一致性互連 （CCI） CCI 提供符合 AMBA 4 AXI? 一致性擴展 （ACE） 的埠，以在多個 Cortex-A15 MPCore 處理器之間實現完全一致，可以更好地利用高速緩存並簡化軟體開發。此功能對於高帶寬應用是必需的，包括需要一致的單核和多核處理器的群集的游戲、伺服器和網路。CCI 與 ARM CoreLink? 網路互連和內存控制器 IP 相結合，提高了系統性能和能效。 Cortex-A15 NEON 媒體處理引擎 （MPE） Cortex-A15 MPE 提供了一個引擎，該引擎可同時提供 Cortex-A15 浮點單元的性能和功能以及 NEON 高級 SIMD 指令集實現，以便進一步提高媒體和信號處理功能的速度。MPE 擴展了 Cortex-A15 處理器的浮點單元 （FPU） 以提供一個 quad-MAC 以及附加的 64 位和 128 位寄存器集，在每個周期 8 位、16 位和 32 位整型以及 32 位浮點數據量的基礎上支持一組豐富的 SIMD 操作。 Cortex-A15 浮點單元 （FPU） FPU 提供了與 ARM VFPv4 體系結構兼容的高性能的單雙精度浮點指令，該體系結構是與上一代 ARM 浮點協處理器兼容的軟體。 高級多核功能 該處理器還利用得到廣泛認可的 ARM MPCore 多核技術，支持性能可伸縮性並可控制功耗，超過現今類似的高性能設備的性能，同時能夠在嚴格限制移動電源的情況下維持運行。多核處理功能為任何四個組成處理器提供了在不使用時關閉的功能，例如，當設備處於待機模式時關閉以節省功耗。當需要更高性能時，將利用所有處理器以滿足需求，同時仍分享工作負載以保持盡可能低的功耗。 偵測控制單元 SCU 負責管理互連、仲裁、通信、高速緩存之間的傳輸和系統內存傳輸、高速緩存一致性以及處理器的其他功能。Cortex-A15 MPCore 處理器還向其他系統加速器和非緩存 DMA 驅動的外設公開這些功能，以便提高性能並降低系統范圍內的功耗。這一系統一致性還可降低在各個操作系統驅動程序中維持軟體一致性所涉及的軟體復雜性。 加速器一致性埠 SCU 上的此 AMBA 4 AXI? 兼容的輔助介面為主機提供了一個互連點，這些互接點更易於直接連接 Cortex-A15 處理器。該介面支持所有標准讀寫事務，而沒有其他一致性要求。但是，針對一致的內存區域的任何讀事務都會與 SCU 交互，以測試信息是否已存儲在 L1 高速緩存中。SCU 將在寫入數據轉發到內存系統之前強制其保持一致性，並可能將該事務分配到 L2 高速緩存，從而消除了直接寫入對片外內存產生的功耗和性能影響 通用中斷控制器 實現標准化、基於架構的中斷控制器後，GIC 可提供內容豐富、使用靈活的方式來中斷處理器間通信以及路由系統中斷和確定其優先次序。在軟體控制下，最多支持 224 次獨立中斷，每次中斷均可在 CPU 之間分布，經過硬體確定優先順序，然後在操作系統和 TrustZone 軟體管理層之間路由。藉助虛擬機監控程序，此路由靈活性以及支持虛擬化操作系統中斷這一特性賦予了增強解決方案功能所需的其中一個主要功能。 Cortex-A15 MPCore 處理器融合了各種各樣的 ARM 技術並由這些技術提供支持，包括系統 IP、物理 IP 和開發工具。此技術由來自 ARM Connected Conmmunity ? 的各種不同 SoC 和軟體設計解決方案、工具和服務提供補充，為 ARM 合作夥伴提供了一個涵蓋全功能開發、驗證和生產的通道，增加了設備的吸引力同時顯著縮短了上市時間。

⑩ 您好，請問c語言中如何定義半精度浮點型，float16

C中沒有float16數據類型。
float16類型在深度學習領域CNN的模型壓縮，加速推理中常用，因為float32太占空間了。
在numpy中：
float16 半精度浮點數，包括：1 個符號位，5 個指數位，10 個尾數位
float32 單精度浮點數，包括：1 個符號位，8 個指數位，23 個尾數位
float64 雙精度浮點數，包括：1 個符號位，11 個指數位，52 個尾數位
但是在一些晶元相關推理框架（c/c++實現）中確實有float16，還不清楚其怎麼實現的。