TeraFLOPS (TFLOPS) je enota, ki označuje, koliko bilijonov izračunov s pla­va­jo­či­mi šte­vil­ka­mi lahko ra­ču­nal­nik opravi v eni sekundi. Ta vrednost služi kot merilo zmo­glji­vo­sti pro­ce­sor­jev, zlasti grafičnih pro­ce­sor­jev (GPU) in su­per­ra­ču­nal­ni­kov. TFLOPS so še posebej pomembni za apli­ka­ci­je, ki vklju­ču­je­jo veliko izračunov, kot so umetna in­te­li­gen­ca, znan­stve­ne si­mu­la­ci­je in strojno učenje.

Kaj so FLOPS in za kaj se upo­ra­blja­jo?

FLOPS je kratica za floatingpoint ope­ra­ti­onsper second(plavajoče točke na sekundo) in je enota za izračun računske moči. Plavajoča točka je ma­te­ma­tič­ni izračun, ki vključuje decimalne točke. Te so še posebej pomembne za apli­ka­ci­je, ki zahtevajo veliko izračunov in visoko stopnjo na­tanč­no­sti.

FLOPS se večinoma upo­ra­blja­jo za znan­stve­ne izračune, si­mu­la­ci­je, umetno in­te­li­gen­co, strojno učenje in grafične apli­ka­ci­je. Igrajo osrednjo vlogo na različnih področjih, kot so obdelava me­di­cin­skih slik in fizikalne si­mu­la­ci­je. Pomembni so tudi v financah, na primer pri analizi tržnih podatkov. V igral­ni­ški in­du­stri­ji se FLOPS upo­ra­blja­jo za določanje grafične zmo­glji­vo­sti sodobnih grafičnih pro­ce­sor­jev. S stalno na­ra­šča­jo­čo zmo­glji­vo­stjo FLOPS lahko sodobni ra­ču­nal­ni­ki za­go­ta­vlja­jo vedno bolj re­a­li­stič­ne fizikalne učinke in grafiko visoke lo­člji­vo­sti.

FLOPS se običajno meri s pomočjo posebej razvitih pri­mer­jal­nih testov, ki določajo število operacij s plavajočo vejico na sekundo. Pogosto upo­ra­blje­ni pri­mer­jal­ni testi vklju­ču­je­jo LINPACK, ki se večinoma uporablja za su­per­ra­ču­nal­ni­ke, in FP32/FP64, ki oce­nju­je­ta ra­ču­nal­ni­ško moč grafičnih pro­ce­sor­jev. Med testi se izvajajo zapleteni ma­te­ma­tič­ni izračuni, da se ugotovi, koliko operacij na sekundo lahko sistem obdela. Pro­i­zva­jal­ci pogosto navajajo te­o­re­tič­ne vrednosti FLOPS, ki temeljijo na ar­hi­tek­tu­ri ra­ču­nal­ni­ka. Vendar se dejanske apli­ka­ci­je lahko raz­li­ku­je­jo glede na delovno obre­me­ni­tev in učin­ko­vi­tost.

Koliko FLOPS je v teraFLOPS?

En teraFLOPS je enak eni bilijoni (1.000.000.000.000 ali1012) operacij s plavajočo vejico na sekundo. To pomeni, da lahko procesor z 1 TFLOPS izvede bilijon ma­te­ma­tič­nih operacij s šte­vil­ka­mi s plavajočo vejico na sekundo.

Za pri­mer­ja­vo, ra­ču­nal­nik, ki ima samo 1 FLOPS, bi po­tre­bo­val 31.000 let, da bi izvedel trilijon operacij s plavajočo vejico. Torej so ra­ču­nal­ni­ki, ki delujejo v TFLOPS, zmogljivi sistemi, sposobni za sodobne apli­ka­ci­je v realnem času.

Katere druge enote FLOPS obstajajo in kako se pre­tvo­ri­jo v TFLOPS?

Obstaja veliko enot FLOPS, ki se raz­li­ku­je­jo po tem, koliko operacij na sekundo se nanašajo.

Enota Vrednost FLOPS Pretvorba v TFLOPS
KiloFLOPS 103 FLOPS (1.000) 10-9 TFLOPS
MegaFLOPS 106 FLOPS (1 milijon) 10-6 TFLOPS
GigaFLOPS 109 FLOPS (1 milijarda) 10-3 TFLOPS
TeraFLOPS 1012 FLOPS (1 bilijon) 1 TFLOP
PetaFLOPS 1015 FLOPS (1 kva­dri­li­jon) 103 TFLOPS
ExaFLOPS 1018 FLOPS (1 kvin­ti­li­jon) 106 TFLOPS

Zmo­glji­vost su­per­ra­ču­nal­ni­kov se meri v petaFLOPS in celo exaFLOPS, medtem ko se zmo­glji­vost vrhunskih grafičnih kartic običajno meri v teraFLOPS.

Koliko FLOPS dosežejo sodobni ra­ču­nal­ni­ki in grafične kartice?

Grafične kartice in sodobni ra­ču­nal­ni­ki na področju visoko zmo­glji­ve­ga ra­ču­nal­ni­štva so dosegli im­pre­siv­ne vrednosti FLOPS. NVIDIA H100, ena naj­moč­nej­ših grafičnih kartic za umetno in­te­li­gen­co in po­dat­kov­ne centre, doseže do 989 teraFLOPS za izračune FP32 Tensor Core. To jo naredi idealno za velika nevronska omrežja in si­mu­la­ci­je.

NVIDIA A30, grafični procesor, ki je op­ti­mi­zi­ran za po­dat­kov­ne centre, doseže 10 TFLOPS in je še posebej primeren za uspo­sa­blja­nje in sklepanje na področju umetne in­te­li­gen­ce. V pri­mer­ja­vi s tem lahko grafični procesor NVIDIA RTX 4090, namenjen igralcem, doseže več kot 100 TFLOPS in omogoča zelo re­a­li­stič­no grafiko.

Su­per­ra­ču­nal­ni­ki so še močnejši: su­per­ra­ču­nal­nik Frontier je presegel mejo 1 exaFLOPS in se uporablja za zelo zapletene znan­stve­ne si­mu­la­ci­je. Drugi zmogljivi su­per­ra­ču­nal­ni­ki, ki se upo­ra­blja­jo v raz­i­ska­vah, kot je japonski ra­ču­nal­nik Fugaku, delujejo prav tako v tem obsegu.

Go to Main Menu