每秒浮點運算次數

title: 评价.
content: 对每秒浮点运算次数颇多微词,认为它并不是一个有意义的量度,因为FLOPS并不能反应出许多对执行效能有影响的因素。例如:I/O的效能、内存的架构、快取内存一致性(cache coherence)。这意味着电脑的实际计算容量,与FLOPS的理论峰值间会有一段不小的差距。  随着新资讯科技时代(数据挖掘、机器学习、深度学习、BIG DATA 大数据、各种人工神经网络和人工智能等)及工业革命 4.0 的发展,与 FLOPS 运算效能指标有关的计算设备以显卡 GPU 和 FPGA 为主要核心,但 FLOPS 指标却未能准确地反映出以上设备在相关领域运算的效能表现。皆因以上设备的架构是利用 CUDA、OpenCL 等编程语言来实现加速相关应用程序的运算速度(普遍达 20 倍甚至高达过千倍),而这些技术的实现依赖的更多是如 GPU 比 CPU 拥有更多倍数集成的核心,如一块 NVIDIA GeForce GTX-750Ti 处理器就拥有高达 500+ 多个 CUDA Core,其 GFLOPS 性能表现理想但 GFLOPS 并未实际对大数据运算作出很大的贡献,更多地是因为成百计以上的 CUDA 核心(每核心内置各自的 ALU 算术逻辑运算单元)能进行并行运算而产生的指数级别运算速度提升。
title: 浮点运算.
title: 性能表现.
content: FLOPS在高性能计算机集群(超算)上可以使用这一公式得出:<br> formula_1.<br> 简化到计算机只拥有一块CPU的情况时,可以使用以下公式:<br>  formula_2.
title: 其他.
content: 以下列出几个有代表性硬件的每秒浮点运算次数  浮点性能参考指标 (xFLOPS) = 总运算核心数 x 每周期运算次数 x 处理器相对运作频率 i.e.: 1,228.8 GFLOPS/1.2288 TFLOPS = 384 Core x 4 x 800 MHz(0.8 GHz)
title: 历史记录.
title: 单体计算机的记录.
content: 1997年六月, 英特尔的 ASCI Red 是世界上第一台每秒浮点运算次数超过每秒一万亿次。 桑迪亚国家实验室主任Bill Camp说,ASCI Red和此前建造的超算相比拥有最高的可靠性,并且"是超级计算在寿命、价格和性能上的新水平"。<br>  NEC 的 SX-9 超级计算机是世界上第一台 向量处理器 中每颗核心能达到超过100 亿次运算的机器。<br>  作为比较,一台 电子计算器 只需要较低的FLOPS就能完成工作。 当一台计算机的响应时间低于0.1秒时,人类操作者就会认为其能够“瞬时”完成计算, 所以,一台简易计算器只需要大约10FLOPS就能够完成它的功能。<br>  在2006年, 日本理化学研究所发表了新型计算机 MDGRAPE-3。该计算机的最高运算性能可以达到每秒一千万亿次,几乎是Blue Gene/L的两倍,但MDGRAPE-3不是一台通用型计算机,这就是为什么它不会出现在 Top500.org 名单中。 它通过特殊设计的 计算机管线 来模拟分子的运动。<br>  到2007年, 英特尔 推出的试验性 多核 北极星 芯片,在3.13 GHz的工作频率下实现了1tFLOPS的运算速度。 80核心的芯片可以将频率提升到6.26 GHz,从而达到2tFLOPS的速度,而热功耗在这个频率下已经超过190 瓦。<br>  2007年6月26日, IBM 公布了它的第二代顶级超级计算机,被称为Blue Gene/P。它被设计成连续操作的速度能够超过一千万亿次。 为了达到这一目标,它的最高运算速度可以达到超过三千万亿次。<br>  在2007年的Top500.org 报告中,世界上最快的计算机是 IBM Blue Gene/L 超级计算机,测量的峰值596 万亿次浮点运算. 在 Cray XT4 以101.7 万亿次浮点运算速度的成绩位列第二。<br>  2007年10月25日, 日本NEC公司发布其SX系列新型号 SX-9, 其声称它是世界上最快的矢量的超级计算机。 SX-9 是第一台CPU能够以每颗核心每秒102.4亿次浮点运算的速度进行顶点矢量运算的机器。<br>  2008年2月4日, 美国国家科学基金会 和 奥斯汀的得克萨斯大学 开展了一个完全运行在 AMD和 Sun 平台,名叫Ranger的超级计算机上的研究。 这是当时世界上最强大的研究用超级计算机系统,其持续工作时的运算速度为五百万亿次。<br>  2008年5月25日, IBM为美国建造了一台超级计算机,起名为'鹃',这台机器的运算速度达到了里程碑式的一千万亿次。 它也荣获2008年6月和11月的 TOP500 最强大的超级计算机(不包括 网格计算). 计算机位于新墨西哥的洛斯阿拉莫斯国家实验室。 计算机的名字指的是新墨西哥州鸟,大鹃 (Geococcyx californianus).<br>  在2008年六月,AMD发布了ATI Radeon 4800系列,这是第一块达到一万亿次浮点运算能力的GPU. 2008年8月20日,AMD发布ATI Radeon HD 4870X2图形卡与两块 Radeon R770 Gpu总共达到2.4万亿次浮点运算.<br>  2008年11月,美国能源部(DOE)的橡树岭国家实验室升级了Cray 提供的 Jaguar超级计算机。该系统的峰值计算能力为1.64千万亿次,使得美洲虎成为世界上第一个专门用于开放研究的千万亿次系统。 在2009年初,一台以神话般的动物命名超级计算机,海妖诞生了。 海妖是世界上由大学管理的计算机中速度最快的一台,在2009年TOP500榜单中名列第六。2010年,经过升级的海妖操作速度更快,更强大。<br>  2009年, Cray Jaguar以1.75千万亿次的速度击败IBM的“鹃”,登上500强名单的第一名。<br>  在2010年,中国推出了 天河一号,这台超级计算机工作的峰值计算速度在每秒2.5千万亿次。<br>  同年最快的PC处理器在双精度浮点运算测试中达到 109 gFLOPS (Intel Core i7 980 XE),GPU的处理速度则更为强大。举例来说, Nvidia Tesla C2050 GPU 在双精度浮点运算测试中能够达到大约515 gFLOPS,而AMD FireStream 9270的峰值工作速度也达到240 gFLOPS.<br>  2011年,日本已开发出运算速度在10.51千万亿次的K电脑(京). 它拥有88,128颗 SPARC64VIIIfx 处理器,总共占用了864台机架,与理论性能的11.28千万亿次。 它以日本汉字"京"的读音命名,“京”表示10 万亿, 对应了它的速度 10 千万亿次。<br>  2011年11月5日,英特尔发布一款基于x86处理器,代号为"骑士角",持续运算速度超过一万亿次。 英特尔在演示期间强调,这是持续的万亿次浮点运算(不是其它公司声称的"原生万亿次浮点运算",以获得更高,但无意义的数字),它是第一块超过一万亿次浮点运算的通用处理器.<br>  2012年6月18日, IBM的红杉的超级计算机系统,根据美国劳伦斯*利弗莫尔国家实验室(U.S. Lawrence Livermore National Laboratory,LLNL)的测试结果,速度达到16千万亿次,奠定了新的世界纪录,并以第一名的成绩刷新了最新TOP500的名单。<br>  2012年11月12日,TOP500名单认证的 泰坦 作为世界上最快的超级计算机通过LINPACK基准测试,运算速度在17.59千万亿次。 它是由Cray Inc. 在 橡树岭国家实验室 联合AMD皓龙处理器和"开普勒"架构的NVIDIA Tesla图形处理单元(GPU)的技术下制造完成的。<br>  2013年6月10日,中国的 天河2号 的以33.86千万亿次成世界上最快超级计算机。2016年6月20日,中国的 神威·太湖之光 在LINPACK基准测试中以93pFLOPS(峰值速度超过125pFLOPS)的成绩登顶成为世界最快超级计算机。 该系统几乎完全基于中国的技术研发,其被安装在无锡的国家超级计算中心。据介绍,该系统比其在TOP500中下五个排名的系统算力之和还要快。<br>  2018年6月生产的 高峰是由IBM建立的超级计算机。现在正在运行在能源部(DOE)橡树岭国家实验室,以 122.3千万亿次 的性能表现登顶HPL(High Performance Linpack),HPL是制作TOP500的名单的基准。 高峰拥有4,356节点,每个节点配有两块22核心的Power9 Cpu,以及六块NVIDIA Tesla V100 GPU。<br>
title: 分布式计算机记录.
content: 分布式计算使用互联网链接的个人计算机来达到更高的FLOPS。

Summary: 每秒浮点运算次数(亦称每秒峰值速度)是每秒所执行的浮点运算次数(;缩写:FLOPS)的简称,被用来估算电脑效能,尤其是在使用到大量浮点运算的科学计算领域中。因为FLOPS字尾的那个S代表秒,而不是复数,所以不能够省略。在多数情况下,测算FLOPS比测算每秒指令数(IPS)要准确。

FLOPS: In computing, floating point operations per second (FLOPS, flops or flop/s) is a measure of computer performance, useful in fields of scientific computations that require floating-point calculations. For such cases it is a more accurate measure than measuring instructions per second.