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| Nombre | Unidad | Valor |
|---|---|---|
| kilo FLOPS | kFLOPS | 10 3 |
| mega FLOPS | MFLOPS | 10 6 |
| giga FLOPS | GFLOPS | 10 9 |
| tera FLOPS | TFLOPS | 10 12 |
| peta FLOPS | PFLOPS | 10 15 |
| exa FLOPS | EFLOPS | 10 18 |
| Zetta FLOPS | ZFLOPS | 10 21 |
| Yotta FLOPS | YFLOPS | 10 24 |
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En informática , las operaciones de punto flotante por segundo ( FLOPS , flops o flop / s ) es una medida del rendimiento de la computadora , útil en campos de cálculos científicos que requieren cálculos de punto flotante . Para tales casos, es una medida más precisa que medir instrucciones por segundo .
Aritmética de coma flotante [ editar ]
La aritmética de coma flotante es necesaria para números reales muy grandes o muy pequeños , o cálculos que requieren un rango dinámico grande. La representación de punto flotante es similar a la notación científica, excepto que todo se lleva a cabo en base dos, en lugar de base diez. El esquema de codificación almacena el signo, el exponente (en base dos para Cray y VAX , base dos o diez para formatos de punto flotante IEEE y base 16 para IBM Floating Point Architecture ) y el Significand (número después del punto de base ). Si bien se utilizan varios formatos similares, el más común es ANSI / IEEE Std. 754-1985. Este estándar define el formato para números de 32 bits llamados precisión simple , así como números de 64 bits llamados precisión doble y números más largos llamados precisión extendida (usados para resultados intermedios). Las representaciones de punto flotante pueden admitir un rango de valores mucho más amplio que el de punto fijo, con la capacidad de representar números muy pequeños y números muy grandes. [1]
Rango dinámico y precisión [ editar ]
La exponenciación inherente al cálculo de punto flotante asegura un rango dinámico mucho mayor, los números más grandes y más pequeños que se pueden representar, lo cual es especialmente importante cuando se procesan conjuntos de datos donde algunos de los datos pueden tener un rango extremadamente grande de valores numéricos o donde el rango puede ser impredecible. Como tal, los procesadores de punto flotante son ideales para aplicaciones computacionalmente intensivas. [2]
Rendimiento computacional [ editar ]
FLOPS y MIPS son unidades de medida del rendimiento de cálculo numérico de una computadora. Las operaciones de coma flotante se utilizan normalmente en campos como la investigación científica computacional. La unidad MIPS mide el rendimiento entero de una computadora. Los ejemplos de operación de números enteros incluyen el movimiento de datos (A a B) o la prueba de valor (si A = B, entonces C). MIPS como punto de referencia de rendimiento es adecuado cuando se utiliza una computadora en consultas de bases de datos, procesamiento de texto, hojas de cálculo o para ejecutar múltiples sistemas operativos virtuales. [3] [4]Frank H. McMahon, del Laboratorio Nacional Lawrence Livermore, inventó los términos FLOPS y MFLOPS (megaFLOPS) para poder comparar las supercomputadoras del día por el número de cálculos de punto flotante que realizaban por segundo. Esto fue mucho mejor que usar el MIPS predominante para comparar computadoras, ya que esta estadística generalmente tenía poca relación con la capacidad aritmética de la máquina.
Los FLOPS en un sistema HPC se pueden calcular usando esta ecuación: [5]
.
Esto se puede simplificar al caso más común: una computadora que tiene exactamente 1 CPU:
.
Los FLOPS se pueden registrar en diferentes medidas de precisión, por ejemplo, la lista de supercomputadoras TOP500 clasifica las computadoras por operaciones de 64 bits ( formato de punto flotante de doble precisión ) por segundo, abreviado como FP64 . [6] Hay medidas similares disponibles para operaciones de 32 bits ( FP32 ) y 16 bits ( FP16 ).
FLOP por ciclo por núcleo para varios procesadores [ editar ]
| Microarquitectura | ES UN | FP64 | FP32 | FP16 |
|---|---|---|---|---|
| CPU Intel | ||||
| Intel 80486 | x87 (32 bits) | ? | 0,128 [7] | ? |
| Intel P5 Pentium Intel P6 Pentium Pro | x87 (32 bits) | ? | 0,5 [7] | ? |
| Intel P5 Pentium MMX Intel P6 Pentium II | MMX (64 bits) | ? | 1 [8] | ? |
| Intel P6 Pentium III | SSE (64 bits) | ? | 2 [8] | ? |
| Intel Netburst Pentium 4 (Willamette, Northwood) | SSE2 (64 bits) | 2 | 4 | ? |
| Intel P6 Pentium M | SSE2 (64 bits) | 1 | 2 | ? |
| Intel Netburst Pentium 4 (Prescott, Cedar Mill) Intel Netburst Pentium D (Smithfield, Presler) Intel P6 Core ( Yonah ) | SSE3 (64 bits) | 2 | 4 | ? |
| Intel Core ( Merom , Penryn ) Intel Nehalem [9] ( Nehalem , Westmere ) | SSSE3 (128 bits) SSE4 (128 bits) | 4 | 8 | ? |
| Intel Atom ( Bonnell , Saltwell , Silvermont y Goldmont ) | SSE3 (128 bits) | 2 | 4 | ? |
| Intel Sandy Bridge ( Sandy Bridge , Ivy Bridge ) | AVX (256 bits) | 8 | dieciséis | 0 |
| Intel Haswell [9] ( Haswell , Devil's Canyon , Broadwell ) Intel Skylake ( Skylake , Kaby Lake , Coffee Lake , Comet Lake , Whiskey Lake , Amber Lake ) | AVX2 y FMA (256 bits) | dieciséis | 32 | 0 |
| Intel Xeon Phi ( esquina de los caballeros ) | SSE y FMA (256 bits) | dieciséis | 32 | 0 |
| Intel Skylake-X Intel Xeon Phi ( Knights Landing , Knights Mill ) Intel Ice Lake , Tiger Lake y Rocket Lake | AVX-512 y FMA (512 bits) | 32 | 64 | 0 |
| CPU AMD | ||||
| AMD Bobcat | AMD64 (64 bits) | 2 | 4 | 0 |
| AMD Jaguar AMD Puma | AVX (128 bits) | 4 | 8 | 0 |
| AMD K10 | SSE4 / 4a (128 bits) | 4 | 8 | 0 |
| Bulldozer AMD [9] ( Piledriver , Steamroller , Excavator ) | Aplanadora-apisonadora AVX (128 bits) Excavadora AVX2 (128 bits) FMA3 ( topadora ) [10] FMA3 / 4 (Piledriver-Excavator) | 4 | 8 | 0 |
| AMD Zen (serie Ryzen 1000, serie Threadripper 1000, Epyc Nápoles ) AMD Zen + [9] [11] [12] [13] (serie Ryzen 2000, serie Threadripper 2000) | AVX2 y FMA (decodificación de 128 bits, 256 bits) [14] | 8 | dieciséis | 0 |
| AMD Zen 2 [15] (Ryzen 3000 series, Threadripper 3000 series, Epyc Rome )) AMD Zen 3 (Ryzen 5000 series) | AVX2 y FMA (256 bits) | dieciséis | 32 | 0 |
| CPU ARM | ||||
| BRAZO Cortex-A7, A9, A15 | ARMv7 | 1 | 8 | 0 |
| BRAZO Cortex-A32, A35, A53, A55, A72 , A73 , A75 | ARMv8 | 2 | 8 | 0 |
| ARM Cortex- A57 [9] | ARMv8 | 4 | 8 | 0 |
| ARM Cortex- A76 , A77 , A78 | ARMv8 | 8 | dieciséis | 0 |
| BRAZO Cortex-X1 | ARMv8 | dieciséis | 32 | ? |
| Qualcomm Krait | ARMv8 | 1 | 8 | 0 |
| Qualcomm Kryo (1xx - 3xx) | ARMv8 | 2 | 8 | 0 |
| Qualcomm Kryo (4xx - 5xx) | ARMv8 | 8 | dieciséis | 0 |
| Samsung Exynos M1 y M2 | ARMv8 | 2 | 8 | 0 |
| Samsung Exynos M3 y M4 | ARMv8 | 3 | 12 | 0 |
| IBM PowerPC A2 (Blue Gene / Q) | ? | 8 | 8 (como FP64) | 0 |
| Hitachi SH-4 [16] [17] | SH-4 | 1 | 7 | 0 |
| GPU Nvidia | ||||
| Nvidia Curie ( serie GeForce 6 y serie GeForce 7 ) | PTX | ? | 8 | ? |
| Nvidia Tesla 2.0 (GeForce GTX 260-295) | PTX | ? | 2 | ? |
| Nvidia Fermi (solo GeForce GTX 465–480, 560 Ti, 570-590) | PTX | 1/4 (bloqueado por controlador, 1 en hardware) | 2 | 0 |
| Nvidia Fermi (solo Quadro 600-2000) | PTX | 1/8 | 2 | 0 |
| Nvidia Fermi (solo Quadro 4000–7000, Tesla) | PTX | 1 | 2 | 0 |
| Nvidia Kepler (GeForce (excepto Titan y Titan Black), Quadro (excepto K6000), Tesla K10) | PTX | 1/12 (para GK110 : bloqueado por controlador, 2/3 en hardware) | 2 | 0 |
| Nvidia Kepler (GeForce GTX Titan y Titan Black, Quadro K6000, Tesla (excepto K10)) | PTX | 2/3 | 2 | 0 |
| Nvidia Maxwell Nvidia Pascal (todas excepto Quadro GP100 y Tesla P100) | PTX | 1/16 | 2 | 1/32 |
| Nvidia Pascal (solo Quadro GP100 y Tesla P100) | PTX | 1 | 2 | 4 |
| Nvidia Volta [18] | PTX | 1 | 2 ( FP32 ) + 2 ( INT32 ) | dieciséis |
| Nvidia Turing (solo GeForce 16XX ) | PTX | 1/16 | 2 (FP32) + 2 (INT32) | 4 |
| Nvidia Turing (todas excepto GeForce 16XX ) | PTX | 1/16 | 2 (FP32) + 2 (INT32) | dieciséis |
| Nvidia Ampere [19] [20] (solo Tesla A100 / A30) | PTX | 2 | 2 (FP32) + 2 (INT32) | 32 |
| Nvidia Ampere (todas GeForce y Quadro, Tesla A40 / A10) | PTX | 1/32 | 2 (FP32) + 0 (INT32) o 1 (FP32) + 1 (INT32) | 8 |
| GPU AMD | ||||
| AMD TeraScale 1 ( serie Radeon HD 4000 ) | TeraScale 1 | 0.4 | 2 | ? |
| AMD TeraScale 2 ( serie Radeon HD 5000 ) | TeraScale 2 | 1 | 2 | ? |
| AMD TeraScale 3 ( serie Radeon HD 6000 ) | TeraScale 3 | 1 | 4 | ? |
| AMD GCN (solo Radeon Pro WX 2100-7100) | GCN | 1/8 | 2 | 2 |
| AMD GCN (todos excepto Radeon VII, Instinct MI50 y MI60, Radeon Pro WX 2100-7100) | GCN | 1/8 | 2 | 4 |
| AMD GCN Vega 20 (solo Radeon VII) | GCN | 1/2 (bloqueado por controlador, 1 en hardware) | 2 | 4 |
| AMD GCN Vega 20 (solo Radeon Instinct MI50 / MI60 y Radeon Pro VII) | GCN | 1 | 2 | 4 |
| AMD RDNA [21] [22] AMD RDNA 2 | RDNA | 1/8 | 2 | 4 |
| AMD CDNA | CDNA | 1 | 4 (FP32) | dieciséis |
| GPU de Qualcomm | ||||
| Qualcomm Adreno 5x0 | Adreno 5xx | 1 | 2 | 4 |
| Qualcomm Adreno 6x0 | Adreno 6xx | 1 | 2 | 4 |
| Graphcore | ||||
| Graphcore Colossus GC2 [23] [24] [25] (valores estimados) | ? | 0 | 18 | 72 |
| Graphcore Colossus GC200 Mk2 [26] (valores estimados) | ? | 0 | 18 | 144 |
| Supercomputadora | ||||
| ENIAC a 100 Khz con 385 flops [27] | ||||
| Procesador de 48 bits a 208 kHz en CDC 1604 en 1960 | ||||
| Procesador de 60 bits a 10 Mhz en CDC6600 en 1964 | 0,3 (FP60) | |||
| Procesador de 60 bits a 10 Mhz en CDC7600 en 1967 | 1.0 (FP60) [28] | |||
| Cray-1 @ 80 Mhz en 1976 | 2 | |||
| CDC Cyber 205 @ 50 Mhz en 1981 | Compilador FORTRAN (ANSI 77 con extensiones vectoriales) | 8 | dieciséis | |
| Microarquitectura | ES UN | FP64 | FP32 | FP16 |
Fuente: [29]
Registros de rendimiento [ editar ]
Registros de una sola computadora [ editar ]
En junio de 1997, Intel 's ASCI Red fue la primera computadora del mundo para lograr una teraFLOP y más allá. El director de Sandia, Bill Camp, dijo que ASCI Red tenía la mejor confiabilidad de cualquier supercomputadora jamás construida, y "fue la marca más alta de la supercomputación en longevidad, precio y rendimiento". [30]
La supercomputadora SX-9 de NEC fue el primer procesador vectorial del mundo en superar los 100 gigaFLOPS por núcleo único.
En junio de 2006, el instituto de investigación japonés RIKEN anunció una nueva computadora , la MDGRAPE-3 . El rendimiento de la computadora alcanza un máximo de un petaFLOPS, casi dos veces más rápido que el Blue Gene / L, pero MDGRAPE-3 no es una computadora de uso general, por lo que no aparece en la lista Top500.org . Tiene tuberías de propósito especial para simular la dinámica molecular.
En 2007, Intel Corporation dio a conocer el chip POLARIS multinúcleo experimental , que alcanza 1 teraFLOPS a 3,13 GHz. El chip de 80 núcleos puede elevar este resultado a 2 teraFLOPS a 6,26 GHz, aunque la disipación térmica a esta frecuencia supera los 190 vatios. [31]
En junio de 2007, Top500.org informó que la computadora más rápida del mundo era la supercomputadora IBM Blue Gene / L , con un pico de 596 teraFLOPS. [32] El Cray XT4 alcanzó el segundo lugar con 101,7 teraFLOPS.
El 26 de junio de 2007, IBM anunció la segunda generación de su supercomputadora superior, denominada Blue Gene / P y diseñada para funcionar continuamente a velocidades superiores a un petaFLOPS, más rápido que Blue Gene / L. Cuando está configurado para hacerlo, puede alcanzar velocidades superiores a tres petaFLOPS. [33]
El 25 de octubre de 2007, NEC Corporation of Japan emitió un comunicado de prensa anunciando su modelo SX-9 de la serie SX , [34] afirmando que era la supercomputadora vectorial más rápida del mundo. El SX-9 cuenta con la primera CPU capaz de un rendimiento vectorial máximo de 102,4 gigaFLOPS por núcleo único.
El 4 de febrero de 2008, la NSF y la Universidad de Texas en Austin abrieron carreras de investigación a gran escala en una supercomputadora AMD , Sun llamada Ranger , [35] el sistema de supercomputación más poderoso del mundo para la investigación en ciencia abierta, que opera a una velocidad sostenida. de 0,5 petaFLOPS.
El 25 de mayo de 2008, una supercomputadora estadounidense construida por IBM , llamada ' Roadrunner ', alcanzó el hito informático de un petaFLOPS. Encabezó la lista TOP500 de junio de 2008 y noviembre de 2008 de las supercomputadoras más potentes (excluidas las computadoras grid ). [36] [37] La computadora está ubicada en el Laboratorio Nacional de Los Alamos en Nuevo México. El nombre de la computadora se refiere al ave del estado de Nuevo México , el gran correcaminos ( Geococcyx californianus ). [38]
En junio de 2008, AMD lanzó la serie ATI Radeon HD 4800, que según se informa son las primeras GPU en lograr un teraFLOPS. El 12 de agosto de 2008, AMD lanzó la tarjeta gráfica ATI Radeon HD 4870X2 con dos GPU Radeon R770 con un total de 2.4 teraFLOPS.
En noviembre de 2008, una actualización de la supercomputadora Cray Jaguar en el Laboratorio Nacional Oak Ridge (ORNL) del Departamento de Energía (DOE) elevó la potencia informática del sistema a un máximo de 1,64 petaFLOPS, convirtiendo a Jaguar en el primer sistema petaFLOPS del mundo dedicado a la investigación abierta . A principios de 2009, la supercomputadora recibió el nombre de una criatura mítica, Kraken . Kraken fue declarada la supercomputadora administrada por universidades más rápida del mundo y la sexta más rápida en general en la lista TOP500 de 2009. En 2010, Kraken se actualizó y puede funcionar más rápido y es más potente.
En 2009, el Cray Jaguar rindió a 1,75 petaFLOPS, superando al IBM Roadrunner por el puesto número uno en la lista TOP500 . [39]
En octubre de 2010, China dio a conocer el Tianhe-1 , un superordenador que funciona a una velocidad de cálculo máxima de 2,5 petaFLOPS. [40] [41]
A partir de 2010, [update]el procesador de PC más rápido alcanzó 109 gigaFLOPS ( Intel Core i7 980 XE ) [42] en cálculos de doble precisión. Las GPU son considerablemente más potentes. Por ejemplo, los procesadores de computación GPU Nvidia Tesla C2050 realizan alrededor de 515 gigaFLOPS [43] en cálculos de doble precisión, y el AMD FireStream 9270 alcanza un máximo de 240 gigaFLOPS. [44]
En noviembre de 2011, se anunció que el Japón había alcanzado 10,51 petaFLOPS con su equipo K . [45] Tiene 88,128 procesadores SPARC64 VIIIfx en 864 racks, con un rendimiento teórico de 11,28 petaFLOPS. Lleva el nombre de la palabra japonesa " kei ", que significa 10 billones , [46] correspondiente a la velocidad objetivo de 10 petaFLOPS.
El 15 de noviembre de 2011, Intel demostró un solo procesador basado en x86, con el nombre en código "Knights Corner", que sostiene más de un teraFLOPS en una amplia gama de operaciones DGEMM . Intel enfatizó durante la demostración que se trataba de un teraFLOPS sostenido (no "teraFLOPS en bruto" utilizado por otros para obtener números más altos pero menos significativos), y que fue el primer procesador de propósito general en cruzar un teraFLOPS. [47] [48]
El 18 de junio de 2012, el sistema de supercomputadoras Sequoia de IBM , con sede en el Laboratorio Nacional Lawrence Livermore (LLNL) de EE. UU., Alcanzó los 16 petaFLOPS, estableciendo el récord mundial y ocupando el primer lugar en la última lista TOP500. [49]
El 12 de noviembre de 2012, la lista TOP500 certificó a Titan como la supercomputadora más rápida del mundo según el punto de referencia LINPACK, con 17,59 petaFLOPS. [50] [51] Fue desarrollado por Cray Inc. en el Laboratorio Nacional de Oak Ridge y combina procesadores AMD Opteron con tecnologías de unidad de procesamiento gráfico (GPU) NVIDIA Tesla "Kepler". [52] [53]
El 10 de junio de 2013, Tianhe-2 de China se clasificó como el más rápido del mundo con 33,86 petaFLOPS. [54]
El 20 de junio de 2016, Sunway TaihuLight de China se clasificó como el más rápido del mundo con 93 petaFLOPS en el punto de referencia LINPACK (de 125 petaFLOPS máximos). El sistema, que se basa casi exclusivamente en tecnología desarrollada en China, está instalado en el Centro Nacional de Supercomputación en Wuxi y representa más rendimiento que los siguientes cinco sistemas más potentes de la lista TOP500 combinados. [55]
En junio de 2019, Summit , una supercomputadora construida por IBM que ahora se ejecuta en el Laboratorio Nacional Oak Ridge (ORNL) del Departamento de Energía (DOE), ocupó el puesto número uno con un rendimiento de 148,6 petaFLOPS en High Performance Linpack (HPL), el punto de referencia. utilizado para clasificar la lista TOP500. Summit tiene 4356 nodos, cada uno equipado con dos CPU Power9 de 22 núcleos y seis GPU NVIDIA Tesla V100. [56]
En junio de 2020, Fugaku obtuvo un resultado Linpack de alto rendimiento (HPL) de 415.5 petaFLOPS , superando al ahora segundo sistema Summit por un factor de 2.8x. Fugaku funciona con el SoC A64FX de 48 núcleos de Fujitsu , convirtiéndose en el primer sistema número uno en la lista que funciona con procesadores ARM. En precisión simple o más reducida, utilizada en aplicaciones de inteligencia artificial y aprendizaje automático, el rendimiento máximo de Fugaku es de más de 1000 petaflops (1 exaflops). El nuevo sistema está instalado en el Centro RIKEN de Ciencias Computacionales (R-CCS) en Kobe, Japón. [ cita requerida ]
Registros de computación distribuida [ editar ]
La informática distribuida utiliza Internet para vincular computadoras personales para lograr más FLOPS:
- En abril de 2020 [update], la red Folding @ home tiene más de 2,3 exaFLOPS de potencia informática total. [57] [58] [59] [60] Es la red informática distribuida más poderosa, siendo la primera en romper 1 exaFLOPS de potencia informática total. Este nivel de rendimiento se consigue principalmente gracias al esfuerzo acumulativo de una amplia gama de potentes unidades de GPU y CPU . [61]
- A diciembre de 2020 [update], toda la red BOINC tiene un promedio de 31 petaFLOPS. [62]
- A junio de 2018 [update], SETI @ Home , que emplea la plataforma de software BOINC , promedia 896 teraFLOPS. [63]
- En junio de 2018 [update], Einstein @ Home , un proyecto que utiliza la red BOINC , se está procesando a 3 petaFLOPS. [64]
- En junio de 2018 [update], MilkyWay @ Home , utilizando la infraestructura BOINC , calcula a 847 teraFLOPS. [sesenta y cinco]
- A junio de 2020 [update], GIMPS , que busca números primos de Mersenne , mantiene 1.354 teraFLOPS. [66]
Costo de la informática [ editar ]
Costos de hardware [ editar ]
| Fecha | USD aproximado por GFLOPS | Plataforma que ofrece el menor costo por GFLOPS | Comentarios | |
|---|---|---|---|---|
| No ajustado | 2019 [67] | |||
| 1945 | $ 129,49 billones | 1.881,79 billones | ENIAC : $ 487,000 en 1945 y $ 7,195,000 en 2019 | $ 487,000 / 0.0000000385 GFLOPS |
| 1961 | $ 18,7 mil millones | $ 160 mil millones | Una instalación básica de IBM 7030 Stretch tenía un costo en ese momento de 7,78 millones de dólares cada una. | El IBM 7030 realiza uno de coma flotante se multiplican cada 2,4 microsegundos. [68] |
| 1984 | $ 18,750,000 | $ 46,140,000 | Cray X-MP / 48 | $ 15,000,000 / 0.8 GFLOPS |
| 1997 | $ 30 000 | $ 48 000 | Dos clústeres Beowulf de 16 procesadores con microprocesadores Pentium Pro [69] | |
| Abril de 2000 | $ 1,000 | $ 1,510 | Cúmulo Bunyip Beowulf | Bunyip fue la primera tecnología informática de menos de US $ 1 / MFLOPS. Ganó el premio Gordon Bell en 2000. |
| Mayo de 2000 | $ 640 | $ 964 | KLAT2 | KLAT2 fue la primera tecnología informática que se amplió a grandes aplicaciones mientras se mantenía por debajo de US $ 1 / MFLOPS. [70] |
| Agosto de 2003 | $ 82 | $ 114 | KASY0 | KASY0 fue la primera tecnología informática de menos de US $ 100 / GFLOPS. [71] |
| Agosto de 2007 | $ 48 | $ 59 | Microwulf | En agosto de 2007, este clúster Beowulf "personal" de 26,25 GFLOPS se puede construir por $ 1256. [72] |
| Marzo de 2011 | $ 1,80 | $ 2.07 | HPU4Science | Este clúster de $ 30,000 se construyó utilizando solo hardware de grado "jugador" disponible comercialmente. [73] |
| Agosto 2012 | 0,75 USD | $ 0,84 | Sistema cuádruple AMD Radeon 7970 GHz | Una computadora de escritorio cuádruple AMD Radeon 7970 que alcanza 16 TFLOPS de precisión simple, 4 TFLOPS de rendimiento informático de doble precisión. El costo total del sistema fue de $ 3000; construido utilizando solo hardware disponible comercialmente. [74] |
| Junio del 2013 | 0,22 USD | 0,24 USD | Sony PlayStation 4 | La PlayStation 4 de Sony figura en la lista con un rendimiento máximo de 1,84 TFLOPS, a un precio de 400 dólares [75] |
| Noviembre de 2013 | 0,16 USD | 0,18 USD | Sistema AMD Sempron 145 y GeForce GTX 760 | Construido con partes disponibles comercialmente, un sistema que usa un AMD Sempron 145 y tres Nvidia GeForce GTX 760 alcanza un total de 6.771 TFLOPS por un costo total de $ 1090.66. [76] |
| diciembre 2013 | $ 0.12 | 0,13 USD | Sistema Pentium G550 y Radeon R9 290 | Construido con piezas disponibles comercialmente. Intel Pentium G550 y AMD Radeon R9 290 alcanzan un total máximo de 4.848 TFLOPS de 681,84 dólares estadounidenses. [77] |
| Enero de 2015 | 0,08 USD | 0,09 USD | Sistema Celeron G1830 y Radeon R9 295X2 | Construido con piezas disponibles comercialmente. Intel Celeron G1830 y AMD Radeon R9 295X2 superan los 11,5 TFLOPS con un total de 902,57 dólares estadounidenses. [78] [79] |
| Junio de 2017 | 0,06 USD | 0,06 USD | AMD Ryzen 7 1700 y AMD Radeon Vega Frontier Edition | Construido con piezas disponibles comercialmente. La CPU AMD Ryzen 7 1700 combinada con las tarjetas AMD Radeon Vega FE en CrossFire alcanza un máximo de 50 TFLOPS a poco menos de US $ 3,000 para el sistema completo. [80] |
| Octubre de 2017 | 0,03 USD | 0,03 USD | Intel Celeron G3930 y AMD RX Vega 64 | Construido con piezas disponibles comercialmente. Tres tarjetas gráficas AMD RX Vega 64 brindan poco más de 75 TFLOPS de precisión media (38 TFLOPS SP o 2.6 TFLOPS DP cuando se combinan con la CPU) a ~ $ 2050 para el sistema completo. [81] |
| Noviembre de 2020 | 0,03 USD | 0,03 USD | AMD Ryzen 3600 y 3 × NVIDIA RTX 3080 | AMD Ryzen 3600 @ 484 GFLOPS y $ 199.99 3 × NVIDIA RTX 3080 @ 29,770 GFLOPS cada uno y $ 699.99 Sistema total GFLOPS = 89,794 / TFLOPS = 89.2794 Costo total del sistema incl. piezas realistas pero de bajo costo; emparejado con otro ejemplo = $ 2839 [82] US $ / GFLOP = $ 0.0314 |
| Noviembre de 2020 | 0,04 USD | 0,04 USD | PlayStation 5 | La edición digital de Sony PlayStation 5 figura con un rendimiento máximo de 10,28 TFLOPS (20,58 TFLOPS de precisión media) a un precio minorista de 399 dólares. [83] |
Ver también [ editar ]
- Rendimiento de la computadora por órdenes de magnitud
- Premio Gordon Bell
- Puntos de referencia de LINPACK
- Ley de moore
- Operación de multiplicar-acumular
- Rendimiento por vatio # FLOPS por vatio
- SPECfp
- SPECint
- SUPS
- TOP500
Referencias [ editar ]
- ^ Floating Point. Obtenido el 25 de diciembre de 2009.
- ^ Resumen: punto fijo (entero) vs punto flotante. Obtenido el 25 de diciembre de 2009.
- ^ Punto fijo frente a punto flotante. Consultado el 25 de diciembre de 2009.
- ^ Manipulación de datos y cálculo matemático. Consultado el 25 de diciembre de 2009.
- ^ "Nodos, enchufes, núcleos y FLOPS, Oh, Dios mío" por el Dr. Mark R. Fernandez, Ph.D.
- ^ "PREGUNTAS FRECUENTES" . www.top500.org . Consultado el 23 de junio de 2020 .
- ^ a b "home.iae.nl" .
- ^ a b "Potencia informática a lo largo de la historia" . www.alternatewars.com . Consultado el 13 de febrero de 2021 .
- ↑ a b c d e Dolbeau, Romain (2017). "FLOPS pico teórico por conjunto de instrucciones: un tutorial". Revista de supercomputación . 74 (3): 1341-1377. doi : 10.1007 / s11227-017-2177-5 .
- ^ "Soporte de nuevas instrucciones para Bulldozer (FMA3) y Piledriver (FMA3 + 4 y CVT, BMI, TBM)" (PDF) .
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