⑴ 16位浮點算力1000T以上是什麼意思
這個說法應該是指一個計算機系統具有16位浮點數的計算能力，且其浮點運算速度達到每秒1000萬億次以上。這通常是指一種超級計算機系統，其具有非常高的運算速度和計算能力含啟讓，可以在各種科學、旁歷工程、金融等領域進行大規模的數值計算和數據處理。
需要注意的是，浮點數的位數越多，可以表示的數字范圍和精度就越高，但同時也需要更多的計算資源和存儲空間。因此，一個具有16位浮點數計算能力的系統，可以執行更為復雜和精細的計算任務，但也需要相應的計算硬體和軟體支持。談局
⑵ 小型機的浮點運算能力在什麼數量級上，大概多少flops
那要看是什麼小型機，以及配置
小型機我接觸過570,595,780等IBM的小型機，其性能都是有非常大提升的。
目前我主要用780小機，是Power7+處理器
如果說FLOPS
上一代 POWER7 一個8核的Power7 4.1G是 264.96 GFLOPS。秒殺Intel Core i7-980 XE （107G）
而7+比7 高25%以上。 我用的配置是稍低主頻的3.72G 版本，性能估計跟上一代7的4.1G差不多，
一台滿配的780小型機是16個8核CPU， 一共有4225Gflops
⑶ cpu浮點運算能力一般多少
CPU的浮點運算能力一般在10 Gflops以下（每秒可進行10億次浮點運算），而GeForce6系列的浮點運算能力已經在40 Gflops左右，GeForce7950GX2更是達到了384Gflops；在向量計算方面能夠獲得比CPU高出十倍的計算效率。
⑷ CPU的浮點運算能力是什麼東西啊
浮點數可以簡單的理解為小數，
有些老師會教你浮點數在內存中是這樣存的是 底 指數 這樣的形式
可以說完全不對，真正浮點數在內存中存儲的方式非常復雜，一共有七種情況
由於指數太多不好打出來，
你可以查閱：（標准IEEE 745）名稱為：
Standard for binary floating decimal point ANSI/IEEE 745
這就是浮點數的標准文檔，上面詳細的規定了浮點數和雙精度數如何存儲，了解了以後你就可以自己計算浮點數的取值范圍以及為什麼有一些值取不到還有為什麼會有精度的問題，可是計算相當麻煩。
希望對你有所幫助
⑸ 浮點運算能力在什麼樣的程序里會顯得特別重要
GPGPU主要是進行是進行圖形渲染的
GPGPU的性能達到CPU的40倍這個說法是很不全面的
如果光說GPGPU在並行和密集浮點運算上達到CPU40倍性能這個或許可行（個人認為沒有這么誇張，最好的GPGPU能達到最好的CPU的10倍就很令人吃驚的了，況且現在CPU出現了多核，這使CPU的運算大大提高了，而GPGPU貌似還限於單核），但在全運算上這么說就很沒根據了
其實把GPU當作普通處理器使用依然有著不小的難度，其中最要命的恐怕就是GPU是被專門設計來處理圖形，因此它的編程語言架構和編程環境都難通用。GPU運行非圖形程序時，往往需要依靠極其復雜的演算法和較為曲折的流程，GPU的強大運算潛力很多時候就在這樣的迂迴過程中被一點點耗盡。除此以外，由於沒有統一的API和驅動支持，GPGPU程序的開發者不得不針對每個GPU架構開發對應的軟體版本，使得把GPU當作普通處理器項目的推進難度倍增。
PS：這里說的CPU是人們通常意義上說的CPU
⑹ 浮點計算能力是什麼
當我們用不同的電腦計算圓周率時，會發現一台電腦的計算較另一台來講結果更加精確。或者我們在進行槍戰游戲的時候，當一粒子彈擊中牆壁時，牆上剝落下一塊牆皮，同樣的場面在一台電腦上的表現可能會非常的呆板、做作；而在另外一台電腦上就會非常生動形象，甚至與我們在現實中看到的所差無幾。
以上我們看到的一切，都源於CPU內部添加的「浮點運算功能」。浮點運算能力是關繫到CPU的多媒體，3D圖形處理的一個重要指標。P4中只有2個浮點執行單元，而其中一個單元要同時處理FADD
⑺ 手機cpu和電腦cpu有什麼不一樣
完全不一樣，手機的浮點運算能力非常弱，但整數運算尚可，且都有精簡指令集。intel和AMD為x86復雜指令集，在流水線和緩存技術上大幅超越手機CPU。
1、3G左右的ARM處理器浮點能力在10MFLOPs/s左右(目前手機採用的ARM處理器還沒這么高)。
2、5G的intel四核Q8300在25GFLOPs/s左右，差了2500倍，就算精簡到單核1.3G，也有將近4GFLOPs/s。同頻差距達到了30倍以上。
數據都是實測的，理論上單核的P4 3.0G浮點運算能力就達到了12GFLOPs/s（實際遠遠達不到，因為P4效率極低，估計實際3GFlOPs/s左右）手機CPU的功耗很低（主要是結構簡單），這是電腦CPU很難做到的。
頻率只是表示單位時間內的工作周期數，每個周期的效率要看CPU是如何設計的。
⑻ 什麼是浮點運算能力
浮點運算就是實數運算，因為計算機只能存儲整數，所以實數都是約數，這樣浮點運算是很慢的而且會有誤差。
當我們用不同的電腦計算圓周率時，會發現一台電腦的計算較另一台來講結果更加精確。或者我們在進行槍戰游戲的時候，當一粒子彈擊中牆壁時，牆上剝落下一塊牆皮，同樣的場面在一台電腦上的表現可能會非常的呆板、做作；而在另外一台電腦上就會非常生動形象，甚至與我們在現實中看到的所差無幾。這都是浮點運算能力的差異導致的。
參考：http://www.jdwx.info/thread-332557-1-1.html
⑼ 1P算力是每秒多少次計算
一個PFLOPS（petaFLOPS）等於每秒一千萬億（=10^15）次的浮點運算
一、TOPS
TOPS是Tera Operations Per Second的縮寫，1TOPS代表處理器每秒鍾可進行一萬億次（10^12）操作。
與此對應的還有GOPS（Giga Operations Per Second），MOPS（Million Operation Per Second）算力單位。1GOPS代表處理器每秒鍾可進行十億次（109）操作，1MOPS代表處理器每秒鍾可進行一百萬次（106）操作。TOPS同GOPS與MOPS可以換算，都代表每秒鍾能處理的次數，單位不同而已。
在某些情況下，還使用 TOPS/W 來作為評價處理器運算能力的一個性能指標，TOPS/W 用於度量在1W功耗的情況下，處理器能進行多少萬億次操作。
二、GOPS
OPS與FLOPS類似，只不過OPS一個是操作次數，FLOPS一個是浮點操作次數。
FLOP與GOPS之間的換算
（FLOP與GOPS之間的換算需要查相關資料，後續查找資料給出）
不確定的看法是OPS是操作數量，FLOPS為浮點操作數量，兩者可近似於相等，FLOPS比OPS稍大。
三、GOPS與FLOPS
1、FLOPS定義
是「每秒所執行的浮點運算次數」（floating-point operations per second）的縮寫。它常被用來估算電腦的執行效能，尤其是在使用到大量浮點運算的科學計算領域中。正因為FLOPS字尾的那個S，代表秒，而不是復數，所以不能省略掉。
在這里所謂的「浮點運算」，實際上包括了所有涉及小數的運算。這類運算在某類應用軟體中常常出現，而它們也比整數運算更花時間。現今大部分的處理器中，都有一個專門用來處理浮點運算的「浮點運算器」（FPU）。也因此FLOPS所量測的，實際上就是FPU的執行速度。而最常用來測量FLOPS的基準程式（benchmark）之一，就是Linpack。
2、FLOPS換算
一個MFLOPS（megaFLOPS）等於每秒一百萬（=10^6）次的浮點運算，
一個GFLOPS（gigaFLOPS）等於每秒十億（=10^9）次的浮點運算，
一個TFLOPS（teraFLOPS）等於每秒一萬億（=10^12）次的浮點運算，(1太拉)
一個PFLOPS（petaFLOPS）等於每秒一千萬億（=10^15）次的浮點運算，
前標的十進制與二進制
此處存在疑問，從M到G再到T，到底是1024近似為1000，還是採用二進制的乘以1024，還是確實為十進制的1000
傾向於FLOP的前標與內存一樣，是以二進制算，每進一級是1024為單位的。
但是10243是1073741824，可以近似為109。所以採用10^3來近似1024問題不大。