EFFONDREMENTS

Dans le calculant , les EFFONDREMENTS (ou le effond ou flop/s ) est un econd oating du S du P de perations du O de point du la Floride de signification d'acronymes heu. Les EFFONDREMENTS est une mesure le exécution de s d'ordinateur d'un la ', particulièrement dans les domaines des calculs scientifiques qui rendent l'utilisation lourde des calculs de la virgule flottante semblable aux instructions de par le deuxième . Puisque le final S représente le " ; second" ; , les orateurs conservateurs considèrent le " ; FLOPS" ; en tant que le singulier et pluriel de la limite, bien que le " singulier ; FLOP" ; est fréquemment produit. Alternativement, l'EFFONDREMENT singulier (ou effondrement ) est employé comme abréviation pour le " ; OPeration" à point mobile ; , et un compte d'effondrement est un compte de ces opérations (par exemple, requis par un algorithme ou un programme informatique donné). Dans ce contexte, " ; flops" ; est simplement le pluriel plutôt qu'un taux.

Les dispositifs de calcul montrent une énorme gamme des niveaux des performances dans des applications à point mobile, ainsi elle semble raisonnable de présenter de plus grandes unités que des EFFONDREMENTS. Les préfixes du SI de norme peuvent être employés à cette fin, ayant pour résultat des unités telles que le gigaFLOPS (un milliard ou 1× ; 10⁹ ; EFFONDREMENTS), teraFLOPS (un trillion ou 1× ; 10¹² ; EFFONDREMENTS) et petaFLOPS (un quadrillion ou 1× ; 10¹⁵ ; EFFONDREMENTS). Le l'ordinateur géant supérieur de s d'IBM ', Gene/P bleu doublé, est conçu pour fonctionner sans interruption aux vitesses dépassant un petaFLOPS et, une fois configuré pour faire ainsi, atteint des vitesses au-dessus du petaFLOPS trois. Le ordinateur géant du SX-9 de s de NEC le 'a une exécution de traitement maximale du teraFLOPS 839 et comporte le premier processeur de vecteur du du monde pour dépasser le gigaFLOPS 100 par à un noyau.

Une calculatrice de base exécute relativement peu d'EFFONDREMENTS. Chaque demande de calcul à une calculatrice typique exige seulement une opération simple, tellement là est rarement n'importe quel besoin de son temps de réponse de dépasser cela requis par l'opérateur. Tout temps de réponse au-dessous de 0.1 ; en second lieu est perçu comme instantané par un opérateur humain, ainsi les besoins simples d'une calculatrice seulement au sujet de 10 ; EFFONDREMENTS.

Exécution de mesure

Pour que les EFFONDREMENTS soient utiles comme mesure d'exécution à point mobile, un repère standard doit être disponible sur tous les ordinateurs d'intérêt. Un exemple est le repère du LINPACK .

Les EFFONDREMENTS ne sont discutablement pas en isolation très utiles comme repère pour les ordinateurs modernes. Il y a beaucoup de facteurs dans des performances d'ordinateur autre que la vitesse à point mobile crue de calcul, telle que l'exécution d'entrée-sortie de , la communication d'Interprocessor de , la concordance de cachette de , et la hiérarchie de mémoire . Ceci signifie que les ordinateurs géants sont en général seulement capables d'une petite fraction de leur " ; peak" théorique ; EFFOND la sortie (obtenue en ajoutant ensemble la crête théorique EFFOND l'exécution de chaque élément du système). Même lorsque fonctionnant sur de grands problèmes fortement parallèles, leur exécution sera bursty, la plupart du temps en raison des effets résiduels de la loi d'Amdahl de . Les vrais repères mesurent donc l'exécution réelle maximale de les deux EFFONDREMENTS aussi bien que l'exécution soutenue d'EFFONDREMENTS.

Pour des applications (non-scientifiques) ordinaires, les opérations du nombre entier (mesurées en MIPS ) sont bien plus communes. La vitesse d'opération de mesure de virgule flottante, donc, ne prévoit pas exactement comment le processeur exécutera sur juste n'importe quel problème. Cependant, pour beaucoup de travaux scientifiques tels que l'analyse des données, une évaluation d'EFFONDREMENTS est efficace.

Historiquement, l'utilisation sérieuse sûrement documentée la plus à court terme de l'opération de virgule flottante en tant que métrique semble être justification de l'AEC au congrès pour acheter une CDC de de paramètres 6600 au milieu des années 60.

La terminologie confond actuellement ainsi cela jusque au 24 avril , contrôle des exportations du 2006 États-Unis a été basée lors de la mesure du " ; " théorique composé de l'exécution ; (PCT) dans les millions de " ; Opérations théoriques de par deuxième " de ; ou MTOPS. Cette date, cependant, le ministère du commerce des États-Unis de bureau de de s 'de l'industrie et de la sécurité a modifié les règlements d'administration d'exportation de pour baser des commandes sur l'exécution maximale ajustée par ($$etAPP) dans le teraFLOPS pesé par (POIDS).

Disques

Le le 25 octobre , le 2007 , société de NEC du Japon a publié un communiqué de presse annonçant son SX-9 de modèle de série de SX, le prétendant être l'ordinateur géant du vecteur le plus rapide du monde avec une exécution de traitement maximale du teraFLOPS 839. Le SX-9 comporte la première unité centrale de traitement capable d'une exécution maximale de vecteur du gigaFLOPS 102.

Sur 26 juin , 2007 , le IBM a annoncé la deuxième génération de son ordinateur géant supérieur, Gene/P bleu doublé et conçu pour fonctionner sans interruption aux vitesses dépassant un petaFLOPS. Une fois configuré pour faire ainsi, il peut atteindre des vitesses au-dessus du petaFLOPS trois.

Dans le juin 2007 , Top500.org a rapporté l'ordinateur le plus rapide au monde pour être l'ordinateur géant bleu d'IBM Gene/L , mesurant une crête de 596 ; TFLOPS. Le Cray XT4 a frappé le deuxième endroit avec 101.

Dans le le juin 2006 , un nouvel ordinateur a été annoncé par le japonais RIKEN , le MDGRAPE-3 d'institut de recherche de recherche. Les performances de l'ordinateur complètent dehors à un petaFLOPS, presque deux fois plus rapidement que le Gene/L. bleu MDGRAPE-3 n'est pas un ordinateur d'usage universel, qui est pourquoi il n'apparaît pas dans la liste de Top500. Elles ont les canalisations pour un but particulier pour simuler la dynamique moléculaire.808 processeurs faits sur commande, 64 serveurs chacun avec 256 processeurs de duel-noyau, et 37 serveurs chaque les 74 processeurs contenants, pour un total de noyaux de 40.314 processeurs, comparés aux 131.072 requis pour le Gene/L. bleu MDGRAPE-3 peut faire beaucoup plus de calculs avec peu de morceaux en raison de son architecture spécialisée. L'ordinateur est un projet commun entre le RIKEN , le Hitachi , le Intel , et le subsidiaire SGI Japon de NEC .

L'informatique répartie emploie l'Internet pour lier des PCs pour réaliser un effet semblable :
Le entier BOINC fait la moyenne de 663 ; TFLOPS en date du 8 septembre , 2007 .
Le SETI@Home calcule des moyennes de données de plus que 265 ; TFLOPS.
Le Folding@Home a atteint au-dessus de 1 ; PFLOPS à partir du 15 septembre 2007. Noter, en date du 22 mars , le 2007 , PlayStation que 3 propriétaires peuvent maintenant participer au projet de Folding@home. Pour cette raison, Folding@home soutient maintenant considérablement plus haut que 210 ; TFLOPS (1267 ; TFLOPS en date du 23 septembre , 2007 ). Voir la stat courante pour des détails.
Le Einstein@Home craque plus que 70 ; TFLOPS.
Le en date du juin 2007 , les GANSES soutient 23 ; TFLOPS.
Le Intel Corporation a récemment dévoilé le morceau multinucléaire de l'ÉTOILE POLAIRE du expérimental , qui réalise 1 ; TFLOPS à 3. Le morceau de 80 noyaux peut augmenter ceci à 1.6 ; Gigahertz, bien que la dissipation thermique à cette fréquence dépasse 260 ; watts.

À partir de 2007, les processeurs de PC les plus rapides exécutent au-dessus de 30 ; GFLOPS. Le GPUs dans des PCs sont considérablement plus puissant en termes d'EFFONDREMENTS purs. Par exemple, dans le GeForce 8 séries le nVidia 8800 exécutent ultra autour de 576 ; GFLOPS sur 128 éléments de traitement. Ceci égalise à autour de 4.5 ; GFLOPS par élément, comparé à 2.75 par noyau pour le Gene/L. Il convient noter que les 8800 séries exécutent seulement des calculs de la précision simple , et que tandis que GPUs sont très efficace aux calculs ils ne sont pas aussi flexibles comme unité centrale de traitement d'usage universel.

Coût de calcul

1961 : au sujet d'US$1,100 par EFFONDREMENT ; avec le IBM 1620 @ $64.000 et une opération de multiplication prenant à 17.700 le microsec
1997 : au sujet d'US$30,000 par GFLOPS ; avec deux 16-Pentium-Pro&ndash ; ordinateurs de faisceau de Beowulf de processeur
2000, avril : $1.000 par GFLOPS, Bunyip, université nationale australienne . Premier sub-US$1/MFlop. Prix 2000 de Gordon Bell.
2000, mai : $640 par GFLOPS, KLAT2, université de du Kentucky
2003, août : $82 par GFLOPS, KASY0, université du Kentucky
2006, février : environ $1 par GFLOPS dans la carte graphique addition de PC d'ATI (architecture X1900) - ces figures sont contestés pendant qu'ils se rapportent à la puissance fortement parallélisée de GPU.
2007, mars : environ $0.42 par GFLOPS dans le AM2045 d'Ambric .
2007, octobre : environ $0.20 par GFLOPS avec la console de Sony PS3 au détail la meilleur marché, à US$400, qui fonctionne à un 2 réclamé ; teraFLOPS ; ces figures représentent la capacité de traitement du GPU . Les sept unités centrales de traitement fonctionnent collectivement à un 218 inférieur ; GFLOPS.

Cette tendance vers inférieur et plus peu coûteux pour la même puissance de calcul suit la loi de Moore de .

Voir également

Prix de Gordon Bell de

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