FLOPS

Материал из Википедии — свободной энциклопедии
Перейти к: навигация, поиск
Производительность суперкомпьютеров
Название год FLOPS
флопс 1941 100
килофлопс 1949 103
мегафлопс 1964 106
гигафлопс 1987 109
терафлопс 1997 1012
петафлопс 2008 1015
эксафлопс ~2016[источник не указан 24 дня] 1018
зеттафлопс ~2018[источник не указан 24 дня] 1021
йоттафлопс ~2019[источник не указан 24 дня] 1024
ксерафлопс[1][2] ~2020[источник не указан 24 дня] 1027
Рост производительности компьютеров в FLOPS

FLOPS (также flops, flop/s, флопс или флоп/с) (акроним от англ. FLoating-point Operations Per Second, произносится как флопс) — внесистемная единица, используемая для измерения производительности компьютеров, показывающая, сколько операций с плавающей запятой в секунду выполняет данная вычислительная система. Существуют разногласия насчёт того, допустимо ли использовать слово FLOP, и что оно может означать. Некоторые считают, что FLOP и FLOPS — синонимы, другие же полагают, что FLOP (или flop или флоп, от англ. FLoating point OPeration) — это просто количество операций с плавающей запятой (например, требуемое для исполнения данной программы).

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

Флопс как мера производительности[править | править вики-текст]

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 (top500.org).

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[править | править вики-текст]

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 единообразных 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, 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 PlayStation 3 составляет 192 Гфлопс, а приставки Xbox 360 и вовсе 264 Гфлопс, что ставит их в один ряд с суперкомпьютерами начального уровня. Столь высокие показатели объясняются тем, что указана производительность над числами 32-битного формата[3][4], тогда как для суперкомпьютеров обычно указывают производительность на 64-разрядных данных[5][6]. 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 LINPACK[7] и тяжело сравнить с другими системами.

Причины широкого распространения[править | править вики-текст]

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.

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 2 устройства вычислений над 64-битными числами с плавающей запятой, которые могут завершать по 2 связанные операции (умножение и последующее сложение, MAC) в каждый такт, теоретически позволяющих достичь пиковой производительности до 4-х операций за 1 такт в каждом ядре[8][9]. 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[править | править вики-текст]

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[править | править вики-текст]

  • Компьютер ЭНИАК, построенный в 1946 году, при массе 27 т и энергопотреблении 174 кВт, обеспечивал производительность приблизительно в 500 флопс[10]

Мега[править | править вики-текст]

Гига[править | править вики-текст]

Тера[править | править вики-текст]

Пета[править | править вики-текст]

Планы:

  • Fujitsu FX-10 (2012) — 23 Пфлопс (стоимость по коммерческим ценам оценивается в 655 млн долларов США; электрическая мощность — в 23 МВт[15])
  • Intel планирует к 2020 году создать суперкомпьютер производительностью 4 Эфлопс[16]
  • По личному мнению ректора МГУ Садовничего, высказанного в октябре 2011 года, в МГУ через пару лет (к 2014 году) может появиться суперкомпьютер производительностью до 10 Эфлопс[17] В декабре появилось сообщение о начале проектирования 10 ПФлопс компьютера для МГУ[18].
  • К 2018—2020 годам планируется увеличить мощность суперкомпьютера Саровского ядерного центра до 1 эксафлопс[19].

Процессоры персональных компьютеров[править | править вики-текст]

Процессоры карманных компьютеров[править | править вики-текст]

  • 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
  • Samsung Exynos 4210 2х1600 МГц — 84 Мфлопс
  • Apple A6 — 645 Мфлопс (Linpack benchmark)
  • Apple A7 — 833 Мфлопс (бенчмарком Linpack)[29]

Распределённые системы[править | править вики-текст]

Данные приведены по состоянию на ноябрь 2013 года

  • Bitcoin — имеет значительное количество вычислительных ресурсов, но решает исключительно целочисленные задачи (хеш-суммы, sha256). Значительная часть ресурсов реализована в виде заказных микросхем (ASIC), которые технически не способны производить вычисления над числами с плавающей запятой. Следовательно, оценивать сеть Bitcoin с помощью FLOPS в настоящее время некорректно.[30][31][32] Ранее, до 2011 года в сети использовались только CPU и GPU (могут обрабатывать как целочисленные так и плавающие данные) и оценка FLOPS получалась из hash/s с помощью эмпирического коэффициента в 12,7 тысяч.[33][34] Например, на апрель 2011 мощность сети оценивалась таким методом примерно в 8 ПФлопс.[35]
  • Folding@home — более 4,6 Пфлопс[36]
  • BOINC — более 7,9 Петафлопс[37]
  • SETI@home — 0,6 Петафлопс[38]
  • Einstein@Home — более 470 Тфлопс[39]
  • Rosetta@home — более 66 Тфлопс[40]

Игровые приставки[править | править вики-текст]

Указаны операции с плавающей точкой над 32-разрядными данными

GPU-процессоры[править | править вики-текст]

Теоретическая производительность (FMA; гигафлопсы):

GPU GFLOPS с точностью 32 бита GFLOPS с точностью 64 бита Источник
GeForce GTX 590 2x1253,4 = 2507.4 2x156.7 = 313.4 [47]
GeForce GTX 580 1581.1 197.6 [47]
GeForce GTX 690 5621.7 702.7 [47]
Radeon HD 7970 3789 947-1024 [48]
Radeon HD 6990 2x2550 = 5100 2x637 = 1274 [48]
Radeon HD 5970 (AIB vendors) 2x2320 = 4640 2x464 = 928 [48]

Человек и калькулятор[править | править вики-текст]

Калькулятор не случайно попал в одну категорию вместе с человеком, поскольку хотя он и является электронным устройством, содержащим процессор, память и устройства ввода-вывода, режим его работы кардинально отличается от режима работы компьютера. Калькулятор выполняет одну операцию за другой с той скоростью, с какой их запрашивает человек-оператор. Время, проходящее между операциями, определяется возможностями человека и существенно превышает время, которое затрачивается непосредственно на вычисления. Можно сказать, что в среднем производительность обычного карманного калькулятора составляет порядка 10 флопс.

Человек, пользуясь лишь ручкой и бумагой, выполняет операции с плавающей запятой очень медленно и часто с большой ошибкой. Говоря о производительности нашего вычислительного аппарата, придётся использовать такие единицы как миллифлопс и даже микрофлопс.

См. также[править | править вики-текст]

Примечания[править | править вики-текст]

  1. Новый поворот Берд Киви, «Мир ПК», № 07, 2012: «Если нынешняя скорость прогресса суперкомпьютеров будет сохраняться, то следующий рубеж производительности в 1 экзафлопс, или квинтиллион (10^18) операций в секунду, ожидается достичь к 2019 г. ,,, полагают, что компьютер производительностью один зеттафлопс (10^21 , или секстиллион операций) можно будет построить примерно к 2030 г. Более того, заранее припасены термины и для следующих вычислительных рубежей — йоттафлопс (10^24) и ксерафлопс (10^27).»
  2. Пета, экза, зетта, йотта… Берд Киви, «Компьютерра», Дата: 16 июля 2008 года: «За этим рубежом должны последовать зеттафлопс (10^21), йоттафлопс (10^24) и ксерафлопс (10^27).»
  3. http://ixbtlabs.com/articles3/video/rv670-part1-page1.html floating-point ALUs .. support for FP32 precision
  4. http://insidehpc.com/2009/07/01/personal-gpu-supercomputer-for-the-contrarian-puts-4-tflops-in-1u/ these are single precision GPU peak numbers
  5. http://www.top500.org/faq/what_hpl_benchmark HPL is a software package that solves a dense linear system in double precision (64 bits)
  6. [1] [2] HPL Faq entries for precision
  7. Exploiting the Performance of 32 bit FP Arithmetic in Obtaining 64 bit Accuracy (Revisiting Iterative Refinement for Linear Systems)
  8. SSE, SSE2 & SSE3 max throughput: 4 Flop / cycle
  9. The net result is that you can now process 2 DP adds and 2 DP multiplies per clock, or 4 FLOPS per cycle. (DP)
  10. The Emergence of Numerical Weather Prediction: from Richardson to the ENIAC, 2011
  11. IBM создала самый мощный суперкомпьютер в мире (рус.), Lenta.ru, 9 июня 2008 года
  12. Японский суперкомпьютер обогнал по производительности китайский (рус.)
  13. Lawrence Livermore’s Sequoia Supercomputer Towers above the Rest in Latest TOP500 List (англ.)
  14. Agam Shah (IDG News), Titan supercomputer hits 20 petaflops of processing power // PCWorld, Computers, Oct 29, 2012  (англ.)
  15. Timothy Prickett Morgan. IBM US nuke-lab beast 'Sequoia' is top of the flops (petaflops, that is). Roaring monster chews up absurd amounts of Linpack, The Register (18th June 2012). Проверено 17 ноября 2013. «Fujitsu has commercialized the K super as the PrimeHPC FX10 line, ... which scales to 23 petaflops. The only problem is the all-out FX10 machine with 1,024 racks ... burns 23 megawatts and costs $655.4m at list price.».
  16. Intel планирует увеличить мощность суперкомпьютеров в 500 раз к 2020 г. (рус.)
  17. Сверхмощный суперкомпьютер может появиться в МГУ в ближайшие годы (рус.) «Я думаю, что в ближайшие год-два в Московском университете будет создан супервычислитель уже эксафлопсной скорости, до 10 эксафлопс (10 тысяч петафлопс).»
  18. Последователь Ломоносова
  19. Мощность суперкомпьютера в Сарове может достигнуть максимума к 2020 г. РИА Новости (23 февраля 2012). Проверено 24 февраля 2012. Архивировано из первоисточника 31 мая 2012.
  20. iXBT: Факты и предположения об архитектуре AMD Opteron и Athlon 64
  21. http://download.intel.com/support/processors/core2duo/sb/core_E6000.pdf (pdf) «E6600 2.40 GHz 19.20» GFlops
  22. [3] http://www.intel.com/support/processors/sb/CS-032816.htm
  23. http://download.intel.com/support/processors/core2quad/sb/core_Q8000.pdf (pdf) «Q8300 4 MB 1333 MHz 2.5 GHz 75833 40.00»
  24. http://download.intel.com/support/processors/corei7ee/sb/core_i7-900_d_x.pdf (pdf) «i7-975 Base 3.33 GHz, 101101 CTP, 53.328 GFLOPS»
  25. НИКС: Сводные таблицы тестирования Intel Linpack x64 Решение системы из 10000 уравнений
  26. [4] http://www.easycom.com.ua/cpu/amd_fx-8350/?lang=ru
  27. [5] http://www.intel.com/support/processors/sb/CS-032815.htm
  28. МЦСТ "Эльбрус". Восьмиядерный микропроцессор с архитектурой Эльбрус.
  29. Сергей Уваров. Подробный обзор и тестирование Apple iPhone 5s. IXBT.com (23 сентября 2013). Архивировано из первоисточника 2 октября 2013.
  30. [6] // Gizmodo: «Because Bitcoin miners actually do a simpler kind of math (integer operations), you have to do a little (messy) conversion to get to FLOPS. And because the new ASIC miners—machines that are built from scratch to do nothing but mine Bitcoins—can’t even do other kinds of operations, they’re left out of the total entirely.»
  31. [7] // SlashGear: «Bitcoin mining technically doesn’t operate using FLOPS, but rather integer calculations, so the figures are converted to FLOPS for a conversion that most people can understand more. Since the conversion process is a bit weird, it’s led to some experts calling foul on the mining figures.»
  32. [8] // ExtremeTech: «As Bitcoin mining doesn’t rely on floating-point operations, these estimates are based on opportunity costs. Now that we have hardware with application-specific integrated circuits (ASIC) designed from the ground up to do nothing but mine Bitcoins, these estimates become even more fuzzy.»
  33. [9] // CoinDesk [неавторитетный источник?]: «Two, the estimates used to convert hashes to flops (resulting in about 12,700 flops per hash) date to 2011, before ASIC devices became the norm for bitcoin mining. ASICs don’t handle flops at all, so the current comparison is very rough.»
  34. [10] // VR-Zone: «A conversion rate of 1 hash = 12.7K FLOPS is used to determine the general speed of the network contribution. The estimate was created in 2011, before the creation of ASIC hardware solely designed for bitcoin mining. ASIC doesn’t use floating point operations at all,… Thus, the estimate doesn’t have any real-world meaning for such hardware.»
  35. Bitcoin Watch, архивная копия от 2011-04-08: «Network Hashrate TFLOP/s 8007»
  36. Folding@Home
  37. BOINC
  38. BOINCstats:SETI@home
  39. BOINCstats:Einstein@Home
  40. BOINCstats:Rosetta@home
  41. PSP Specs Revealed Processing speed, polygon rate and lots more. // IGN Entertainment, 2003. «PSP CPU CORE…FPU, VFPU (Vector Unit) @ 2.6GFlops»
  42. 1 2 SONY COMPUTER ENTERTAINMENT INC. TO LAUNCH ITS NEXT GENERATION COMPUTER ENTERTAINMENT SYSTEM, PLAYSTATION®3 IN SPRING 2006 (англ.)
  43. Update: How many FLOPS are in game consoles? // TG Daily, May 26, 2008
  44. Anand Lal Shimpi. The Xbox One: Hardware Analysis & Comparison to PlayStation 4 (англ.). Anandtech (англ.) (22 Мая 2013). Архивировано из первоисточника 2 октября 2013.
  45. Спецификация PS4
  46. Philip Wong. Xbox One vs. PS4 vs. Wii U [update]  (англ.), CNET Asia, Games & Gear (22 May 2013). Проверено 29 ноября 2013.
  47. 1 2 3 Сравнительная таблица графических карт NVIDIA GeForce
  48. 1 2 3 Сравнительные таблицы графических карт AMD (ATI) Radeon

Ссылки[править | править вики-текст]