Dzisiaj jest 25 stycznia 2025 r.
Chcę dodać własny artykuł
Reklama

Moc obliczeniowa

Chcę dodać własny artykuł

Moc obliczeniowa komputerów

Moc obliczeniowa komputera odnosi się do liczby operacji arytmetycznych, które może wykonać w określonym czasie. W początkowej fazie rozwoju komputerów skupiano się głównie na obliczeniach z użyciem liczb całkowitych. Z biegiem lat, szczególnie od lat 60. XX wieku, większy nacisk kładziono na liczby zmiennoprzecinkowe, które są bardziej wszechstronne w zastosowaniach. Obecnie moc obliczeniową najczęściej wyrażamy w FLOPS (ang. FLoating point Operations Per Second).

Pomiar mocy obliczeniowej

Porównywanie mocy obliczeniowej różnych systemów komputerowych jest skomplikowane, ponieważ różne architektury mogą wpływać na efektywność. Oprócz samej mocy obliczeniowej, na wydajność systemu wpływają także:

  • wydajność pamięci operacyjnej
  • komunikacja między podzespołami
  • wydajność pamięci podręcznej
  • zbiór rozkazów procesora

Różne sposoby reprezentacji liczb zmiennoprzecinkowych (np. 32-bitowe, 64-bitowe) dodatkowo utrudniają bezpośrednie porównania. Dlatego pomiar mocy obliczeniowej często opiera się na testach wzorcowych, zwanych benchmarkami.

Przykłady pomiaru mocy obliczeniowej

  • Superkomputery: Moc obliczeniowa superkomputerów mierzona jest testem LINPACK. Ranking TOP500 bazuje na wynikach uzyskanych w tym teście, prezentując także teoretyczną wydajność. Przykłady: K computer – 10,51 PFLOPS (teoretyczna wydajność 11,28 PFLOPS), Tianhe-I – 2,566 PFLOPS (teoretyczna wydajność 4,701 PFLOPS).
  • Folding@home: Projekt ten raportuje moc obliczeniową uczestników w statystykach FLOPS dla procesorów graficznych i architektury x86, przy czym operacje w architekturze x86 wymagają więcej instrukcji niż na GPU.
  • Procesory graficzne: Mają wyższą teoretyczną wydajność w porównaniu do tradycyjnych procesorów. Przykład: AMD Radeon 6990 – 5,1 TFLOPS dla obliczeń 32-bitowych.
  • Komputery kwantowe: Obliczenia w komputerach kwantowych różnią się od klasycznych, co utrudnia porównania mocy obliczeniowej. Ich wydajność w niektórych problemach, jak faktoryzacja, może być wykładniczo zależna od liczby splątanych kubitów.