9減3的算力

A. 超算中心算力排名

目前超算中心算力排名：富岳、Summit、Sierra、神威·太湖之光、Perlmutter。

1、富岳

2021年3月，Fugaku在日本建成。Fugaku也是當之無愧目前全球最大的超級計算機。它的應用面十分廣泛，包括氣象模擬、新葯研發以及量子物理研究等。

它的名字源自日本富士山的別名——富信坦猜岳，寓意這台超級計信扒算機無可匹敵的能力和地位。目前算力達到537212 teraflops，高居世界第一，超過榜單上排名2-5名的超算的算力總和。

以上內容參考網路-富岳網路-Summit超級計算機網路-Perlmutter

B. 華為kirin990是什麼處理器

華為kirin990是是華為研發的新一代手機處理器，海思麒麟990處理器將會使用台積電二代的7nm工藝製造。麒麟990處理器在整體性能表現上會比麒麟980提升10％左右。

基於7nm+ EUV工藝製程，首次將5G Modem集成到SoC晶元中，率先支持NSA/SA雙架構和TDD/FDD全頻段，是業界首個全網通5G SoC。基於巴龍5000的5G聯接，麒麟990 5G實現了2、3Gbps的5G峰值下載速率，5G上行峰值速率達1、25Gbps。

(2)9減3的算力擴展閱讀：

麒麟9905G是首款採用達芬奇架構NPU的旗艦級SoC，創新設計NPU大核＋NPU微核架構，NPU大核針對大算力場景實現卓越性能與能效，業界首發NPU微核賦能超低功耗應用，充分發揮全新NPU架構的智慧算力。

CPU方面，麒麟990採用2個大核＋2個中核＋4個小核的三檔能效架構，最高主頻可達2、86GHz。GPU搭載16核Mali－G76，全新系統級SmartCache實現智能分流，有效節省帶寬，降低功耗。

C. ai算力單位計算公式ai算力單位計算公式表

、OPS（Operations Per Second）：處理器運算能力單位
1 TOPS（Tera）：每秒鍾可進行10^12操作；
1 GOPS（Giga）：每秒鍾可進行10^9操作；
1 MOPS（Million）：每秒鍾可進行10^6操作；
2、FLOPS（Floating-point Operations Per Second）：晶元的計算速度，專指浮點數運算。現在衡量計算能力的標準是TFLOPS（每秒萬億次浮點運算）
PFLOPS (petaFLOPS) ：每秒一千萬億 (=10^15) 次的浮點運算
TFLOPS (teraFLOPS) ：每秒一萬億 (=10^12) 次的浮點運算
GFLOPS (gigaFLOPS) ：每秒十億 (=10^9) 次的浮點運算
MFLOPS (megaFLOPS)：每秒一百萬 (=10^6) 次的浮點運算
關於OPS和FLOPS的關系，在很多情況下可以認為是線性關系，但是OPS側重是各類數據處理，包括了整型和浮點，FLOPS就是浮點，所以浮點數處理能力會直接影響OPS和FLOPS之間的換算關系。比如一次乘加運算，佔一次浮點運算，卻佔了兩次數值運算。
3、FLOPs（Floating Point Operations）：運算數，指模型需要消耗的計算數。常用的一些經典網路，算力消耗其實是在1GFLOPS左右。像很深的ResNet可能達到幾十GFLOPS。
4、MIPS（Million Instructions Per Second）：CPU處理能力，字面理解為百萬條指令/秒。像ARM7，可以達到幾十個MIPS。
5、常規算力
對於AlexNet處理224224的圖像，需要1.4GOPS；
對於224224的圖像，ResNet-152需要22.6GOPS；
EIE算力
1Flops/s簡寫為T/s，是數據流量的計數單位，意思是「1萬億次浮點指令每秒」，它是衡量一個電腦計算能力的標准。
1TFlops=1024GFlowps，即1T=1024G。
各種FLOPS的含義：1） 一個MFLOPS（megaFLOPS）等於每秒1百萬（=10^6）次的浮點運算；2） 一個GFLOPS（gigaFLOPS）等於每秒10億（=10^9）次的浮點運算；3） 一個TFLOPS（teraFLOPS）等於每秒1萬億（=10^12）次的浮點運算；4） 一個PFLOPS（petaFLOPS）等於每秒1千億（=10^15）次的浮點運算。

D. 晶元算力計算方案分析

晶元算力計算方案分析

晶元算力計算主要有以下兩種方法：

1. 計算的總性能等於單晶元性能乘以規模（數量）乘以利用率。

2. CPU算力計算公式為：每秒浮點運算次數等於CPU核心數量乘以單核主頻乘以CPU單個周期浮點運算能力。

注意，這些公式適用於特定情況，根據實際情況選擇合適的公式。

硬體算力計算公式為硬體上限總和，N表示設備數，ECP表示各設備算力。

在同構處理器時代，使用主頻衡量處理器性能；而在異構處理器時代，使用浮點運算能力FLOPS衡量性能。

按算力類型分類細化後，超算類算力與其他兩類算力量級差距較大，因此不在此處考慮。

具體到每種不同的晶元，算力上限計算公式為：浮點性能 (FLOPS) = 總運算核心數 x 每周期運算次數 x 處理器相對運作頻率。

部分CPU算力數據顯示，Intel CPU總平均算力為9.22，AMD CPU總平均算力為6.33。

移動端Soc主要代表為ARM公司的高級精簡指令集機器(Advanced RISC Machine)，部分Soc算力數據顯示，Nvidia總平均算力為0.53，AMD總平均算力為0.63。

GPU算力數據顯示，Nvidia總平均算力為0.53，AMD總平均算力為0.63。

晶元按類別平均算力數據顯示，CPU、Soc、GPU算力分別為9.22、6.33、0.53、0.63。

2. 各類型硬體佔比或出貨量數據顯示，AMD處理器在2020年4月售出超過45,000片，Intel售出約4,300片，市場份額分別為91%和9%。

ARM核心在2020年銷售量數據圖顯示具體情況。

GPU全球市場份額數據顯示具體情況。

考慮到DSP、FPGA、ASIC、NPU等種類繁多且數據較難獲取，算力計算公式以CPU、Soc、GPU為主。

根據調研數據，2020年至2022年全球各類設備出貨量數據顯示，Ultramobile類別中，大約有11塊CPU、7塊GPU和82塊Soc。

表3-8提供各類晶元代表的FLOPS數據，為理想化的算力計算方式，考慮了算力用途和功耗的指標並未包含在內。

以上內容分析了晶元算力計算方案，提供了不同類型的算力計算公式和部分設備的算力數據，為理解晶元算力提供了基礎。