Терафлопсы и гигафлопсы: что это такое, как они рассчитываются, сравнение мощностей консолей

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 усреднением 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 MDGrape-3, разработанный в японском исследовательском институте RIKEN (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 объясняются тем, что указана производительность над числами 32-битного формата12, тогда как для суперкомпьютеров обычно указывают производительность на 64-разрядных данных34. Кроме того, данные приставки и

видео-процессоры рассчитаны на операции с трёхмерной графикой, хорошо поддающиеся

распараллеливанию, однако эти процессоры не в состоянии выполнять многие задачи общего назначения, и их производительность сложно оценить классическим тестом LINPACK5 и тяжело сравнить 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

Для подсчета максимального количества FLOPS для процессора нужно учитывать, что современные процессоры в каждом своём 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 ещё в самом первом процессоре Pentium в 1993 году. Современное ядро Intel Core 2 так же является суперскалярным и содержит 4 декодера команд, теоретически позволяющих достичь пиковой производительности до 4-х операций за 1 такт в каждом ядре6. Таким образом, для процессора, имеющего в своём составе 4 ядра (Core 2 Quad) и работающего на частоте 3.5ГГц теоретический предел производительности составляет 4х4х3.5=56 гигафлопс, а для процессора имеющего 2 ядра (Core 2 Duo) и работающего на частоте 3ГГц 2х4х3=24 гигафлопс, что хорошо согласуется с практическими результатами, полученными на тесте LINPACK. Типичная производительность теста

LINPACK составляет 80-95 % от теоретического максимума.

Обзор производительности реальных систем

Из-за высокого разброса результатов теста LINPACK, приведены примерные величины, полученные путём усреднения 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.

Суперкомпьютеры

• Компьютер ЭНИАК, построенный в 1946 году, при массе 27 т и энергопотреблении 150 кВт, обеспечивал производительность в 300 флопс

• IBM 709 (1957) — 5 кфлопс

• БЭСМ-6 (1968) — 1 Мфлопс (операций деления)

• Cray-1 (1974) — 160 Мфлопс

• БЭСМ-6 на базе Эльбрус-1К2 (1980-х) — 6 Мфлопс (операций деления)

• Эльбрус-2 (1984) — 125 Мфлопс

• Cray Y-MP (1988) — 2,3 Гфлопс

• Электроника СС БИС (1991) — 500 Мфлопс

• ASCI Red (1993) — 1 Тфлопс

• Blue Gene/L (2006) — 478,2 Тфлопс

• Jaguar (суперкомпьютер) (2008) — 1,059 Пфлопс

• IBM Roadrunner (2008) — 1,105 Пфлопс 7

• IBM Sequoia (2012) — 20 Пфлопс 8

Персональные компьютеры

• IBM PC/XT (1983) — 6,9 кфлопс

• ПК на основе процессора Intel 80386 (1985) с тактовой частотой 40 МГц — 0,6 Мфлопс

• Intel Pentium 75 МГц (1993) — 7,5 Мфлопс

• Intel Pentium II 300 МГц (1997) — 50 Мфлопс

• Intel Pentium III 1 ГГц (1999) — 320 Мфлопс

• AMD Athlon 64 2,211 ГГц (2003) — 840 Мфлопс9

• Intel Core 2 Duo 2,4 ГГц (2006) — 1,3 Гфлопс

комплексы России Эльбрус 3М Эльбрус 4 Эльбрус 5 Эльбрус 6 Эльбрус 7 (Компания ЗАО МЦСТ- физтех МГУ)

Год выпуска 2007 2011 2013 2016 2019

процессора (Гфлп) 4,8 19,2 64 256 768

на сервере 2 16 64 64 64

сервера (Гфлп) 9,6 300 4000 16000 49000

комплекса (Тфлп) 0,6 19 256 1000 3000

Процессоры

• Intel Core 2 Duo E7300 2.66ГГц — 19.34 Гфлопс При использовании (SiSoftware Sandra Pro Home 2009.SP3) Windows XP sp3

• Intel Core 2 Duo E8400 3.0ГГц (2008) — 18.6 Гфлопс При использовании стандартной версии LINPACK 10

• Intel Core 2 Duo E8400 3.0ГГц @4.0ГГц (2008) — 25 Гфлопс (LINPACK Benchmark 10.0 64-бит) в Windows Vista x64 Ultimate SP1

• Intel Core 2 Quad Q9450 2.66ГГц @3.5ГГц — 48 ГФлопс (LINPACK Benchmark 10.0 64-бит) в Windows 2003sp2 x64

Название МП Эльбрус Эльбрус 2С Эльбрус 4С Эльбрус 8С Эльбрус 16С

Год выпуска 2007 2010 2012 2015 2018

Техн. норма (нм) 130 90 65 45 32

Частота (Мгц) 300 600 1000 2000 3000

МП (Гфлп) 4,8 19,2 64 256 768

Мощность (Вт) 6 16 25

Карманные компьютеры

• КПК на основе процессора Samsung S3C2440 400 МГц (архитектура ARM9) — 1,3 Мфлопс

• Intel XScale PXA270 520 МГц — 1,6 Мфлопс

• Intel XScale PXA270 624 МГц — 2 Мфлопс

Примечание:Приведенные процессоры не имеют аппаратной поддержки вычислений с плавающей

точкой. Более современные процессоры этого класса (I.MX31, OMAP-Lx) с аппаратным FPU имеют на

Терафлопсы и гигафлопсы: что это такое, как они рассчитываются, сравнение мощностей консолей

Компания Microsoft во всех рекламных материалах об игровой приставке Xbox One X сообщает, что это самая мощная консоль, которая может похвастаться производительностью в 6,6 Терафлопс. Это действительно самая мощная приставка на данный момент из когда-либо созданных, и ресурс Gamespot решил наглядно показать это на цифрах.

Журналисты портала Gamespot провели интересное сравнение консолей по производительности в терафлопсах. Первым делом стоит отметить, что в терафлопсах, а также в гигафлопсах, измеряется максимальный графический потенциал консоли. В гигафлопс входит один миллиард флопс, а в терафлопс входит один триллион флопс. Для вычисления количества терафлопс графического процессора число параллельных ядер обработки GPU умножается на пиковую тактовую частоту в мегагерцах, умножается на два, и делится на 1 миллион. Цифра два в данном случае появляется из предположения того, что за цикл графический процессор может выполнять две операции.

Пример расчета для Xbox One:


Графический чип имеет 768 параллельных процессорных ядер. Максимальная частота графического ядра составляет 853 Мгц. Мы умножаем 768 на 853, потом умножаем на 2 и делим на 1 миллион. Получается 1,31 Терафлопс.

А теперь о самом сравнении консолей, которое провели журналисты ресурса Gamespot. Следующей мощностью обладали самые популярные консоли последних лет:

Как узнать производительность компьютера в Флопсах (Flops)

С тех самых времён, когда появился самый первый компьютер (его подобие), началась погоня за мозностями, производительностью и в наши дни по прежднему ничего в этом плане не изменилось, ведь каждый владелец персонального компьютера чья работа связана с нагрузкой на вычислительные мощности ПК мечтает о ещё более производительном железе.

Все компьютеры которые существуют разделяются на несколько категорий, начиная от микрочипов и заканчивая суперкомпьютерами, которые потребляют десятки киловатт электроэнергии и являются топовыми в вычислительных можностях. В этом материале вы узнаете как можно измерить производительность персонального компьютера.

С самых ранних пор для того чтобы измерять производительность того или иного компьютера, решили использовать количество выполняемых операций с плавающей точкой за 1 секунду времени. На практике это оказалось действительно весьма показательным результатом. Единицу измерения 1 операции назвали Flops (Флопс). Однако компьютеры являются весьма производительными устройствами, поэтому перед флопс используется приставка кило/мега/Гига/Пета/Экса и тд. Каждая перечисленная операция больше предыдущей в 1000 раз. Для конечной оценки выдаются результаты Флопс/с, т.е. флопс в секунду. Если вы хотите почитать про Flops больше, то вам Скачать LinX 0.6.4

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.

Что такое терафлопс и для чего он нужен? (Операции с плавающей запятой в секунду) Терафлопс Что они, что они измеряют и как они используются?

Несмотря на следующее, терафлопс , безусловно, является наиболее подходящей для вас концепцией, но на самом деле это всего лишь усиление флопов , так же как другие, такие как гигафлопс, терафлопс или петафлопс , которые мы увидим далее.

Флопс

Начнем с указания, что FLOPS является аббревиатурой для концепции операций с плавающей запятой в секунду . то есть” операций с плавающей запятой в секунду “. Это относится к производительности аппаратного элемента.

То есть количество научных операций, которые устройство способно выполнить за секунду . Это дано в научной нумерации, потому что, как правило, мы говорим о его большом количестве, для которого мы используем слово с префиксом, чтобы точно указать большее количество FLOPS.

Таким образом, мы видим, что эта концепция-не что иное, как представление о мощности машины. Мы обнаружили, что существует два типа FLOPS :

• Значение Current FLOPS , которое соответствует результату измерения единицы оборудования или детали в определенный момент ее использования.
• Устойчивые FLOPS.

Это означает, что, чем больше количество FLOPS устройства, тем выше будет его производительность , что представляет интерес, прежде всего, для тех, кто работает с ними и требует, чтобы это было максимально.

Несмотря на это, этой функции обычно недостаточно для того, чтобы уволить команду или нет, поскольку существуют другие факторы производительности , которые следует рассматривать как ES, согласованность кэша, межпроцессорное взаимодействие, иерархия памяти

Гигафлопс или GFLOPS

Гигафлопс-это подразделение, предназначенное для разговора о 10000000000- 10 9 или десять миллиардов) флопов.

Терафлопс или TFLOPS

В этом случае у нас будет измерение в миллиардах флопов, потому что терафлопс эквивалентен 10000000000000 флопсам (10 12 ) и тысяче гигафлопс . По этой причине его обычно используют в измерениях огромных компьютерных систем.

Можно сказать, что графическая карта Nvidia GeForce GTX 1080 обеспечивает производительность 9 терафлопс, что составляет девять тысяч гигафлопс.

Петафлопс или PFLOPS

Петафлопс-это единица, чтобы говорить о тысяче терафлопс , миллионе гигафлопс или миллиарде флопс ( 10 15 флоп ).

Примером элемента, производительность которого измеряется в петафлопсах, является суперкомпьютер Tianhe-2, который генерирует 33 петафлопс, то есть 330000000000000000-00-00-флоп.

Другие единицы измерения флопов

Выше приведены наиболее часто используемые единицы, хотя мы находим еще более крупные, такие как префиксы” exa-“,” zetta-” и” yotta- », за которым следует корень« flops ». Это относится к 10 18 , 10 21 и 10 24 флопам соответственно.

С другой стороны, мы находим концепции, которые относятся к меньшему количеству флопов, таких как килофлоп или мегафлоп , которые составляют 10 3 и 10 6 флопов.

Как протестировать свой компьютер и что для этого нужно.
1 Скачать софт LinX и прочитать инструкцию ниже.
Для чего это нужно. Просто очень часто производительность супер компьютеров обозначают в 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. Вот и мне стало интересно сколько-же этих флопс даёт мой Железный друг. И чем их мерить. Нашёл в Wikipedia ответ на этот вопрос.

• IBM PC/XT 4,77 МГц (1983) — 6,9 Кфлопс
• Intel 80386 40 МГц (1985) — 0,6 Мфлопс
• Intel Pentium 75 МГц (1993) — 7,5 Мфлопс
• Intel Pentium II 300 МГц (1997) — 50 Мфлопс
• Intel Pentium III 600 МГц (1999) — 625 Мфлопс
• Intel Pentium III 1 ГГц (1999) — 2 Гфлопс?
• AMD Athlon XP1800+ 1533 МГц (2002) — 3 Гфлопс
• AMD Athlon 64 2,211 ГГц (2003) — 8 Гфлопс
• Intel Core 2 Duo 2,4 ГГц (2006) — 19,2 Гфлопс
• AMD Athlon II 630 4x 3,2 ГГц (2010) — 38 Гфлопс Это мой результат.
• Intel Core i7-975 XE 3,33 ГГц (2009) — 70 Гфлопс

Необходимый софт для теста.

LinX 0.6.4 — графическая оболочка к тесту Intel Linpack от отечественного разработчика.

Кстати LinX можно использовать как тест стабильности CPU/RAM работы под нагрузкой. Греет проц очень сильно! OCCT вообще фигня по сравнению с этим. И в отличии от OCCT, TAT и других искусственных тестов стабильности/грелок, тут реальный код, реальная используемая и известная библиотека, откомпилированная производителем процев на его компиляторе, со всеми оптимизациями.

LinX 0.6.4 (0.9 MB, 7Z-архив, freeware), зеркало
LinX 0.6.4 (1.0 MB, инсталлятор, freeware), зеркало.
Есть и заточенный софт под Intel http://software.intel.com/en-us/arti. pack-download/

Краткая инструкция как пользоваться:
В папке benchmarkslinpack надо пускать runme_xeon32.bat для x86 и x64 Windows, или runme_xeon64.bat для x64 Windows. 64-битная версия должна работать быстрее.
Перед запуском этот файл надо открыть в редакторе и изменить значение OMP_NUM_THREADS на полное количество ядер, реально присутствующих в компьютере, 2 для С2D, 4 для С2Q и т.д. Для нового Linpack 10 этого делать не надо!

После этого надо отредактировать файл lininput_xeon32 или lininput_xeon64 соответственно.
В этом файле нас интересует —
1) # number of tests — количество различных размеров матриц, которые будут считаться. Должно соответствовать количеству чисел в следующей строке #problem sizes. Имеет смысл поставить просто 1 и в следующей строке указать максимальный размер который влезет в оперативную память
2) # problem sizes -размеры матриц систем линейных уравнений. Чем это число больше, тем больше получится результат. Начиная с некоторого значения (примерно 10000), рост замедлится. Объем памяти, который нужно для запуска, можно посчитать по формуле 8*N^2. Для 10000 получим 800Mb. Если задать больше чем реально установлено памяти, будет стоп и тормоза -этого делать не стоит. Также стоит оставить что-то системе для работы, скажем 0.5 -1GB.
3) #leading dimensions -повторить вторую строку
4) #times — каждая задача с размером матрицы из соответствующего столбца #problem sizes будет повторена times раз.
5) #alignment -оставить 4

Результат будет в файле win_xeon32.txt или win_xeon64.txt

Этот тест может также использоваться для проверки правильности выполнения вычислений, подобно Prime.
Для этого надо обратить внимание на значение поля Residual(norm). По моему опыту с этим тестом (под Linux), при «переразгоне» происходят 3 вещи
1) При сильном переразгоне будет BSOD
2) Далее, тест может завершится, но значение Residual(norm) будет большим, много больше 1.
3) Наконец, при совсем небольшом переразгоне значение Residual может быть маленьким, но оно будет заметно меняться от запуска к запуску -для одной и той же problem size (для разных это нормально). Поэтому, лучше оставить всего одно значение размера матрицы (максимальное), но прогнать его несколько раз (число прогонов задается в поле #times)

Пример входного файла для тестирования стабильности для 2GB памяти:

Sample Intel(R) LINPACK data file (lininput_xeon64)
Intel(R) LINPACK data
1 # number of tests
13700 # problem sizes
13700 # leading dimensions
200 #times to run a test
4 # alignment values (in KBytes)

Для 4GB вместо 13700 ставим 21000. Для 8GB -30000 и т.д.

Я просто запускал linpack_xeon64.exe и по очереди вводил параметры минус такого запуска только то что результат не сохранится его нужно ждать. Но если times to run a test поставить не менее двух то один результат вы уведите без проблем. У меня один прогон теста занял где-то около трёх минут точно не помню. Но рекомендовал бы прогнать несколько раз потому как результат первый очень часто ниже последующих.

Linpack 10 в некоторых случаях может выводить дополнительную строчку
Error: info returned =***
Это безопасный «глюк», не обращаем на него внимания.