⑴ 16位浮点算力1000T以上是什么意思
这个说法应该是指一个计算机系统具有16位浮点数的计算能力，且其浮点运算速度达到每秒1000万亿次以上。这通常是指一种超级计算机系统，其具有非常高的运算速度和计算能力含启让，可以在各种科学、旁历工程、金融等领域进行大规模的数值计算和数据处理。
需要注意的是，浮点数的位数越多，可以表示的数字范围和精度就越高，但同时也需要更多的计算资源和存储空间。因此，一个具有16位浮点数计算能力的系统，可以执行更为复杂和精细的计算任务，但也需要相应的计算硬件和软件支持。谈局
⑵ 小型机的浮点运算能力在什么数量级上，大概多少flops
那要看是什么小型机，以及配置
小型机我接触过570,595,780等IBM的小型机，其性能都是有非常大提升的。
目前我主要用780小机，是Power7+处理器
如果说FLOPS
上一代 POWER7 一个8核的Power7 4.1G是 264.96 GFLOPS。秒杀Intel Core i7-980 XE （107G）
而7+比7 高25%以上。 我用的配置是稍低主频的3.72G 版本，性能估计跟上一代7的4.1G差不多，
一台满配的780小型机是16个8核CPU， 一共有4225Gflops
⑶ cpu浮点运算能力一般多少
CPU的浮点运算能力一般在10 Gflops以下（每秒可进行10亿次浮点运算），而GeForce6系列的浮点运算能力已经在40 Gflops左右，GeForce7950GX2更是达到了384Gflops；在向量计算方面能够获得比CPU高出十倍的计算效率。
⑷ CPU的浮点运算能力是什么东西啊
浮点数可以简单的理解为小数，
有些老师会教你浮点数在内存中是这样存的是 底 指数 这样的形式
可以说完全不对，真正浮点数在内存中存储的方式非常复杂，一共有七种情况
由于指数太多不好打出来，
你可以查阅：（标准IEEE 745）名称为：
Standard for binary floating decimal point ANSI/IEEE 745
这就是浮点数的标准文档，上面详细的规定了浮点数和双精度数如何存储，了解了以后你就可以自己计算浮点数的取值范围以及为什么有一些值取不到还有为什么会有精度的问题，可是计算相当麻烦。
希望对你有所帮助
⑸ 浮点运算能力在什么样的程序里会显得特别重要
GPGPU主要是进行是进行图形渲染的
GPGPU的性能达到CPU的40倍这个说法是很不全面的
如果光说GPGPU在并行和密集浮点运算上达到CPU40倍性能这个或许可行（个人认为没有这么夸张，最好的GPGPU能达到最好的CPU的10倍就很令人吃惊的了，况且现在CPU出现了多核，这使CPU的运算大大提高了，而GPGPU貌似还限于单核），但在全运算上这么说就很没根据了
其实把GPU当作普通处理器使用依然有着不小的难度，其中最要命的恐怕就是GPU是被专门设计来处理图形，因此它的编程语言架构和编程环境都难通用。GPU运行非图形程序时，往往需要依靠极其复杂的算法和较为曲折的流程，GPU的强大运算潜力很多时候就在这样的迂回过程中被一点点耗尽。除此以外，由于没有统一的API和驱动支持，GPGPU程序的开发者不得不针对每个GPU架构开发对应的软件版本，使得把GPU当作普通处理器项目的推进难度倍增。
PS：这里说的CPU是人们通常意义上说的CPU
⑹ 浮点计算能力是什么
当我们用不同的电脑计算圆周率时，会发现一台电脑的计算较另一台来讲结果更加精确。或者我们在进行枪战游戏的时候，当一粒子弹击中墙壁时，墙上剥落下一块墙皮，同样的场面在一台电脑上的表现可能会非常的呆板、做作；而在另外一台电脑上就会非常生动形象，甚至与我们在现实中看到的所差无几。
以上我们看到的一切，都源于CPU内部添加的“浮点运算功能”。浮点运算能力是关系到CPU的多媒体，3D图形处理的一个重要指标。P4中只有2个浮点执行单元，而其中一个单元要同时处理FADD
⑺ 手机cpu和电脑cpu有什么不一样
完全不一样，手机的浮点运算能力非常弱，但整数运算尚可，且都有精简指令集。intel和AMD为x86复杂指令集，在流水线和缓存技术上大幅超越手机CPU。
1、3G左右的ARM处理器浮点能力在10MFLOPs/s左右(目前手机采用的ARM处理器还没这么高)。
2、5G的intel四核Q8300在25GFLOPs/s左右，差了2500倍，就算精简到单核1.3G，也有将近4GFLOPs/s。同频差距达到了30倍以上。
数据都是实测的，理论上单核的P4 3.0G浮点运算能力就达到了12GFLOPs/s（实际远远达不到，因为P4效率极低，估计实际3GFlOPs/s左右）手机CPU的功耗很低（主要是结构简单），这是电脑CPU很难做到的。
频率只是表示单位时间内的工作周期数，每个周期的效率要看CPU是如何设计的。
⑻ 什么是浮点运算能力
浮点运算就是实数运算，因为计算机只能存储整数，所以实数都是约数，这样浮点运算是很慢的而且会有误差。
当我们用不同的电脑计算圆周率时，会发现一台电脑的计算较另一台来讲结果更加精确。或者我们在进行枪战游戏的时候，当一粒子弹击中墙壁时，墙上剥落下一块墙皮，同样的场面在一台电脑上的表现可能会非常的呆板、做作；而在另外一台电脑上就会非常生动形象，甚至与我们在现实中看到的所差无几。这都是浮点运算能力的差异导致的。
参考：http://www.jdwx.info/thread-332557-1-1.html
⑼ 1P算力是每秒多少次计算
一个PFLOPS（petaFLOPS）等于每秒一千万亿（=10^15）次的浮点运算
一、TOPS
TOPS是Tera Operations Per Second的缩写，1TOPS代表处理器每秒钟可进行一万亿次（10^12）操作。
与此对应的还有GOPS（Giga Operations Per Second），MOPS（Million Operation Per Second）算力单位。1GOPS代表处理器每秒钟可进行十亿次（109）操作，1MOPS代表处理器每秒钟可进行一百万次（106）操作。TOPS同GOPS与MOPS可以换算，都代表每秒钟能处理的次数，单位不同而已。
在某些情况下，还使用 TOPS/W 来作为评价处理器运算能力的一个性能指标，TOPS/W 用于度量在1W功耗的情况下，处理器能进行多少万亿次操作。
二、GOPS
OPS与FLOPS类似，只不过OPS一个是操作次数，FLOPS一个是浮点操作次数。
FLOP与GOPS之间的换算
（FLOP与GOPS之间的换算需要查相关资料，后续查找资料给出）
不确定的看法是OPS是操作数量，FLOPS为浮点操作数量，两者可近似于相等，FLOPS比OPS稍大。
三、GOPS与FLOPS
1、FLOPS定义
是“每秒所执行的浮点运算次数”（floating-point operations per second）的缩写。它常被用来估算电脑的执行效能，尤其是在使用到大量浮点运算的科学计算领域中。正因为FLOPS字尾的那个S，代表秒，而不是复数，所以不能省略掉。
在这里所谓的“浮点运算”，实际上包括了所有涉及小数的运算。这类运算在某类应用软件中常常出现，而它们也比整数运算更花时间。现今大部分的处理器中，都有一个专门用来处理浮点运算的“浮点运算器”（FPU）。也因此FLOPS所量测的，实际上就是FPU的执行速度。而最常用来测量FLOPS的基准程式（benchmark）之一，就是Linpack。
2、FLOPS换算
一个MFLOPS（megaFLOPS）等于每秒一百万（=10^6）次的浮点运算，
一个GFLOPS（gigaFLOPS）等于每秒十亿（=10^9）次的浮点运算，
一个TFLOPS（teraFLOPS）等于每秒一万亿（=10^12）次的浮点运算，(1太拉)
一个PFLOPS（petaFLOPS）等于每秒一千万亿（=10^15）次的浮点运算，
前标的十进制与二进制
此处存在疑问，从M到G再到T，到底是1024近似为1000，还是采用二进制的乘以1024，还是确实为十进制的1000
倾向于FLOP的前标与内存一样，是以二进制算，每进一级是1024为单位的。
但是10243是1073741824，可以近似为109。所以采用10^3来近似1024问题不大。