我想知道如何为我的程序（比如 CUDA 应用程序）计算 GFlops。
我是否需要测量代码中的执行时间和浮点运算的数量？如果我有一个像“logf”这样的操作，它会只算一次失败吗？
【问题讨论】：
ACTUAL 浮点运算的数量将取决于代码的编写方式（编译器可以双向优化 - 即合并常用操作 c = (a * 4.0 + b * 4.0); 可以变成 c = (a + b) * 4.0，比你写的少一个. 但是编译器也可以将某些东西转换为 MORE 操作：
c = a / b;
可能变成：
temp = 1 / b;
c = temp * a;
（这是因为 1/x 比 y/x 更“简单”，并且乘法比除法更快）。
正如 cmets 中提到的，一些浮点运算（log、sin、cos 等）需要不止一次，通常是十多次运算才能得到结果。
另一个需要考虑的因素是“负载”和“存储”。这些可能很难预测，因为它高度依赖于编译器代码生成、编译器在给定点可用的寄存器数量等。加载和存储是否实际计数取决于您如何看待事物，但它们肯定会计入总执行时间。如果有很多数据需要处理，但每个步骤都非常简单（例如c = a + b，其中a、b 和c 是向量），则从内存中获取数据的时间明显长于add 的执行时间。另一方面，c = log(a) + log(b); 几乎肯定会“隐藏”加载和存储结果的时间，因为log 本身比加载或存储操作花费的时间要长得多。
【讨论】：