1.算力单位
TOPS：指的是每秒钟可以执行的整数运算次数，它代表着计算机在处理图像、音频等任务时的处理能力。TOPS的单位是万亿次每秒（trillion operations per second）。一般是指整数运算能力INT8。
TFLOPS：指的是每秒钟可以执行的浮点运算次数，它代表着计算机在处理科学计算、机器学习等任务时的处理能力。TFLOPS的单位是万亿次每秒（trillion floating point operations per second)。一般是指单精度性能FP32。
如果设置，将使用16位浮点数进行训练，可以减少内存使用并可能加速训练。
在深度学习中，我们可以选择不同的数值精度来进行模型的训练和计算。不同的精度会影响计算资源的使用、训练速度和模型的精确度。
FP16 (Half Precision，半精度)： 这种方式使用16位的浮点数来保存和计算数据。想象一下，如果你有一个非常精细的秤，但现在只用这个秤的一半精度来称重，这就是FP16。它不如32位精度精确，但计算速度更快，占用的内存也更少。BF16 (BFloat16)： BF16也是16位的，但它在表示数的方式上和FP16不同，特别是它用更多的位来表示数的大小（指数部分），这让它在处理大范围数值时更加稳定。你可以把它想象成一个专为机器学习优化的“半精度”秤，尤其是在使用特殊的硬件加速器时。FP32 (Single Precision，单精度)： 这是使用32位浮点数进行计算的方式，可以想象为一个标准的、全功能的精细秤。它在深度学习中非常常见，因为它提供了足够的精确度，适合大多数任务。
2.对比
显卡显存（G）浮点算力FP32（TFLOPS）浮点算力FP16（Tensor TFLOPS）RTX40902482.58165.2RTX30902435.5871