算力浮点计算器

① 台式电脑计算能力

单个处理器浮点计算能力为3Tflops

mpe浮点计算能力为8gflops

cpe浮点计算能力为11gflops

神威太湖之光系统峰值运算能力达到了100pflops。

这里有必要提到浮点运算能力指计算机浮点计算的处理能力，计算机有专用于浮点处理的浮点运算器FPU.

家用计算机2G赫兹，4g赫兹指的是计算机的主频，主频为4g赫兹，的计算机浮点处理能力在4gflops左右。不过主频并不等于浮点处理能力。

主频的意思是每秒能处理计算机时钟周期的个数。每秒钟处理的越多计算机的处理能力越强。

cpu的主频不代表，cpu的处理能力，指令流水线对cpu处理能力的影响。

时钟周期是cpu运算的基本单位，一次浮点计算可能需要几次到几十次时钟周期。所以主频和浮点处理能力的关系也就很明显了。

② cuda核心数量有什么用

cuda核心数量越多运算速度就会越快。

同样架构下，运算速度和核心数量等比例递增，Cuda核心里面有运算器，例如一个Float32浮点运算器，1000个核心，1G主频，则FP32的算力为1T Flops，就是这么简单。

新的架构下：

1、Float的运算器可能是 64位的，可以实现双精度计算，在单精度上翻倍。

2、新的Tensor Core运算器支持FP16、INT8、INT4的计算能力，速度等比例翻倍。

3、新的Tensor Core可以支持4*4 个运算在一个时钟周期内完成，性能翻16倍数，Cuda Core和Tensor Core是不同的硬件单元，计算性能累加。

中央处理器（central processing unit，简称CPU）作为计算机系统的运算和控制核心，是信息处理、程序运行的最终执行单元。CPU自产生以来，在逻辑结构、运行效率以及功能外延上取得了巨大发展。

CPU出现于大规模集成电路时代，处理器架构设计的迭代更新以及集成电路工艺的不断提升促使其不断发展完善。

从最初专用于数学计算到广泛应用于通用计算，从4位到8位、16位、32位处理器，最后到64位处理器，从各厂商互不兼容到不同指令集架构规范的出现，CPU 自诞生以来一直在飞速发展。

冯诺依曼体系结构是现代计算机的基础。在该体系结构下，程序和数据统一存储，指令和数据需要从同一存储空间存取。

经由同一总线传输，无法重叠执行。根据冯诺依曼体系，CPU的工作分为以下 5 个阶段：取指令阶段、指令译码阶段、执行指令阶段、访存取数和结果写回。

③ “算力”是什么意思

算力是比特币网络处理能力的度量单位。即为计算机计算哈希函数输出的速度。比特币网络必须为了安全目的而进行密集的数学和加密相关操作。 例如，当网络达到10Th/s的哈希率时，意味着它可以每秒进行10万亿次计算。

在通过“挖矿”得到比特币的过程中，我们需要找到其相应的解m，而对于任何一个六十四位的哈希值，要找到其解m，都没有固定算法，只能靠计算机随机的hash碰撞，而一个挖矿机每秒钟能做多少次hash碰撞，就是其“算力”的代表，单位写成hash/s,这就是所谓工作量证明机制POW。

(3)算力浮点计算器扩展阅读

算力为大数据的发展提供坚实的基础保障，大数据的爆发式增长，给现有算力提出了巨大挑战。互联网时代的大数据高速积累，全球数据总量几何式增长，现有的计算能力已经不能满足需求。据IDC报告，全球信息数据90% 产生于最近几年。并且到2020年，40% 左右的信息会被云计算服务商收存，其中1/3 的数据具有价值。

因此算力的发展迫在眉睫，否则将会极大束缚人工智能的发展应用。我国在算力、算法方面与世界先进水平有较大差距。算力的核心在芯片。因此需要在算力领域加大研发投入，缩小甚至赶超与世界发达国家差距。

算力单位

1 kH / s =每秒1,000哈希

1 MH / s =每秒1,000,000次哈希。

1 GH / s =每秒1,000,000,000次哈希。

1 TH / s =每秒1,000,000,000,000次哈希。

1 PH / s =每秒1,000,000,000,000,000次哈希。

1 EH / s =每秒1,000,000,000,000,000,000次哈希。

④ 1万个A100的算力是多少

NVIDIA A100是一种高性能计算加速器，它的算力可以通过浮点运算每秒测量来衡量。具体而言，A100在FP32精度下的猜蚂算力为19.5 TFLOPS（万亿次浮点运算每秒），在FP64精度下的算力为9.7 TFLOPS。
因此，1万个A100的穗孙埋算力在FP32精度下为：
19.5 TFLOPS × 10,000 = 195 PFLOPS（千万亿次浮点运算每秒）
在FP64精度下的算力为：
9.7 TFLOPS × 10,000 = 97 PFLOPS（千万亿次浮点运算每秒）
需要注意凯搭的是，这只是理论上的峰值算力，实际应用中的性能可能会受到多种因素的影响，例如算法的复杂度、数据传输瓶颈等。

⑤ 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。

⑥ cpu算力怎么计算

CPU的算力与CPU的核心的个数，核心的频率，核心单时钟周期的能力三个因素有关系
常用双精度浮点运算能力衡量CPU的科学计算的能力，就是处理64bit小数点浮动数据的能力

支持AVX2的处理器在1个核心1个时钟周期可以执行16次浮点运算，也称为16FLOPs
CPU的算力=核心的个数 x 核心的频率 x 16FLOPs
支持AVX512的处理器在1个核心1个时钟周期可以执行32次浮点运算，也称为32FLOPs
CPU的算力=核心的个数 x 核心的频率 x 32FLOPs