半精度算法

① 100p计算能力相当于多少台计算机

100P计算能力相当于50万台计算机。
在目前537PFLOPS为全球第一的当下，要实现1000P，也就是百亿亿次，就需要顶尖科学家们不断地研究不断地努力。实际上，目前包括中国、美国在内的许多国家的顶尖科学家都在为之努力，但好消息还未出现。也因此，上文媒体所述的1000P并不是基于537P而言的。其二，此1000P非彼1000P。纵观上文我们已经可以断定媒体所说的1000P并不是超算意义上的1000P了，那么，既然不是，为何会有相同的叫法，二者有有何区别呢？这要从超算TOP500榜单的评判标准来解读，正常来说，入围超算计算机都要进行一项LINPACK测试，用以考察平台的双精度浮点计算能力。换言之，目前TOP500榜单上的TOP1的富岳超算的537PFLOPS成绩，就是基于双精度浮点程序的计算而取得的。但被媒体“夸夸而谈”的“1000P”并非如此，基于上文所说的平台为人工智能应用行业，所以，其运行的测试程序为Resnet-50，这一程序所测算出来的“1000P”实际上是基于半精度浮点环境所获得的。虽然同样具有权威性，但对比双精度，此1000P只能代表平台的半精度能力。其三，则是人工智能计算机与高性能计算机并非一回事。高性能计算机，大家应该都有听说过，它可以算作是科研应用的基础。人们常常提及的大气物理、流体力学、生物工程、媒体影像等，都可以通过高性能计算机来实现。可以说，高性能计算机是一种基石，它的能力越强，越能为日后各类应用的崛起提供更稳固的地基。所以，我们才会在小说《三体》中看到的“锁死人类的高性能计算机”以“阻碍人类发展”。在一定程度上，高性能计算机确实是人类发展的助推器。相反，人工智能并非如此，虽然人工智能也能深入各行各业，也对算力要求颇高，但它目前仍然无法与高性能计算机同日而语。得益于近几年深度学习、机器学习、神经网络应用的崛起，人工智能确实也越来越被大众所熟知，并且成了很多企业趋之若鹜的技术，但它只能针对特定业务、特定场景产生的应用需求，并不能覆盖整个行业。所以，人工智能与高性能计算根本就不是一回事，无论是从覆盖范围、应用场景，还是从算力表现来看，人工智能都只算高性能计算的一个小分支。即便目前人工智能的发展前景被很多专业人士看好，但百川归海，它的发展依然是基于高性能计算的发展的。1000确实大于537，但维度不同、基准不同，谁又敢百分百保证1+1就一定等于2呢？

② 英伟达的 Tesla GPU 性能有多强劲，跟普通 GPU 的主要区别是什么

根据Wikipedia GeForce 700 Series和nVidia的官方数据High Performance Computing for Servers，就CUDA核心数而言Tesla GPU没有优势，GTX 780Ti和GTX Titan的核心数分别为2880和2688，而Tesla K40和Tesla K20X也分别为2880和2688。
就单精度浮点运算能力而言GTX 780Ti和GTX Titan甚至超过Tesla K40和Tesla K20X （GTX 780Ti的单精度浮点运算能力达到了5Tflops）。
但是Tesla显卡的显存数量超过游戏用显卡，Tesla K40的显存是12G，两倍于GTX Titan的6G。
同时Tesla显卡的双精度浮点运算能力大大强于普通的GTX显卡如GTX 780, 780Ti。Tesla K40的双精度浮点运算能力是1.43Tflops，而GTX 780Ti仅为210Gflops。nVidia宣称GTX Titan的双精度浮点运算能力可以达到1.5Tflops，Compute Performance And Striking A Balance 这个评测给出了不同的结果，我没有用过GTX Titan所以不知道是否能达到官方数据。
最后，Tesla作为专用计算显卡，包括了如ECC memory等增强稳定性的措施，使得计算结果更不容易出错。
价格上这两种显卡没有比较性，Tesla K40价格超过五千美元，而GTX Titan的价格在一千美元左右。
对于结果精度要求不高或不需要进行双精度浮点运算的计算，游戏显卡是一个便宜划算的选择。

③ 2060显卡里自己有处理器，但是是流处理器。那么显卡的处理器能不能顶替CPU

流处理器处理的只是“流（数据流）”，它属于通用计算单元，但不是通用处理单元，它内部包含了大量的运算器（整数运算器，单精度、双精度、半精度浮点运算器，甚至有的还有矩阵运算器），作为通用计算单元的流处理器可以处理任何计算（不仅限于图形），例如专业显卡就可以执行大量的科学或工程计算，又或者拿显卡去挖矿就是利用流处理器去执行虚拟货币的采掘代码
而CPU中除了包含运算器之外，还必须包含逻辑控制器，它主要负责逻辑运算和一些控制/调度任务，维持计算机各硬件的协调运行离不开逻辑控制器的工作，由于运算器和逻辑控制器的存在，CPU才称得上是通用处理单元
所以显卡目前来说是不可能代替CPU的，它只能从计算上分担CPU的负担，却不能从控制/调度层面帮助CPU执行任务，而正因为CPU的这种全功能结构，只要配合适当的驱动程序，理论上它可以代替任何非存储性硬件的工作（包括代替显卡、网卡、声卡等等），只是工作效率未必有这些专一性芯片那么高，但肯定是可以接管的

④ 东汉漏刻精度为半刻的估计是根据什么来的

对东汉漏刻精度为半刻的估计，很难令人信服，这一精度估计的根据是《后汉书•律历志》中载有后汉四分历的冬至日昼夜漏刻之比为45∶55，说此值与现代计算的比较，误差在0．5刻左右。按东汉都城洛阳的经纬度计算冬至日太阳出没时刻为7时33分和17时21分，即从日出到日没为9时48分，从日没到日出为14时12分，化为百刻制为40．84∶59．16；采用秦汉时代对昏旦的规定，昼夜漏的起点即昏旦与太阳出没相距3刻或2．5刻，这样昼夜漏之比为43．84∶56．16，与45∶55相差1刻以上。若再考虑天文或民用晨昏曚影，洛阳地区为91分和28分，其结果相差更大，几种算法均得不到误差为0．5刻的结论。

⑤ 什么GPU最好

根据全面定性定量的实验结果，截至2018年10月8日，NVIDIA RTX 2080 Ti是现在最好的深度学习GPU（用单个GPU运行Tensoflow）。以单GPU系统的性能为例，对比其他GPU，它的优劣分别是：
FP32时，速度比1080 Ti快38%；FP16时，快62％。在价格上，2080 Ti比1080 Ti贵25%
FP32时，速度比2080快35%；FP16时，快47％。在价格上，2080 Ti比2080贵25%
FP32时，速度是Titan V的96%；FP16时，快3％。在价格上，2080 Ti是Titan V的1/2
FP32时，速度是Tesla V100的80%；FP16时，是Tesla V100的82%。在价格上，2080 Ti是Tesla V100的1/5
请注意，所有实验都使用Tensor Core（可用时），并且完全按照单个GPU系统成本计算。
深入分析
实验中，所有GPU的性能都是通过在合成数据上训练常规模型，测量FP32和FP16时的吞吐量（每秒处理的训练样本数）来进行评估的。为了标准化数据，同时体现其他GPU相对于1080 Ti的提升情况，实验以1080 Ti的吞吐量为基数，将其他GPU吞吐量除以基数计算加速比，这个数据是衡量两个系统间相对性能的指标。

训练不同模型时，各型号GPU的吞吐量
对上图数据计算平均值，同时按不同浮点计算能力进行分类，我们可以得到：

FP16时各GPU相对1080 Ti的加速比

FP32时各GPU相对1080 Ti的加速比
可以发现，2080的模型训练用时和1080 Ti基本持平，但2080 Ti有显着提升。而Titan V和Tesla V100由于是专为深度学习设计的GPU，它们的性能自然会比桌面级产品高出不少。最后，我们再将每个GPU的平均加速情况除以各自总成本：

FP16时各GPU相对1080 Ti的每美元加速情况

FP32时各GPU相对1080 Ti的每美元加速情况
根据这个评估指标，RTX 2080 Ti是所有GPU中最物有所值的。
2080 Ti vs V100：2080 Ti真的那么快吗？
可能有人会有疑问，为什么2080 Ti的速度能达到Tesla V100的80%，但它的价格只是后者的八分之一？答案很简单，NVIDIA希望细分市场，以便那些有足够财力的机构/个人继续购买Tesla V100（约9800美元），而普通用户则可以选择在自己价格接受范围内的RTX和GTX系列显卡——它们的性价比更高。
除了AWS、Azure和Google Cloud这样的云服务商，个人和机构可能还是买2080 Ti更划算。但这不是说亚马逊、微软、Google这些公司“人傻钱多”，Tesla V100确实有一些其他GPU所没有的重要功能：
如果你需要FP64计算。如果你的研究领域是计算流体力学、N体模拟或其他需要高数值精度（FP64）的工作，那么你就得购买Titan V或V100s。
如果你对32 GB的内存有极大需求（比如11G的内存都不够存储模型的1个batch）。这类情况很少见，它面向的是想创建自己的模型体系架构的用户。而大多数人使用的都是像ResNet、VGG、Inception、SSD或Yolo这样的东西，这些人的占比可能不到5%。
面对2080 Ti，为什么还会有人买Tesla V100？这就是NVIDIA做生意的高明之处。
2080 Ti是保时捷911，V100是布加迪威龙
V100有点像布加迪威龙，它是世界上最快的、能在公路上合法行驶的车，同时价格也贵得离谱。如果你不得不担心它的保险和维修费，那你肯定买不起这车。另一方面，RTX 2080 Ti就像一辆保时捷911，它速度非常快，操控性好，价格昂贵，但在炫耀性上就远不如前者。
毕竟如果你有买布加迪威龙的钱，你可以买一辆保时捷，外加一幢房子、一辆宝马7系、送三个孩子上大学和一笔客观的退休金。
原始性能数据
FP32吞吐量
FP32（单精度）算法是训练CNN时最常用的精度。以下是实验中的具体吞吐量数据：

FP16吞吐量（Sako）
FP16（半精度）算法足以训练许多网络，这里实验用了Yusaku Sako基准脚本：

FP32（Sako）

FP16时训练加速比（以1080 Ti为基准）

FP32时训练加速比（以1080 Ti为基准）

价格表现数据（加速/$1,000）FP32

价格表现数据（加速/$1,000）FP16

实验方法
所有模型都在合成数据集上进行训练，这能将GPU性能与CPU预处理性能有效隔离开来。
对于每个GPU，对每个模型进行10次训练实验。测量每秒处理的图像数量，然后在10次实验中取平均值。
计算加速基准的方法是获取的图像/秒吞吐量除以该特定模型的最小图像/秒吞吐量。这基本上显示了相对于基线的百分比改善（在本实验中基准为1080 Ti）。
2080 Ti、2080、Titan V和V100基准测试中考虑到了Tensor Core。
实验中使用的batch size

此外，实验还有关于硬件、软件和“什么是典型的单GPU系统”的具体设置，力求尽量还原普通用户的模型训练环境，充分保障了结果的准确性。

⑥ 6位半精度的含义是什么

最大能显示1999999，精度能到1/2000000

⑦ ARM Cortex-A15的性能

预计 Cortex-A15 MPCore 处理器的移动配置所能提供的性能是当前的高端智能手机性能的五倍还多，是基于 ARM 处理器的基础结构平台的总性能的 10 倍还多，同时还具有 ARM 标志性的低功耗特性。预计的特定于应用的实现方案示例在下面列出： 智能手机和移动计算 使用范围：1 GHz - 1.5 GHz 单核和双核配置
设备特性：灵活的性能： 即时 Web 浏览、高带宽操作
提高媒体和浮点浮点性能
最佳功耗： 扩大了低功率范围并延长了电池使用寿命
更丰富的体验： 控制台品质的游戏、导航、增强现实应用 数字家庭娱乐 使用范围：1 GHz - 2 GHz 双核或四核配置
设备特性： 高端性能： 通用和媒体性能
密集流
媒体、图形和计算工作负载。
最佳功耗、散热： 无风扇操作、energyStar
更大的物理内存： 附加内存大于 4GB 家用服务器和 Web 2.0 服务器 使用范围：1.5GHz-2.5 GHz 四核配置
设备特性：高性能： 高端高能效单线程和 MP
高扩展性： SoC 一致性，确保高性能和高能效。
虚拟化支持： 支持高效虚拟机和访问 4GB 以上的物理内存 无线基础结构 使用范围：1.5GHz-2.5 GHz 四核、八核或更高配置
设备特性：性能： 高端整数、浮点数性能
可伸缩性： “大集成”> 4 个核。TCO 更低。
大内存设备： 支持最高 1TB、硬件虚拟化支持
可靠性： 错误纠正、软故障恢复、监视设备完整性 Cortex-A15 MPCore 体系结构 ARMv7-A Cortex 多核 单处理器群集中的 1-4X SMP
通过 AMBA® 4 技术实现多个一致的 SMP 处理器群集 ISA 支持 ARM
Thumb-2
TrustZone® 安全技术
NEON™ 高级 SIMD
DSP & SIMD 扩展
VFPv4 浮点
Jazelle® RCT
硬件虚拟化支持
大物理地址扩展 (LPAE) 内存管理 ARMv7 内存管理单元 调试和跟踪 CoreSight™ DK-A15 Cortex-A15 MPCore 主要功能 Thumb-2 技术 可为传统 ARM 代码提供最高性能，对于存储指令占用的内存，最多可节省 30% 的空间。 TrustZone 技术 确保安全应用的可靠实现，适合从数字版权管理到电子支付等应用。获得技术和行业合作伙伴的广泛支持 NEON NEON 技术可加速多媒体和信号处理算法（如视频编码/解码、2D/3D 图形、游戏、音频和语音处理、图像处理技术、电话和声音合成） DSP & SIMD 扩展 增加高性能应用中 ARM 解决方案的 DSP 处理能力，同时通过便携式、电池电源设备提供所需的低功耗。DSP 扩展经过优化，适用于范围广泛的软件应用，包括伺服马达控制、VoIP 和视频音频编解码器。 浮点 对半精度、单精度和双精度浮点算法中的浮点操作提供硬件支持。Cortex-A15 处理器的浮点功能增强了下一代消费类产品（如 Internet 设备、机顶盒和家用网关）中使用的浮点算法的性能。 Jazelle RCT 最多可使即时生产 (JIT) 和提前编译的字节码语言的代码大小缩小 3 倍，以便提高传统虚拟机的速度 硬件虚拟化 Cortex-A15 MPCore 处理器是首个融合了针对数据管理和仲裁的高效硬件支持的 ARM 处理器，通过此方式，多个软件环境及其应用程序将能够同时访问系统功能。这样，就实现了可靠、具有相互隔离的虚拟环境的设备。 大物理地址扩展 (LPAE) 大物理地址扩展 (LPAE) 的引入允许处理器可访问最大 1TB 内存。 优化的 1 级高速缓存 性能和功率优化的 L1 高速缓存结合了最低访问延迟技术，可以在最大程度上提高性能和降低功耗。高速缓存中的 32KB 用于指令，32KB 用于数据。还为实现高速缓存一致性提供了增强处理器间通信的选项或支持富 SMP 功能操作系统的选项，以便简化多核软件开发 集成、可配置大小的 2 级高速缓存控制器 在高频率设计或需要降低与芯片外内存访问关联的功耗的设计中，最多可对 4 MB 高速缓存内存提供低延迟、高带宽访问 可靠性和软故障恢复 Cortex-A15 处理器内的所有 RAM（包括 L1 和 L2 高速缓存）都受奇偶校验和 ECC 错误纠正功能的保护。此机制可纠正单位错误、检测双位错误和日志错误。ECC 支持不会影响常见情况（无错误） AMBA® 4 高速缓存一致性互连 (CCI) CCI 提供符合 AMBA 4 AXI™ 一致性扩展 (ACE) 的端口，以在多个 Cortex-A15 MPCore 处理器之间实现完全一致，可以更好地利用高速缓存并简化软件开发。此功能对于高带宽应用是必需的，包括需要一致的单核和多核处理器的群集的游戏、服务器和网络。CCI 与 ARM CoreLink™ 网络互连和内存控制器 IP 相结合，提高了系统性能和能效。 Cortex-A15 NEON 媒体处理引擎 (MPE) Cortex-A15 MPE 提供了一个引擎，该引擎可同时提供 Cortex-A15 浮点单元的性能和功能以及 NEON 高级 SIMD 指令集实现，以便进一步提高媒体和信号处理功能的速度。MPE 扩展了 Cortex-A15 处理器的浮点单元 (FPU) 以提供一个 quad-MAC 以及附加的 64 位和 128 位寄存器集，在每个周期 8 位、16 位和 32 位整型以及 32 位浮点数据量的基础上支持一组丰富的 SIMD 操作。 Cortex-A15 浮点单元 (FPU) FPU 提供了与 ARM VFPv4 体系结构兼容的高性能的单双精度浮点指令，该体系结构是与上一代 ARM 浮点协处理器兼容的软件。 高级多核功能 该处理器还利用得到广泛认可的 ARM MPCore 多核技术，支持性能可伸缩性并可控制功耗，超过现今类似的高性能设备的性能，同时能够在严格限制移动电源的情况下维持运行。多核处理功能为任何四个组成处理器提供了在不使用时关闭的功能，例如，当设备处于待机模式时关闭以节省功耗。当需要更高性能时，将利用所有处理器以满足需求，同时仍分享工作负载以保持尽可能低的功耗。 侦测控制单元 SCU 负责管理互连、仲裁、通信、高速缓存之间的传输和系统内存传输、高速缓存一致性以及处理器的其他功能。Cortex-A15 MPCore 处理器还向其他系统加速器和非缓存 DMA 驱动的外设公开这些功能，以便提高性能并降低系统范围内的功耗。这一系统一致性还可降低在各个操作系统驱动程序中维持软件一致性所涉及的软件复杂性。 加速器一致性端口 SCU 上的此 AMBA 4 AXI™ 兼容的辅助接口为主机提供了一个互连点，这些互接点更易于直接连接 Cortex-A15 处理器。该接口支持所有标准读写事务，而没有其他一致性要求。但是，针对一致的内存区域的任何读事务都会与 SCU 交互，以测试信息是否已存储在 L1 高速缓存中。SCU 将在写入数据转发到内存系统之前强制其保持一致性，并可能将该事务分配到 L2 高速缓存，从而消除了直接写入对片外内存产生的功耗和性能影响 通用中断控制器 实现标准化、基于架构的中断控制器后，GIC 可提供内容丰富、使用灵活的方式来中断处理器间通信以及路由系统中断和确定其优先次序。在软件控制下，最多支持 224 次独立中断，每次中断均可在 CPU 之间分布，经过硬件确定优先级，然后在操作系统和 TrustZone 软件管理层之间路由。借助虚拟机监控程序，此路由灵活性以及支持虚拟化操作系统中断这一特性赋予了增强解决方案功能所需的其中一个主要功能。 Cortex-A15 MPCore 处理器融合了各种各样的 ARM 技术并由这些技术提供支持，包括系统 IP、物理 IP 和开发工具。此技术由来自 ARM Connected Conmmunity ™ 的各种不同 SoC 和软件设计解决方案、工具和服务提供补充，为 ARM 合作伙伴提供了一个涵盖全功能开发、验证和生产的通道，增加了设备的吸引力同时显着缩短了上市时间。

⑧ -11.25二进制半精度和单精度浮点编码

将原始数据进行整数化：
(11.25)10*(2^2)10
=(11.25)10*(4)10
=(45)10
=(2D)16
=(0010 1101)2
=(00101101)2
因为最初乘了4，即2的2次方，所以换算成二进制时应右移2位，去掉前导零，
即(1011.01)2

半精度浮点数保存的字节格式如下：
地址：+0 +1
内容：SEEE EEMM MMMM MMMM

单精度浮点数保存的字节格式如下：
地址：+0 +1 +2 +3
内容：SEEE EEEE EMMM MMMM MMMM MMMM MMMM MMMM

根据IEEE浮点数的定义，将上述二进制数规格化：
(-11.25)10
>(-1011.01)2
>-1.01101 * (2^3)

符号S为负，等于1 B；
指数EEEEE为3+16=19，等于10011 B；(半精度)
指数EEEEEEEE为3+127=130，等于10000010 B；(单精度)
尾数为0110100000 B；(半精度)
尾数为01101000000000000000000 B； (单精度)
合成后为
1 10011 01 1010 0000 (半精度) =CDA0 H
1 10000010 011 0100 0000 0000 0000 0000 (单精度) =C1340000 H

⑨ ARM Cortex-M7大幅度增强性能会抢A系列的饭碗吗

预计 Cortex-A15 MPCore 处理器的移动配置所能提供的性能是当前的高端智能手机性能的五倍还多，是基于 ARM 处理器的基础结构平台的总性能的 10 倍还多，同时还具有 ARM 标志性的低功耗特性。预计的特定于应用的实现方案示例在下面列出： 智能手机和移动计算 使用范围：1 GHz - 1.5 GHz 单核和双核配置
设备特性：灵活的性能： 即时 Web 浏览、高带宽操作
提高媒体和浮点浮点性能
最佳功耗： 扩大了低功率范围并延长了电池使用寿命
更丰富的体验： 控制台品质的游戏、导航、增强现实应用 数字家庭娱乐 使用范围：1 GHz - 2 GHz 双核或四核配置
设备特性： 高端性能： 通用和媒体性能
密集流
媒体、图形和计算工作负载。
最佳功耗、散热： 无风扇操作、energyStar
更大的物理内存： 附加内存大于 4GB 家用服务器和 Web 2.0 服务器 使用范围：1.5GHz-2.5 GHz 四核配置
设备特性：高性能： 高端高能效单线程和 MP
高扩展性： SoC 一致性，确保高性能和高能效。
虚拟化支持： 支持高效虚拟机和访问 4GB 以上的物理内存 无线基础结构 使用范围：1.5GHz-2.5 GHz 四核、八核或更高配置
设备特性：性能： 高端整数、浮点数性能
可伸缩性： “大集成”> 4 个核。TCO 更低。
大内存设备： 支持最高 1TB、硬件虚拟化支持
可靠性： 错误纠正、软故障恢复、监视设备完整性 Cortex-A15 MPCore 体系结构 ARMv7-A Cortex 多核 单处理器群集中的 1-4X SMP
通过 AMBA® 4 技术实现多个一致的 SMP 处理器群集 ISA 支持 ARM
Thumb-2
TrustZone® 安全技术
NEON? 高级 SIMD
DSP & SIMD 扩展
VFPv4 浮点
Jazelle® RCT
硬件虚拟化支持
大物理地址扩展 （LPAE） 内存管理 ARMv7 内存管理单元 调试和跟踪 CoreSight? DK-A15 Cortex-A15 MPCore 主要功能 Thumb-2 技术 可为传统 ARM 代码提供最高性能，对于存储指令占用的内存，最多可节省 30% 的空间。 TrustZone 技术 确保安全应用的可靠实现，适合从数字版权管理到电子支付等应用。获得技术和行业合作伙伴的广泛支持 NEON NEON 技术可加速多媒体和信号处理算法（如视频编码/解码、2D/3D 图形、游戏、音频和语音处理、图像处理技术、电话和声音合成） DSP & SIMD 扩展 增加高性能应用中 ARM 解决方案的 DSP 处理能力，同时通过便携式、电池电源设备提供所需的低功耗。DSP 扩展经过优化，适用于范围广泛的软件应用，包括伺服马达控制、VoIP 和视频音频编解码器。 浮点 对半精度、单精度和双精度浮点算法中的浮点操作提供硬件支持。Cortex-A15 处理器的浮点功能增强了下一代消费类产品（如 Internet 设备、机顶盒和家用网关）中使用的浮点算法的性能。 Jazelle RCT 最多可使即时生产 （JIT） 和提前编译的字节码语言的代码大小缩小 3 倍，以便提高传统虚拟机的速度 硬件虚拟化 Cortex-A15 MPCore 处理器是首个融合了针对数据管理和仲裁的高效硬件支持的 ARM 处理器，通过此方式，多个软件环境及其应用程序将能够同时访问系统功能。这样，就实现了可靠、具有相互隔离的虚拟环境的设备。 大物理地址扩展 （LPAE） 大物理地址扩展 （LPAE） 的引入允许处理器可访问最大 1TB 内存。 优化的 1 级高速缓存 性能和功率优化的 L1 高速缓存结合了最低访问延迟技术，可以在最大程度上提高性能和降低功耗。高速缓存中的 32KB 用于指令，32KB 用于数据。还为实现高速缓存一致性提供了增强处理器间通信的选项或支持富 SMP 功能操作系统的选项，以便简化多核软件开发 集成、可配置大小的 2 级高速缓存控制器 在高频率设计或需要降低与芯片外内存访问关联的功耗的设计中，最多可对 4 MB 高速缓存内存提供低延迟、高带宽访问 可靠性和软故障恢复 Cortex-A15 处理器内的所有 RAM（包括 L1 和 L2 高速缓存）都受奇偶校验和 ECC 错误纠正功能的保护。此机制可纠正单位错误、检测双位错误和日志错误。ECC 支持不会影响常见情况（无错误） AMBA® 4 高速缓存一致性互连 （CCI） CCI 提供符合 AMBA 4 AXI? 一致性扩展 （ACE） 的端口，以在多个 Cortex-A15 MPCore 处理器之间实现完全一致，可以更好地利用高速缓存并简化软件开发。此功能对于高带宽应用是必需的，包括需要一致的单核和多核处理器的群集的游戏、服务器和网络。CCI 与 ARM CoreLink? 网络互连和内存控制器 IP 相结合，提高了系统性能和能效。 Cortex-A15 NEON 媒体处理引擎 （MPE） Cortex-A15 MPE 提供了一个引擎，该引擎可同时提供 Cortex-A15 浮点单元的性能和功能以及 NEON 高级 SIMD 指令集实现，以便进一步提高媒体和信号处理功能的速度。MPE 扩展了 Cortex-A15 处理器的浮点单元 （FPU） 以提供一个 quad-MAC 以及附加的 64 位和 128 位寄存器集，在每个周期 8 位、16 位和 32 位整型以及 32 位浮点数据量的基础上支持一组丰富的 SIMD 操作。 Cortex-A15 浮点单元 （FPU） FPU 提供了与 ARM VFPv4 体系结构兼容的高性能的单双精度浮点指令，该体系结构是与上一代 ARM 浮点协处理器兼容的软件。 高级多核功能 该处理器还利用得到广泛认可的 ARM MPCore 多核技术，支持性能可伸缩性并可控制功耗，超过现今类似的高性能设备的性能，同时能够在严格限制移动电源的情况下维持运行。多核处理功能为任何四个组成处理器提供了在不使用时关闭的功能，例如，当设备处于待机模式时关闭以节省功耗。当需要更高性能时，将利用所有处理器以满足需求，同时仍分享工作负载以保持尽可能低的功耗。 侦测控制单元 SCU 负责管理互连、仲裁、通信、高速缓存之间的传输和系统内存传输、高速缓存一致性以及处理器的其他功能。Cortex-A15 MPCore 处理器还向其他系统加速器和非缓存 DMA 驱动的外设公开这些功能，以便提高性能并降低系统范围内的功耗。这一系统一致性还可降低在各个操作系统驱动程序中维持软件一致性所涉及的软件复杂性。 加速器一致性端口 SCU 上的此 AMBA 4 AXI? 兼容的辅助接口为主机提供了一个互连点，这些互接点更易于直接连接 Cortex-A15 处理器。该接口支持所有标准读写事务，而没有其他一致性要求。但是，针对一致的内存区域的任何读事务都会与 SCU 交互，以测试信息是否已存储在 L1 高速缓存中。SCU 将在写入数据转发到内存系统之前强制其保持一致性，并可能将该事务分配到 L2 高速缓存，从而消除了直接写入对片外内存产生的功耗和性能影响 通用中断控制器 实现标准化、基于架构的中断控制器后，GIC 可提供内容丰富、使用灵活的方式来中断处理器间通信以及路由系统中断和确定其优先次序。在软件控制下，最多支持 224 次独立中断，每次中断均可在 CPU 之间分布，经过硬件确定优先级，然后在操作系统和 TrustZone 软件管理层之间路由。借助虚拟机监控程序，此路由灵活性以及支持虚拟化操作系统中断这一特性赋予了增强解决方案功能所需的其中一个主要功能。 Cortex-A15 MPCore 处理器融合了各种各样的 ARM 技术并由这些技术提供支持，包括系统 IP、物理 IP 和开发工具。此技术由来自 ARM Connected Conmmunity ? 的各种不同 SoC 和软件设计解决方案、工具和服务提供补充，为 ARM 合作伙伴提供了一个涵盖全功能开发、验证和生产的通道，增加了设备的吸引力同时显着缩短了上市时间。

⑩ 您好，请问c语言中如何定义半精度浮点型，float16

C中没有float16数据类型。
float16类型在深度学习领域CNN的模型压缩，加速推理中常用，因为float32太占空间了。
在numpy中：
float16 半精度浮点数，包括：1 个符号位，5 个指数位，10 个尾数位
float32 单精度浮点数，包括：1 个符号位，8 个指数位，23 个尾数位
float64 双精度浮点数，包括：1 个符号位，11 个指数位，52 个尾数位
但是在一些芯片相关推理框架（c/c++实现）中确实有float16，还不清楚其怎么实现的。