求CUDA程序的FLOPS（浮点运算次数）可以使用 ptflops库。以下是一个使用ptflops库计算CUDA程序FLOPS的示例：
1. 首先，确保已经安装了ptflops库。如果没有安装，可以使用以下命令进行安装：
```bash
pip install ptflops
```
2. 然后，编写一个简单的CUDA程序（例如，一个简单的卷积神经网络），并使用ptflops库来计算其FLOPS。以下是一个示例代码：
```python
import torch
from ptflops import get_model_complexity_info
定义一个简单的卷积神经网络
class SimpleCNN（torch.nn.Module）:
def __init__（self）:
super（SimpleCNN, self）.__init__（）
self.conv1 = torch.nn.Conv2d（in_channels=3, out_channels=16, kernel_size=3, stride=1, padding=1）
self.relu = torch.nn.ReLU（）
self.pool = torch.nn.MaxPool2d（kernel_size=2, stride=2, padding=0）
self.fc = torch.nn.Linear（16 * 16 * 16, 10）
def forward（self, x）:
x = self.pool（self.relu（self.conv1（x）））
x = x.view（-1, 16 * 16 * 16）
x = self.fc（x）
return x
创建网络实例
net = SimpleCNN（）
将网络放到CUDA设备上
device = torch.device（"cuda:0"）
net.to（device）
计算FLOPS
flops, params = get_model_complexity_info（net, （3, 360, 240）, as_strings=True, print_per_layer_stat=True）
print（'Computational complexity: ', flops）
print（'Number of parameters: ', params）
```
3. 运行上述代码，将会输出模型的FLOPS和参数数量。
建议
选择合适的模型：对于不同的模型，FLOPS的计算结果会有很大差异。选择具有代表性的模型进行测试。
考虑硬件配置：FLOPS的计算结果受到GPU硬件配置（如核心数量、主频等）的影响，因此在实际应用中需要考虑具体的硬件环境。
通过上述步骤和工具，可以有效地计算CUDA程序的FLOPS，从而评估其计算复杂度和性能。