• Buradasın

    FP32 mi daha iyi FP64 mü?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    FP32 (tek hassasiyetli kayan nokta) ve FP64 (çift hassasiyetli kayan nokta) kullanımları, uygulamanın gereksinimlerine bağlıdır:
    • FP32, hızlı hesaplamalar için uygundur ve özellikle grafik işleme birimleri (GPU'lar), oyun ve gerçek zamanlı uygulamalarda yaygın olarak kullanılır 4.
    • FP64, daha yüksek hassasiyet gerektirir ve bilimsel araştırmalar, mühendislik simülasyonları ve finansal modelleme gibi alanlarda tercih edilir 4.
    FP64, FP32'ye göre daha fazla bellek ve hesaplama kaynağı gerektirir, ancak doğruluktaki artış, kesin sayısal sonuçların kritik olduğu durumlarda onu daha avantajlı hale getirir 4.
    Bazı durumlarda, FP32 ve FP64 arasında performans farkı şu şekilde özetlenebilir:
    • NVIDIA Quadro RTX 8000 GPU'sunda, FP32 kullanımı teorik performansı 16,31 TFLOPS'a çıkarırken, FP64 kullanımı bu performansı 509,8 GFLOPS'a düşürür 3.
    • Genel olarak, GPU'larda FP64'ten FP32'ye geçişteki performans artışı, FP32'den FP16'ya geçişteki artıştan daha büyüktür 3.
    Özetle, FP32 daha hızlıdır, FP64 ise daha yüksek doğruluk sağlar 134.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. dev.to
        1
      2. glossary.zerogap.ai
        2
      3. sabrepc.com
        3
      4. exxactcorp.com
        4
      5. blog.kowatek.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    FP64 ve FP32 nedir?

    FP64 (double) ve FP32 (float) bilgisayar performansında kullanılan kayan nokta (floating point) veri tipleridir. FP64 (double). FP32 (float). Kayan nokta veri tipleri, bilimsel hesaplamalar ve makine öğrenimi gibi alanlarda kullanılır.
    5 kaynak

    FP64 ne işe yarar?

    FP64 (double-precision floating-point format), sayısal hesaplamalarda yüksek hassasiyet gerektiren durumlarda kullanılır. FP64'ün kullanım alanlarından bazıları şunlardır: Bilimsel araştırmalar. Mühendislik simülasyonları. Finansal modelleme. FP64, tek hassasiyetli (single precision) veya yarım hassasiyetli (half precision) formatlara göre daha fazla bellek ve hesaplama kaynağı gerektirir.
    5 kaynak