히비스서커스의 블로그

딥러닝 논문을 보다보면 model의 FLOPs에 관해서 비교하는 것을 심심치 않게 볼 수 있다.   FLOPs와 비슷한 개념으로 MACs , FLOPS가 존재하는데 이들의 차이 간단한 차이는 다음과 같다. FLOPs는 FLoating point OPerations 의 약자로 딥러닝 model의 연산량을 나타낸다.MACs는 Multipl-Accumulate Computations의 약자로 딥러닝 모델에서 FMA가 몇 번 연산되었는지 나타낸다.(FMA는 Floating point Multiply and Add operation의 약자로 A*x + B를 하나의 연산으로 처리한다.)FLOPS는 FLOating point Operations per Second의 약자로 GPU의 성능을 나타낸다. 참조: https..