每秒浮點運算次數

每秒浮點運算次數（；縮寫：FLOPS），亦稱每秒峰值速度，即每秒所執行的浮點運算次數。浮點（floating-point）指的是帶有小數的數值，浮點運算即是小數的四則運算，常用來測量電腦運算速度或被用來估算電腦效能，尤其是在使用到大量浮點運算的科學計算領域中。在多數情況下，測算 FLOPS 比測算每秒指令數（IPS）要準確。

浮點運算實際上包括了所有涉及浮點數的運算，在某類應用軟體中常常出現，比較整數運算更用時間。現今大部分的處理器中都有浮點運算器。因此每秒浮點運算次數所量測的實際上就是浮點運算器的執行速度。常用來測量每秒浮點運算次數的基準程式（benchmark）之一，是。

評價

對每秒浮點運算次數頗多微詞，認為它並不是一個有意義的量度，因為 FLOPS 並不能反應出許多對執行效能有影響的因素，例如 I/O 的效能、記憶體的架構、快取一致性。這意味著電腦的實際計算容量，與 FLOPS 的理論峰值間會有一段不小的差距。

隨著新資訊科技時代（資料探勘、機器學習、深度學習、大資料、各種人工神經網路和人工智慧等）及工業革命 4.0 的發展，與 FLOPS 運算效能指標有關的計算裝置以顯示卡 GPU 和 FPGA 為主要核心，但 FLOPS 指標卻未能準確地反映出以上裝置在相關領域運算的效能表現。皆因以上裝置的架構是利用 CUDA、OpenCL 等程式語言來實現加速相關應用程式的運算速度（普遍達 20 倍甚至高達過千倍），而這些技術的實現依賴的是如 GPU 比 CPU 擁有更多倍數整合的核心，如一塊 NVIDIA GeForce GTX-750Ti 處理器就擁有高達 640 個 CUDA Core，其 GFLOPS 效能表現理想但實際上並未對大資料運算作出很大的貢獻，更多地是因為數量龐大的 CUDA 核心（每核心都有 ALU 算術邏輯運算單元）能進行並行運算而產生的指數級別運算速度提升。

換算

MFLOPS（megaFLOPS）等於每秒一百萬（106）次的浮點運算；
GFLOPS（gigaFLOPS）等於每秒十億（109）次的浮點運算；
TFLOPS（teraFLOPS）等於每秒一（1012）次的浮點運算；
PFLOPS（petaFLOPS）等於每秒一千（1015）次的浮點運算；
EFLOPS（exaFLOPS）等於每秒一百京 / 一百億億（1018）次的浮點運算。

浮點運算

在進行非常大或者非常小的實數運算，或者參與運算的數字在一個很大的範圍內變動時都非常需要浮點運算的參與。 浮點數的表示方式類似於科學計數法，其區別在於科學計數法是以 10 作為基數，而浮點數以 2 作為基數。 一些已經發表的編碼標準定義了指數（Cray 和 VAX 定義了基數為 2 的情況、 IEEE 754 格式定義基數為 2 或 10 的情況， IBM 浮點架構定義了基數為 16 的情況）和有效位數（數字後有多少位小數）。實際應用中雖然有很多類似的格式，但最常用的是 IEEE 754 定義的格式，如果用於 32 位數字則稱為單精度，用於 64 位數字的稱為雙精度 ，數字位數更長的稱為擴充套件精度（用於計算過程中得出的解，這可以防止最終結果誤差過大）。 浮點表示法可以比定點數表示更大範圍內的數字，換言之，它能夠表示非常小的數字和非常大的數字。

3.1 動態範圍和精度

浮點運算中的指數運算能夠確保更大的動態範圍，這意味著即便是最大的和最小的數字也能夠被正常表示。這在計算那些資料量跨度非常大，或無法確定具體資料大小的資料集時相當重要。因此，浮點處理器（Floating-point Processor, FPU） 非常適合用於計算密集型應用程式。

3.2 效能表現

FLOPS 和 MIPS 都是用來測量計算機數字運算效能表現的方式。浮點運算測試通常用在科研和研究領域。MIPS 則用來測量計算機的整數操作效能。整數操作的例子包括資料轉移（從 A 到 B），條件測試（當 A=B 時，執行 C）。當一臺計算機被用來進行資料庫查詢，文字處理、電子表格製作或執行多個虛擬機器時，一般進行 MIPS 基準效能測試就足夠了。 來自勞倫斯利弗莫爾國家實驗室（Lawrence Livermore National Laboratory）的弗蘭克・H・麥克馬洪（Frank H. McMahon）發明了 FLOPS 和 MFLOPS (megaFLOPS) 這兩個術語，以便他能夠比較現代的超級計算機每秒鐘能夠進行的浮點運算次數。這比普遍使用的 MIPS 更適合測算那些能夠進行大量數字運算的計算機。

FLOPS 在高效能計算機叢集（超算）上可以使用這一公式得出：

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簡化到計算機只擁有一塊 CPU 的情況時，可以使用以下公式：

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即處理器核心數 × 每秒時鐘週期 × 每週期浮點運算（FLOP）數。

歷史記錄

5.1 單體計算機的記錄

1997 年 6 月， 英特爾的 ASCI Red 是世界上第一臺算力超過 1 TFLOPS 的計算機。 桑迪亞國家實驗室主任 Bill Camp 說，ASCI Red 和此前建造的超算相比擁有最高的可靠性，並且 "是超級計算在壽命、價格和效能上的新水平"。

NEC 的 SX-9 超級計算機是世界上第一臺向量處理器中每顆核心能達到超過 100GFLOPS 的機器。

在 2006 年， 日本理化學研究所發表了新型計算機 MDGRAPE-3。該計算機的最高運算效能可以達到 1 PFLOPS，幾乎是 Blue Gene/L 的兩倍，但 MDGRAPE-3 不是一臺通用型計算機，這就是為什麼它不會出現在 Top500.org 名單中。它透過特殊設計的計算機管線來模擬分子的運動。

到 2007 年，英特爾推出的試驗性多核 “北極星” 晶片，在 3.13GHz 的工作頻率下實現了 1 TFLOPS 的運算速度。 80 核心的晶片可以將頻率提升到 6.26GHz，從而達到 2 TFLOPS 的速度，而熱功耗在這個頻率下已經超過 190 瓦。

2007 年 6 月 26 日， IBM 公佈了它的第二代頂級超級計算機，被稱為 Blue Gene/P。它被設計成連續操作的速度能夠超過 1 PFLOPS。 為了達到這一目標，它的最高運算速度可以達到 3 PFLOPS。

在 2007 年的 Top500.org 報告中，世界上最快的計算機是 IBM Blue Gene/L 超級計算機，測量的峰值 596 TFLOPS。 在 Cray XT4 以 101.7TFLOPS 的成績位列第二。

2007 年 10 月 25 日，日本 NEC 公司釋出其 SX 系列新型號 SX-9, 其聲稱它是世界上最快的向量的超級計算機。 SX-9 是第一臺 CPU 能夠以每顆核心 102.4 GFLOPS 的速度進行頂點向量運算的機器。

2008 年 2 月 4 日， 美國國家科學基金會 和 奧斯汀的得克薩斯大學 開展了一個完全執行在 AMD 和 Sun 平臺，名叫 Ranger 的超級計算機上的研究。 這是當時世界上最強大的研究用超級計算機系統，其持續工作時的運算速度為 0.5 PFLOPS。

2008 年 5 月 25 日， IBM 為美國建造了一臺超級計算機，起名為 ' 鵑'，這臺機器的運算速度達到了里程碑式的 1 PFLOPS。 它也榮獲 2008 年 6 月和 11 月的 TOP500 最強大的超級計算機 (不包括 網格計算). 計算機位於新墨西哥的洛斯阿拉莫斯國家實驗室。 計算機的名字指的是新墨西哥州鳥，大鵑 (Geococcyx californianus).

在 2008 年 6 月，AMD 釋出了 ATI Radeon 4800 系列，這是第一塊達到 1 TFLOPS 運算能力的 GPU。2008 年 8 月 20 日，AMD 釋出 ATI Radeon HD 4870X2 圖形卡與兩塊 Radeon R770 GPU 總共達到 2.4 TFLOPS。

2008 年 11 月，美國能源部 (DOE) 的橡樹嶺國家實驗室升級了 Cray 提供的 Jaguar 超級計算機。該系統的峰值計算能力為 1.64 PFLOPS，使得 Jaguar 成為世界上第一個專門用於開放研究的 PFLOPS 級系統。 在 2009 年初，一臺以神話般的動物命名超級計算機，海妖誕生了。 海妖是世界上由大學管理的計算機中速度最快的一臺，在 2009 年 TOP500 榜單中名列第六。2010 年，經過升級的海妖操作速度更快，更強大。

2009 年， Cray Jaguar 以 1.75 PFLOPS 的速度擊敗 IBM 的 “鵑”，登上 500 強名單的第一名。

在 2010 年，中國推出了 天河一號，這臺超級計算機工作的峰值計算速度在 2.5 PFLOPS。

同年最快的 PC 處理器在雙精度浮點運算測試中達到 109GFLOPS (Intel Core i7 980 XE) ，GPU 的處理速度則更為強大。舉例來說，Nvidia Tesla C2050 GPU 在雙精度浮點運算測試中能夠達到大約 515 GFLOPS ，而 AMD FireStream 9270 的峰值工作速度也達到 240 GFLOPS.

2011 年，日本已開發出運算速度在 10.51 PFLOPS 的電腦 “京”. 它擁有 88,128 顆 SPARC64VIIIfx 處理器，總共佔用了 864 臺機架，理論效能為 11.28 PFLOPS。 它以漢數字 “京”（1016）命名，對應了它的速度 10 PFLOPS。

2011 年 11 月 5 日，英特爾釋出一款基於 x86 處理器，代號為 "騎士角"，持續運算速度超過 1 TFLOPS。 英特爾在演示期間強調，這是持續的 TFLOPS（不是其它公司聲稱的 “原生 TFLOPS”，以獲得更高，但無意義的數字)，它是第一塊超過 1 TFLOPS 的通用處理器.

2012 年 6 月 18 日， IBM 的紅杉超級計算機系統，根據美國勞倫斯・利弗莫爾國家實驗室的測試結果，速度達到 16 PFLOPS，奠定了新的世界紀錄，並以第一名的成績重新整理了最新 TOP500 的名單。

2012 年 11 月 12 日，TOP500 名單認證的 泰坦 作為世界上最快的超級計算機透過 LINPACK 基準測試，運算速度在 17.59 PFLOPS。 它是由 Cray Inc. 在 橡樹嶺國家實驗室 聯合 AMD 皓龍處理器和 "開普勒" 架構的 NVIDIA Tesla 圖形處理單元 (GPU) 的技術下製造完成的。

2013 年 6 月 10 日，中國的天河二號的以 33.86 PFLOPS 的速度成世界上最快超級計算機。2016 年 6 月 20 日，中國的神威・太湖之光在 LINPACK 基準測試中以 93 PFLOPS (峰值速度超過 125 PFLOPS) 的成績登頂成為世界最快超級計算機。 該系統幾乎完全基於中國的技術研發，其被安裝在無錫的國家超級計算中心。據介紹，該系統比其在 TOP500 中下五個排名的系統算力之和還要快。

2019 年 6 月，IBM 打造的超級計算機 Summit（目前在美國能源部 (DOE) 橡樹嶺國家實驗室 (ORNL) 執行）在高效能 Linpack (HPL) 上以 148.6 PFLOPS 的效能奪得頭把交椅，HPL 是排名 TOP500 榜單的基準。Summit 擁有 4,356 個節點，每個節點配備兩個 22 核 Power9 CPU 和六個 NVIDIA Tesla V100 GPU。

2022 年 6 月，美國的 Frontier 是 TOP500 上效能最強大的超級計算機，在 LINPACK 基準測試中達到了 1102 PFLOPS（1.102 EFLOPS）。

2024 年 11 月，美國勞倫斯利弗莫爾國家實驗室的 El Capitan 百億億次級超級計算機在第 64 屆 Top500 排行榜（2024 年 11 月）中取代 Frontier 成為世界上速度最快的超級計算機。

5.2 分散式計算機記錄

分散式計算使用網際網路連結的個人計算機來達到更高的 FLOPS。截至 2020 年 4 月，Folding@home 網路的總計算能力超過 2.3 EFLOPS。它是最強大的分散式計算機網路，也是有史以來第一個突破 1 EFLOPS 總計算能力的網路。這種效能水平主要得益於大量強大的 GPU 和 CPU 單元的共同努力。