9减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也是当之无愧目前全球最大的超级计算机。它的应用面十分广泛，包括气象模拟、新药研发以及量子物理研究等。

它的名字源自日本富士山的别名——富信坦猜岳，寓意这台超级计信扒算机无可匹敌的能力和地位。目前算力达到537212 teraflops，高居世界第一，超过榜单上排名2-5名的超算的算力总和。

以上内容参考网络-富岳网络-Summit超级计算机网络-Perlmutter

B. 华为kirin990是什么处理器

华为kirin990是是华为研发的新一代手机处理器，海思麒麟990处理器将会使用台积电二代的7nm工艺制造。麒麟990处理器在整体性能表现上会比麒麟980提升10％左右。

基于7nm+ EUV工艺制程，首次将5G Modem集成到SoC芯片中，率先支持NSA/SA双架构和TDD/FDD全频段，是业界首个全网通5G SoC。基于巴龙5000的5G联接，麒麟990 5G实现了2、3Gbps的5G峰值下载速率，5G上行峰值速率达1、25Gbps。

(2)9减3的算力扩展阅读：

麒麟9905G是首款采用达芬奇架构NPU的旗舰级SoC，创新设计NPU大核＋NPU微核架构，NPU大核针对大算力场景实现卓越性能与能效，业界首发NPU微核赋能超低功耗应用，充分发挥全新NPU架构的智慧算力。

CPU方面，麒麟990采用2个大核＋2个中核＋4个小核的三档能效架构，最高主频可达2、86GHz。GPU搭载16核Mali－G76，全新系统级SmartCache实现智能分流，有效节省带宽，降低功耗。

C. ai算力单位计算公式ai算力单位计算公式表

、OPS（Operations Per Second）：处理器运算能力单位
1 TOPS（Tera）：每秒钟可进行10^12操作；
1 GOPS（Giga）：每秒钟可进行10^9操作；
1 MOPS（Million）：每秒钟可进行10^6操作；
2、FLOPS（Floating-point Operations Per Second）：芯片的计算速度，专指浮点数运算。现在衡量计算能力的标准是TFLOPS（每秒万亿次浮点运算）
PFLOPS (petaFLOPS) ：每秒一千万亿 (=10^15) 次的浮点运算
TFLOPS (teraFLOPS) ：每秒一万亿 (=10^12) 次的浮点运算
GFLOPS (gigaFLOPS) ：每秒十亿 (=10^9) 次的浮点运算
MFLOPS (megaFLOPS)：每秒一百万 (=10^6) 次的浮点运算
关于OPS和FLOPS的关系，在很多情况下可以认为是线性关系，但是OPS侧重是各类数据处理，包括了整型和浮点，FLOPS就是浮点，所以浮点数处理能力会直接影响OPS和FLOPS之间的换算关系。比如一次乘加运算，占一次浮点运算，却占了两次数值运算。
3、FLOPs（Floating Point Operations）：运算数，指模型需要消耗的计算数。常用的一些经典网络，算力消耗其实是在1GFLOPS左右。像很深的ResNet可能达到几十GFLOPS。
4、MIPS（Million Instructions Per Second）：CPU处理能力，字面理解为百万条指令/秒。像ARM7，可以达到几十个MIPS。
5、常规算力
对于AlexNet处理224224的图像，需要1.4GOPS；
对于224224的图像，ResNet-152需要22.6GOPS；
EIE算力
1Flops/s简写为T/s，是数据流量的计数单位，意思是“1万亿次浮点指令每秒”，它是衡量一个电脑计算能力的标准。
1TFlops=1024GFlowps，即1T=1024G。
各种FLOPS的含义：1） 一个MFLOPS（megaFLOPS）等于每秒1百万（=10^6）次的浮点运算；2） 一个GFLOPS（gigaFLOPS）等于每秒10亿（=10^9）次的浮点运算；3） 一个TFLOPS（teraFLOPS）等于每秒1万亿（=10^12）次的浮点运算；4） 一个PFLOPS（petaFLOPS）等于每秒1千亿（=10^15）次的浮点运算。

D. 芯片算力计算方案分析

芯片算力计算方案分析

芯片算力计算主要有以下两种方法：

1. 计算的总性能等于单芯片性能乘以规模（数量）乘以利用率。

2. CPU算力计算公式为：每秒浮点运算次数等于CPU核心数量乘以单核主频乘以CPU单个周期浮点运算能力。

注意，这些公式适用于特定情况，根据实际情况选择合适的公式。

硬件算力计算公式为硬件上限总和，N表示设备数，ECP表示各设备算力。

在同构处理器时代，使用主频衡量处理器性能；而在异构处理器时代，使用浮点运算能力FLOPS衡量性能。

按算力类型分类细化后，超算类算力与其他两类算力量级差距较大，因此不在此处考虑。

具体到每种不同的芯片，算力上限计算公式为：浮点性能 (FLOPS) = 总运算核心数 x 每周期运算次数 x 处理器相对运作频率。

部分CPU算力数据显示，Intel CPU总平均算力为9.22，AMD CPU总平均算力为6.33。

移动端Soc主要代表为ARM公司的高级精简指令集机器(Advanced RISC Machine)，部分Soc算力数据显示，Nvidia总平均算力为0.53，AMD总平均算力为0.63。

GPU算力数据显示，Nvidia总平均算力为0.53，AMD总平均算力为0.63。

芯片按类别平均算力数据显示，CPU、Soc、GPU算力分别为9.22、6.33、0.53、0.63。

2. 各类型硬件占比或出货量数据显示，AMD处理器在2020年4月售出超过45,000片，Intel售出约4,300片，市场份额分别为91%和9%。

ARM核心在2020年销售量数据图显示具体情况。

GPU全球市场份额数据显示具体情况。

考虑到DSP、FPGA、ASIC、NPU等种类繁多且数据较难获取，算力计算公式以CPU、Soc、GPU为主。

根据调研数据，2020年至2022年全球各类设备出货量数据显示，Ultramobile类别中，大约有11块CPU、7块GPU和82块Soc。

表3-8提供各类芯片代表的FLOPS数据，为理想化的算力计算方式，考虑了算力用途和功耗的指标并未包含在内。

以上内容分析了芯片算力计算方案，提供了不同类型的算力计算公式和部分设备的算力数据，为理解芯片算力提供了基础。