# ExaFLOPS

A capacidade de processamento dos computadores modernos é medida em FLOPS: unidade que indica o número de operações de ponto flutuante realizadas por segundo. Sistemas de altíssimo desempenho atingem a faixa dos ExaFLOPS, ou seja, **um quintilhão (1018) de operações por segundo**. Essa potência de cálculo é essencial para tarefas computacionalmente complexas.

## O que são FLOPS e para que servem?

A sigla **FLOPS** significa ***Fl**oating Point **Op**erations per **S**econd* (operações de ponto flutuante por segundo). Ela indica quantas operações com números decimais um computador consegue realizar a cada segundo. A aritmética de ponto flutuante é fundamental para cálculos científicos, simulações, [inteligência artificial (IA)](https://www.ionos.com/pt-br/digitalguide/marketing-online/vender-na-internet/o-que-e-inteligencia-artificial-ia/) e outras aplicações com alta demanda computacional.

Diferente das operações com números inteiros, os números de ponto flutuante permitem representar e manipular valores decimais com alta precisão.

A medição do desempenho em FLOPS é feita por meio de **benchmarks especializados**, que avaliam quantas operações de ponto flutuante são executadas por segundo. Softwares como **LINPACK** ou **HPCG** são comumente utilizados, pois realizam cálculos matemáticos complexos e simulam cenários realistas. No entanto o desempenho real pode variar conforme a configuração de hardware, otimizações de software e o tipo de cálculo envolvido.

## Quantos FLOPS equivalem a um ExaFLOP?

Um ExaFLOPS equivale exatamente a **1018 FLOPS**, ou seja, um quintilhão de operações de ponto flutuante por segundo. Para efeito de comparação:

- 1 **PetaFLOP** = 1015 FLOPS → mil vezes menor que um ExaFLOP
- 1 **TeraFLOP** = 1012 FLOPS → um milhão de vezes menor que um ExaFLOP

## Outras unidades de FLOPS e como convertê-las para ExaFLOPS

Existem várias unidades derivadas de FLOPS, que se diferenciam pela quantidade de operações por segundo:

<table>
  <thead>
    <tr>
      <th>Unidade</th>
      <th>Valor em FLOPS</th>
      <th>Equivalente em ExaFLOPS</th>
    </tr>
  </thead>
  <tbody>
    <tr>
      <td>KiloFLOP</td>
      <td>103 FLOPS (1.000)</td>
      <td>10-15 ExaFLOPS</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>MegaFLOP</td>
      <td>106 FLOPS (1 milhão)</td>
      <td>10-12 ExaFLOPS</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>[GigaFLOP](https://www.ionos.com/pt-br/digitalguide/servidor/conhecimento/gflops/)</td>
      <td>109 FLOPS (1 bilhão)</td>
      <td>10-9 ExaFLOPS</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>[TeraFLOP](https://www.ionos.com/pt-br/digitalguide/servidor/conhecimento/tflops/)</td>
      <td>1012 FLOPS (1 trilhão)</td>
      <td>10-6 ExaFLOPS</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>[PetaFLOP](https://www.ionos.com/pt-br/digitalguide/servidor/conhecimento/pflops/)</td>
      <td>1015 FLOPS (1 quatrilhão)</td>
      <td>10-3 ExaFLOPS</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>ExaFLOP</td>
      <td>1018 FLOPS (1 quintilhão)</td>
      <td>1 ExaFLOP</td>
    </tr>
  </tbody>
</table>

Essas unidades facilitam a comparação entre diferentes sistemas computacionais.

## Quantos FLOPS os computadores e GPUs modernos podem alcançar?

Os supercomputadores mais potentes da atualidade já operam na casa dos ExaFLOPS. O primeiro supercomputador a atingir esse patamar foi o **Tianhe-3**, desenvolvido pelo Centro Nacional de Supercomputação de Guangzhou, na China, com capacidade de até **1,7 ExaFLOPS**. Outros sistemas, como o norte-americano **Frontier**, também alcançam essa ordem de grandeza.

As GPUs de última geração, usadas principalmente em jogos e aprendizado de máquina, também apresentam desempenho impressionante, embora ainda estejam longe dos ExaFLOPS:

**NVIDIA RTX 4090**: Cerca de **82 TeraFLOPS** (0,000082 ExaFLOPS) em cálculos FP32; com overclocking (aumento da frequência do processador) pode ultrapassar **1.000 TeraFLOPS****[NVIDIA H100](https://www.ionos.com/pt-br/digitalguide/servidor/conhecimento/nvidia-h100/) SXM**: Aproximadamente **989 TeraFLOPS** (0,000989 ExaFLOPS) em cálculos FP32 com Tensor Cores **[NVIDIA A30](https://www.ionos.com/pt-br/digitalguide/servidor/conhecimento/nvidia-a30/)**: Cerca de **10,3 TeraFLOPS** (0,0000103 ExaFLOPS) em FP32 **AMD Radeon RX 7900 XTX**: Em torno de **61 TeraFLOPS** (0,000061 ExaFLOPS) para cálculos FP32

Enquanto as GPUs são otimizadas para processamento paralelo em tarefas como inteligência artificial e renderização gráfica, os supercomputadores são voltados para simulações extremamente complexas utilizadas na ciência e na indústria.


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