Сколько флопс в обычном компьютере

В чем измеряется вычислительная мощность компьютера?

FLOPS (флопс) = сколько операций с плавающей точкой в секунду выполняет вычислительная система. Один флопс (1 операцию с плавающей точкой в секунду) выполнял компьютер в 1941 году.

в 1949 — уже 10^3 — это килофлопс

в 1964 — 10^6 -мегафлопс

в 1987 — 10^9 -гигафлопс

в 1997 — 10^12 -терафлопс

в 2008 — 10^15 -петафлопс

Вычислительная мощность всех компьютеров измеряется во флопсах. Что такое флопс? Это то количество операций, которое может выполнять ваш компьютер за одну секунду, то есть это и есть его мощность. Чем больше этих флопс, тем быстрее ваш компьютер справляется с поставленными ему задачами. На данный момент среднее число флопс для обычных компьютеров составляет 0.1 терафлопс. Но существуют и так называемые суперкомпьютеры. У них мощность значительно выше.

Петафлопс

FLOPS (или flops или flop/s)(акроним от англ. Floating point Operations Per Second , произносится как флопс) — величина, используемая для измерения производительности компьютеров, показывающая, сколько операций с плавающей запятой в секунду выполняет данная вычислительная система.

Поскольку современные компьютеры обладают высоким уровнем производительности, более распространены производные величины от FLOPS, образуемые путём использования стандартных приставок системы СИ.

Содержание

Флопс как мера производительности

Как и большинство других показателей производительности, данная величина определяется путём запуска на испытуемом компьютере тестовой программы, которая решает задачу с известным количеством операций и подсчитывает время, за которое она была решена. Наиболее популярным тестом производительности на сегодняшний день является программа LINPACK, используемая, в том числе, при составлении рейтинга суперкомпьютеров TOP500.

Одним из важнейших достоинств показателя флопс является то, что он до некоторых пределов может быть истолкован как абсолютная величина и вычислен теоретически, в то время как большинство других популярных мер являются относительными и позволяют оценить испытуемую систему лишь в сравнении с рядом других. Эта особенность даёт возможность использовать для оценки результаты работы различных алгоритмов, а также оценить производительность вычислительных систем, которые ещё не существуют или находятся в разработке.

Границы применимости

Несмотря на кажущуюся однозначность, в реальности флопс является достаточно плохой мерой производительности, поскольку неоднозначным является уже само его определение. Под «операцией с плавающей запятой» может скрываться масса разных понятий, не говоря уже о том, что существенную роль в данных вычислениях играет разрядность операндов, которая также нигде не оговаривается. Кроме того, величина флопс подвержена влиянию очень многих факторов, напрямую не связанных с производительностью вычислительного модуля, таких как: пропускная способность каналов связи с окружением процессора, производительность основной памяти и синхронность работы кэш-памяти разных уровней.

Всё это, в конечном итоге, приводит к тому, что результаты, полученные на одном и том же компьютере при помощи разных программ, могут существенным образом отличаться, более того, с каждым новым испытанием разные результаты можно получить при использовании одного алгоритма. Отчасти эта проблема решается соглашением об использовании однообразных тестовых программ (той же LINPACK) с осреднением результатов, но со временем возможности компьютеров «перерастают» рамки принятого теста и он начинает давать искусственно заниженные результаты, поскольку не задействует новейшие возможности вычислительных устройств. А к некоторым системам общепринятые тесты вообще не могут быть применены, в результате чего вопрос об их производительности остаётся открытым.

Так, например, 24 июня 2006 года общественности был представлен суперкомпьютер Йокогама), с рекордной теоретической производительностью в 1 Пфлопс. Однако данный компьютер не является компьютером общего назначения и приспособлен для решения узкого спектра конкретных задач, в то время как стандартный тест LINPACK на нём выполнить невозможно в силу особенностей его архитектуры.

Также, высокую производительность на специфичных задачах показывают графические процессоры современных видеокарт и игровые приставки. К примеру, заявленная производительность игровой приставки Xbox 360 составляет 1 Тфлопс, а приставки PlayStation 3 и вовсе 2 Тфлопс, что ставит их в один ряд с суперкомпьютерами начального уровня. Столь высокие показатели обеспечиваются тем, что операции с трёхмерной графикой, которые они в основном выполняют, очень хорошо поддаются распараллеливанию, что с успехом используется в графических процессорах. Однако эти процессоры не в состоянии выполнять большинство задач общего назначения, и их производительность не поддаётся оценке теста LINPACK и сравнению с другими системами.

Причины широкого распространения

Несмотря на большое число существенных недостатков, показатель флопс продолжает с успехом использоваться для оценки производительности, базируясь на результатах теста LINPACK. Причины такой популярности обусловлены, во-первых, тем, что флопс, как говорилось выше, является абсолютной величиной. А, во-вторых, очень многие задачи инженерной и научной практики, в конечном итоге, сводятся к решению систем линейных алгебраических уравнений, а тест LINPACK как раз и базируется на измерении скорости решения таких систем. Кроме того, подавляющее большинство компьютеров (включая суперкомпьютеры), построены по классической архитектуре с использованием стандартных процессоров, что позволяет использовать общепринятые тесты с большой достоверностью. Как показано на процессорах Intel Core 2 Quad Q9450 2.66ГГц @3.5ГГц и Intel Core 2 Duo E8400 3000 МГц (2008) программа LINPACK не использует решения алгебраических выражений, так как любая операция не может идти быстрее, чем 1 такт процессора. Так для процессоров Intel Core 2 Quad один такт требует один-два герца. Так как для задач с плавающей запятой: деление/умножение, сложение/вычитание — требуется намного больше одного такта, то видно, что выдать 48 Гигафлопс и 18,5 гигафлопса соответственно данные процессоры не могли. Часто вместо операции деления с плавающей запятой используется загрузка данных в режиме ДМА из оперативной памяти в стек процессора. Так работает программа LINPACK в некоторых тестах, но, строго говоря, результат не является значением флопс.

Примечание: замечание о невозможности выполнения более одной операции за такт абсолютно некорректно, так как все современные процессоры в каждом своем ядре содержат несколько исполнительных блоков каждого типа (в том числе и для операций с плавающей точкой) работающих параллельно и могут выполнять более одной инструкции за такт. Данная особенность архитектуры называется суперскалярность и впервые появилась еще в самом первом процессоре

Обзор производительности реальных систем

Из-за высокого разброса результатов теста LINPACK, приведены примерные величины, полученные путём осреднения показателей на основе информации из разных источников. Производительность игровых приставок и распределённых систем (имеющих узкую специализацию и не поддерживающих тест LINPACK) приведена в справочных целях в соответствии с числами, заявленными их разработчиками. Более точные результаты с указанием параметров конкретных систем можно получить, например, на сайте The Performance Database Server.

Сколько флопс в обычном компьютере

Как определить количество FLOP, на которые способен мой компьютер

Я хотел бы определить теоретическое количество FLOP (операций с плавающей запятой), которое может выполнять мой компьютер. Может кто-нибудь, пожалуйста, помогите мне с этим. (Я хотел бы сравнить мой компьютер с некоторыми суперкомпьютерами, чтобы понять разницу между ними)

Теоретический пик FLOP / с задается следующим образом: Количество ядер легко. Средняя частота должна, теоретически, учитывать некоторое количество Turbo Boost (Intel) или Turbo Core (AMD), но рабочая частота является хорошей нижней границей. Операции за цикл зависят от архитектуры и их сложно найти (8 для SandyBridge и IvyBridge, см. Слайд 26 ). Это предмет вопроса переполнения стека , который включает числа для множества современных архитектур.

Вам нужно будет знать модель и поставщика процессоров на вашей машине. Получив это, вы можете посмотреть на веб-сайте производителя (или, возможно, в Википедии) тактовую частоту, количество чипов / сокетов, количество ядер на чип, количество операций с плавающей запятой за цикл и векторную ширину этих операций. , Затем вы просто умножаете.

Взять, к примеру, процессоры Intel Xeon E5-2680 «Sandy Bridge» в Стампеде, где я работаю. Спецификации:

• 2.7GHz
• 2 чипа / узел, 8 ядер / чип
• 2 векторных инструкции / цикл
• Инструкции AVX шириной 256 бит (4 операнда с двойной точностью)

Умножение этих значений дает 345,6 GF / узел или 2,2 PF для неускоренной части системы.

Мы обычно думаем с точки зрения операций с двойной точностью (64-разрядных), потому что это точность, необходимая для подавляющего большинства наших пользователей, но вы можете при желании повторить вычисления в терминах с одинарной точностью. Обычно это только меняет последний фактор, скажем, 8 SP Flops / инструкция вместо 4 DP Flops / inst, но он может сильно отличаться от этого. Например, более старые GPU делали DP только на 1/8 скорости SP. Если вы когда-нибудь цитируете число для своей системы, вы должны четко указать, какое из них вы использовали, если это не двойная точность, потому что люди примут это, в противном случае.

Кроме того, если ваша микросхема поддерживает слитые команды умножения-сложения (FMA) и может выполнять их с полной скоростью, то большинство людей считают это 2 операциями с плавающей запятой, хотя счетчик производительности оборудования может считать его только одной инструкцией.

Наконец, вы также можете сделать это для любых ускорителей, которые могут существовать в вашей системе (например, графического процессора или Xeon Phi), и добавить эту производительность к производительности ЦП, чтобы получить теоретический итог.

iPhone против суперкомпьютеров из прошлого. Кто кого?

В закладки

В конце прошлого века для описания мощных и производительных вычислительных машин применялся термин «суперкомпьютер». Такие устройства стоили очень дорого и были довольно громоздкими. Иногда суперкомпьютер занимал несколько комнат и требовал специальный температурный режим для работы.

Для оценки производительности и сравнения таких вычислительных машин ввели термин «FLOPS»

Самые мощные суперкомпьютеры

Суперкомпьютер Cray 1

Вычислительная машина Cray 1, которая одной из первых заслужила титул «суперкомпьютера», была создана в 1974 году. Её производительность оценивалась в 180 миллионов операций в секунду.

Суперкомпьютеры NEC SX-2 (слева) и М-13 (справа)

Порог в 1 миллиард флопс (1 Гигафлопс) был преодолен уже в 1983 году. На тот момент рекордсменами считались суперкомпьютеры NEC SX-2 (производительность 1.3 Гфлопс) и М-13 академика Карцева (2.4 Гфлопс).

Суперкомпьютер ASCI Red

В середине 90-х вычислительная мощность суперкомпьютеров вычислялась уже триллионами флопс. Граница 1 Тфлопс была впервые преодолена в 1996-ом компьютером ASCI Red.

Суперкомпьютер IBM Roadrunner

1 квадриллион флопс (1 Петафлопс) покорился суперкомпьютеру IBM Roadrunner в 2008 году, аналитики полагают, что к 2020 году появятся экзафлопсные компьютеры, способных выполнять 1 квинтиллион операций с плавающей точкой в секунду.

Суперкомпьютер Sunway TaihuLight

C 1993 ведется международный рейтинг Top500 для оценки и сравнения производительности суперкомпьютеров. Сейчас топ возглавляет китайская разработка Sunway TaihuLight с вычислительной мощностью 93 петафлопс, запущенная в июне 2016 года.

Современные компьютеры и игровые консоли

Большая вычислительная мощность с 90-х годов становится доступна в домашних и офисных компьютерах.

• Популярный процессор 1999-2000 годов Intel Pentium III 500—1000 МГц имел производительность до 1-2 гигафлопс.
• В 2010 топовые модели были на уровне AMD Athlon II X4 640 3,0 ГГц с мощностью до 37,4 гигафлопс.
• Относительно современный Intel Core i7 (Haswell) с частотой 3,0-3,5 ГГц бьет планку в 350 гигафлопс.

Современные игровые консоли имеют такую производительность: Microsoft Xbox One — 1,23 терафлопса, Sony PlayStation 4 — 1,84 терафлопса, Nintendo Wii U — 352 гигафлопса.

Мобильные гаджеты в нашем кармане

Процессоры в последних моделях iPhone и iPad имеют мощность, которая измеряется в десятках и сотнях Гигафлопс. Новинка 2011-го года – Apple A5, который был «сердцем» iPhone 4S, iPad 2, iPad Mini, Apple TV 3 и iPod Touch пятого поколения, выдавал до 16 Гигафлопс.

Представленный в 2014 году Apple A8 (iPhone 6/ 6 Plus, iPad mini 4 и Apple TV 4) может похвастаться показателем уже в 115 Гигафлопс.

Начинка нового iPhone 7 и iPhone 7 Plus (процессор A10 Fusion) выжимает более 400 Гигафлопс.

Если сравнить эти показатели с суперкомпьютерами 80-90х, то видим, что iPhone 4S сопоставим с самыми мощными вычислительными устройствами конца 80-х годов, а топовая техника начала 90-х по производительности не далеко ушла от современного iPhone 7.

К чему все это

Увлеченные презентациями новых iPhone и iPad, в постоянных сравнениях Apple и Samsung, в череде анонсов Xiaomi и Meizu мы просто перестали обращать внимание на простые вещи. Всего за 10-20 лет технологии шагнули вперед настолько, что гаджеты, помещающиеся в кармане джинсов, можно сравнивать с компьютерами, которые не поместились бы в нашей квартире.

5 лет назад Стив Джобс показал iPhone, который превосходил суперкомпьютеры 80-х, а в сентябре 2016-го Тим Кук представил смартфон, который мощнее любого домашнего компьютера из нашего детства.

Очень интересно, как будут развиваться технологии дальше. Увидим ли мы еще больший скачок в производительности или пик роста мощности мы наблюдали в последние годы? Сможет ли условный iPhone 10 сравниться с представленным недавно MacBook Pro?

В закладки

Как оценить производительность компьютера и операционной системы

Существует строгая единица измерения производительности любого компьютера: количество операций над числами с плавающей точкой в секунду — флопс (flops или flop/s, от англ. Floating point Operations Per Second). На практике сегодня пользуются кратными единицами: мегафлопс (106 флопс), гигафлопс (109 флопс), терафлопс (1012 флопс) и т. д. Для таких измерений существует и общепринятый инструмент: программа LINPACK от компании Intel.

Для сравнения приведем несколько примеров:

• 1999 г.: компьютер на процессоре Intel Pentium III 600 МГц — 625 Мфлопс;
• 2002 г.: компьютер на процессоре AMD Athlon XP 1800+ — 3 Гфлопс;
• 2006 г.: компьютер на процессоре Intel Core 2 Duo 2,4 ГГц — 19 Гфлопс;
• 2010 г.: компьютер на процессоре Intel Core i7-975 XE 3,33 ГГц — 53 Гфлопс.

Так что за минувшее десятилетие производительность типичных настольных компьютеров выросла примерно в 100 раз! За то же время объем оперативной памяти, устанавливаемой в типичный «компьютер для офиса», увеличился раз в сорок, а емкость жестких дисков — почти тысячекратно.

Разработано множество тестовых программ для оценки быстродействия компьютера в целом, а также отдельных его компонентов. Результаты они обычно выдают в неких условных единицах, баллах. Такие баллы часто называют «попугаями». Помните советский мультфильм, герои которого измеряли длину удава в попугаях?

Хорошо известны такие тесты, как PCMark, 3DMark, SiSoft Sandra, BAPCO SysMark. Однако «попугаи» у каждой тестовой программы свои! В Windows 7 встроен собственный тест быстродействия. Эти оценки по 8-балльной шкале могут стать фактическим стандартом — ведь таким инструментом располагают все пользователи Windows 7. Индекс производительности Windows приводится на странице свойств системы (Пуск → Панель управления → Система).

На самом деле Windows оценивает производительность компьютера сразу по пяти параметрам и выводит худший из результатов. Смысл в том, что итоговую производительность системы ограничивает самый слабый из ее компонентов. В отношении «игрового» компьютера такой подход вполне справедлив. Для просмотра всех оценок выберите ссылку Индекс производительности Windows. На открывшейся странице отображаются все пять оценок.

В типичных «офисных» и «серверных» применениях графическая подсистема практически бездействует. Следовательно, две оценки из пяти в этом случае внимания не заслуживают — смотрим только на производительность процессора, скорость доступа к памяти и, в меньшей мере, на скорость обмена данными с жестким диском.

В справке Windows приводятся ориентировочные значения индекса производительности. Там сказано, что для обычных офисных задач в принципе достаточно компьютеров с индексом производительности 1—2 балла. Оценка от 3 до 4 баллов показывает, что компьютер подходит для любых задач подобного рода. При этом можно работать одновременно с несколькими программами.

Однако это теория, а в жизни нас интересует практическое быстродействие. Это, скорее, не измеримая величина, а субъективные ощущения от работы за тем или иным компьютером. Попросту говоря, вы всегда можете оценить, что этот экземпляр «откликается почти моментально», а этот «задумывается» и «притормаживает». Понятно, что практическое быстродействие зависит не только от производительности «железа», но и от выполняемых на нем задач. Под задачами понимается все, начиная с операционной системы и заканчивая прикладными программами с обработкой типичных документов.

Как ни забавно, 10 лет назад документы в Word 6.0 под Windows 95 открывались почти так же быстро, как сегодня в Word 2010 под Windows 7. В этом заключается великий парадокс компьютерной индустрии: стремительное увеличение быстродействия в абсолютных числах сопровождается весьма скромным ростом функциональности деловых программ.

Куда же тратятся вычислительные ресурсы? С каждой новой версией операционная система Windows и прикладные программы обзаводятся все новыми дополнениями и «украшениями». В том же пакете Microsoft Office совершенствуется механизм проверки правописания, развиваются контекстные меню и другие инструменты, требующие обработки в реальном времени. Усложняется содержимое Интернета. Массовое распространение получили Flash-анимация, активные элементы и видео на веб-страницах. Отображение и обработка таких страниц — не слишком тяжелая, но все же определенная вычислительная задача. Так что и простой просмотр сайтов сегодня требует определенного быстродействия компьютера.

Есть и другая закономерность. Хотя техника все время совершенствуется, стоимость «средненормальной» на данный момент компьютерной системы уже много лет так и колеблется в пределах 1000 долларов.

Производительность железа, измеряемая во флопсах: что это и с чем едят?

Новейшее поколение игровых консолей достигло отметки в десяток терафлопс. Но что именно означает эта величина?

Производительность, измеряемая во FLOPS — это количество операций с плавающей запятой, которое может выполнить устройство за одну секунду. Отсюда и название: FLoating-point Operations Per Second. Сравнивать вычислительную мощность по флопсам намного проще, чем по тактовой частоте или чему-либо ещё.

График роста производительности суперкомпьютеров

Современная техника имеет колоссальную мощность. Поэтому, что бы не использовать большое количество нолей, к флопсам добавляют приставки СИ: гигафлопсы, терафлопсы, петафлопсы.

Краткий список железа и его производительности:

• Sega Dreamcast (1998) — 1,4 ГФлопс;
• Intel Core 2 Duo (2006) — 19,2 ГФлопс;
• МЦСТ Эльбрус-8С (2016) — 125 ГФлопс;
• Intel Core i7-4930K (2013) — 163 ГФлопс;
• Microsoft Xbox 360 (2005) — 115 ГФлопс (ЦП) и 240 ГФлопс (ГП);
• AMD Ryzen 7 3700X (2019) — 460 ГФлопс;
• Sony PlayStation 4 (2013) — 1,84 ТФлопс;
• GeForce RTX 2080 Ti (2018) — 13,5 ТФлопс (для 32-разрядных вычислений);

Самым слабым компьютером можно назвать Z3. Его вычислительная мощность составляет 2 флопса. Да, верно — он осиливает всего 2 операции в секунду. Но это простительно, ведь Z3 — первая работоспособная программируемая вычислительная машина, собранная ещё в 1940 г.

Вычислительная машина Z3

Cамым мощным компьютером на момент 2020 года можно назвать Фугаку — японский суперкомпьютер. Его заявленная мощность составляет 0,54 эксафлопса (для 64-разрядных вычислений). Это 540 000 терафлопс.