在测量算法时，如果有分区操作，如何计算FOP和浮点数的总数？
例如，n2矩阵乘法，N3 * 2 flops的计算（乘法，添加），假设使用相同的数据集N2，我们将矩阵乘法的乘法操作更改为分区操作，如何计算FLOPS。矩阵乘法的结果是否相同？
a，没有一个标准指定 floating-point操作是。
这是由于以下事实：不同的体系结构可能对不同的操作都有本机支持。
因此，例如，体系结构 a 1 可以支持所有四个基本操作， a 2 仅加法和 a 3 所有基本操作以及指数。
通常，术语浮点操作 高度上下文化并与特定的机器绑定。
但是，您可以通过分别计算各种操作来进行良好的机器独立分析。
这需要一些专业知识和Voodoo，例如加法和减法在一起，因为它们基本上是硬件的操作。
乘法和划分是单独计数的，例如更复杂的操作（指示，三角函数等）。
最后，您将对所有不同的操作都有计数。
例如，将 n × m 矩阵乘以 m × k >· k · m 乘法和 n · k ·（ m -1）加法。因此，结果是 n · k · m mul n · k ·（ m -1）添加。
从这种"全信息"表达式中，通常是一个很好的结果，您可以通过拿起参考机和度量单位来获得"浮点操作"数量的近似值。<<<<<<<<<</p>
例如，来自英特尔的Skylake微体系结构具有此非常简化的定时表：
Operation Cycles
Addition 0.5
Subtraction 0.5
Division 3
Multiplication 0.5
如果我们将添加作为一个失败的度量单位，我们可以说一个划分是6个添加，因此大约是6个失败。
Operation FLOPs
Addition 1 (By definition)
Subtraction 1
Division 6
Multiplication 1
因此，上面的示例还原为 n · k ·（2·（2· m - 1），因为乘法和添加都只有1个flop去完成。
这是一个简化的视图，真实的机器要复杂得多（例如，Skylake具有向量单元和FMA支持，可能会改变测量和时机的单位）。
无论如何，根据不同类型的操作的表达方式是机器独立的，在制作特定情况时可以将其转换为单个数字。