实测RTX 4060：FP16矩阵乘法并非恒快2倍，大矩阵提速约3.5倍
cneuralnetwork · x · 2026-10-23
作者用 PyTorch 在 RTX 4060 笔记本 GPU 上实测 FP16 与 FP32 矩阵乘法随矩阵规模的变化（禁用 TF32、CUDA event 计时）。结果显示：小矩阵（128×128）时 FP16 反而比 FP32 略慢（0.93x）；随规模增大加速比迅速爬升，N=1536 时达 3.47x，之后稳定在 3.3-3.5x 直至 16384×16384。结论：半精度不会自动带来 2 倍提速，实际取决于 kernel 选择、硬件利用率以及工作负载是否足以用上专用计算单元，矩阵规模本身就显著改变性能特征。
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