使用GPU计算时，单精度float32类型和半精度float16类型运算效率的区别

最近在看资料时发现写着使用float16 半精度类型的数据计算速度要比float32的单精度类型数据计算要快，因为以前没有考虑过数据类型对计算速度的影响，只知道这个会影响最终的计算结果精度。于是，好奇的使用TensorFlow写了些代码，试试看看是否有很大的区别，具体代码如下：

import tensorflow as tf
import time

x = tf.Variable(tf.random.normal([64,3000,3000], dtype=tf.float32))
y = tf.Variable(tf.random.normal([64,3000,3000], dtype=tf.float32))

#x = tf.Variable(tf.random.normal([64,3000,3000], dtype=tf.float16))
#y = tf.Variable(tf.random.normal([64,3000,3000], dtype=tf.float16))

init = tf.global_variables_initializer()

with tf.Session() as sess:
    sess.run(init)

    a = time.time()
    for _ in range(500):
        sess.run(tf.matmul(x,y))
    b = time.time()

    print(b-a)

上述代码，分别使用单精度或半精度类型的x,y来进行计算。

分别使用RTX titan 和  RTX 2060super 两个类型的显卡分别测试：

RTX titan 显卡环境下：

Float32 , 单精度数据类型的x, y:

RTX titan 显卡环境下：

Float16 , 半精度数据类型的x, y:

RTX 2060super 显卡环境下：

Float32 , 单精度数据类型的x, y:

RTX 2060super 显卡环境下：

Float16 , 半精度数据类型的x, y:

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说下个人的结论：

1. 如果任务需要的计算能力在家用级别显卡的计算能力之下（显卡利用率在100%以内，不考虑显存的前提），那么家用级显卡计算时间不会比服务器级别显卡运算时间长。或者说，如果你的任务使用家用级别显卡可以应付，那么运行时间不会比使用服务器级别显卡的时间长。

2. 服务器级别的显卡运行效率受多方面的条件影响，同一任务多次运行的时间会有一定波动；而家用级别的显卡一般所受影响的方面较少，同一任务多次运行的时间也比较一致。

3.同一个任务可能使用服务器显卡，显卡的利用率可能只有40%,但是使用家用级别的显卡利用率可能就有99%了，证明服务器显卡的性能上限要远高于家用级别显卡。但是如果你的计算任务并没有那么高的计算性能要求，可能使用家用级别的显卡（此时，如果你在超个频啥的，oc版显卡）运算时间很可能要短于服务器级别显卡的运算时间的。

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