ಟೆರಾಫ್ಲಾಪ್ ಎಂದರೇನು? TFLOPS, ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಮತ್ತು ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳಿಗೆ ಅಂತಿಮ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ

I. ಪರಿಚಯ

ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿ ಉನ್ನತ-ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್, ಪದ ಟೆರಾಫ್ಲಾಪ್—ಅಥವಾ ಟಿಎಫ್‌ಎಲ್‌ಒಪಿಎಸ್—ಇದು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ನ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಅಳತೆಯಾಗಿದೆ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಪವರ್ಎ ಟೆರಾಫ್ಲಾಪ್ ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ ಒಂದು ಸೆಕೆಂಡಿಗೆ ಒಂದು ಟ್ರಿಲಿಯನ್ ಫ್ಲೋಟಿಂಗ್-ಪಾಯಿಂಟ್ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳು, ಇದು ಕಚ್ಚಾ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಪರಿಮಾಣೀಕರಿಸಲು ಪ್ರಮಾಣಿತ ಮಾರ್ಗವಾಗಿದೆ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ. ಈ ಮೆಟ್ರಿಕ್ ಅನ್ನು ಹೋಲಿಸಲು ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ CPUಗಳು, GPU ಗಳು, ಮತ್ತು ಸಹ ಸೂಪರ್‌ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ಗಳು, ಎಂಜಿನಿಯರ್‌ಗಳು, ಗೇಮರುಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಶೋಧಕರು ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಒಂದು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಎಷ್ಟು ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಬಹುದು ಎಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.

ತಿಳುವಳಿಕೆ ಟಿಎಫ್‌ಎಲ್‌ಒಪಿಎಸ್ ಇದು ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ಯಂತ್ರದ ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದ ಬಗ್ಗೆ ಒಳನೋಟವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ ಕಂಪ್ಯೂಟ್-ತೀವ್ರವಾದ ಕೆಲಸದ ಹೊರೆಗಳು ಉದಾಹರಣೆಗೆ:

• ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್‌ಗಳು (ಹವಾಮಾನ ಮಾದರಿ, ಆಣ್ವಿಕ ಚಲನಶಾಸ್ತ್ರ)

• ಗೇಮಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಗ್ರಾಫಿಕ್ಸ್ ರೆಂಡರಿಂಗ್ (ರಿಯಲ್-ಟೈಮ್ ರೇ ಟ್ರೇಸಿಂಗ್, 4K ಗೇಮಿಂಗ್)

• ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ತರಬೇತಿ

• ದೊಡ್ಡ ದತ್ತಾಂಶ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ಕ್ಲೌಡ್ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಕಾರ್ಯಗಳು

ಹಾಗೆಯೇ ಗಡಿಯಾರದ ವೇಗ (GHz) ಮತ್ತು ಕೋರ್ ಎಣಿಕೆ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಜಾಹೀರಾತು ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ, ಟೆರಾಫ್ಲಾಪ್ಸ್ ಸ್ಪಷ್ಟ ಚಿತ್ರಣ ನೀಡಿ ಫ್ಲೋಟಿಂಗ್-ಪಾಯಿಂಟ್ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ, ಇದು ನಿಖರವಾದ ಗಣಿತದ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಗಳ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳಿಗೆ ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ. ಈ ಲೇಖನವು ಪರಿಶೋಧಿಸುತ್ತದೆ ಟೆರಾಫ್ಲಾಪ್ ಎಂದರೇನು?, TFLOPS ಅನ್ನು ಹೇಗೆ ಅಳೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ, ಅವರ ನೈಜ ಜಗತ್ತಿನ ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳು, ಮತ್ತು ಅವು ಯಾವುದಕ್ಕಾಗಿ ಅರ್ಥೈಸುತ್ತವೆ ಆಧುನಿಕ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಸಾಧನಗಳು—ಗೇಮಿಂಗ್ ಕನ್ಸೋಲ್‌ಗಳಿಂದ ಡೇಟಾ ಸೆಂಟರ್ GPU ಗಳು AI ಗೆ ಶಕ್ತಿ ತುಂಬುವುದು.

II. ಫ್ಲೋಟಿಂಗ್-ಪಾಯಿಂಟ್ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳ ಮೂಲಭೂತ ಅಂಶಗಳು (FLOPS)

ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲದಲ್ಲಿ a ಟೆರಾಫ್ಲಾಪ್ ಎಂಬ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯೇ ಫ್ಲಾಪ್ಸ್—ಫ್ಲೋಟಿಂಗ್-ಪಾಯಿಂಟ್ ಆಪರೇಷನ್ಸ್ ಪರ್ ಸೆಕೆಂಡ್. ಒಂದು FLOP ಒಂದು ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಒಂದೇ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಅಳೆಯುತ್ತದೆ. ಫ್ಲೋಟಿಂಗ್-ಪಾಯಿಂಟ್ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ದಶಮಾಂಶ ಬಿಂದುಗಳೊಂದಿಗೆ ನೈಜ ಸಂಖ್ಯೆಗಳ ಸಂಕಲನ, ವ್ಯವಕಲನ, ಗುಣಾಕಾರ ಅಥವಾ ಭಾಗಾಕಾರ. ಏಕೆಂದರೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಆಧುನಿಕ ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳು—ಉದಾಹರಣೆಗೆ ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್‌ಗಳು, AI ತರಬೇತಿ, ಮತ್ತು 3D ರೆಂಡರಿಂಗ್— ತೇಲುವ ಬಿಂದು ಅಂಕಗಣಿತದ ಮೇಲೆ ಹೆಚ್ಚು ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿದೆ, FLOPS ಚಿನ್ನದ ಮಾನದಂಡವಾಗಿದೆ. ಅಳತೆಗಾಗಿ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ.

FLOPS ಪೂರ್ವಪ್ರತ್ಯಯ ಶ್ರೇಣಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆ

ಫ್ಲೋಟಿಂಗ್-ಪಾಯಿಂಟ್ ಅಂಕಗಣಿತದ ಮೂಲಗಳು

ಒಂದು ತೇಲುವ-ಬಿಂದು ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಕೆಳಗಿನವುಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ IEEE-754 ಮಾನದಂಡ, ಇವುಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ:

• ಸೈನ್ ಬಿಟ್ (ಧನಾತ್ಮಕ ಅಥವಾ ಋಣಾತ್ಮಕ)

• ಘಾತ (ಸಂಖ್ಯೆಯ ಪ್ರಮಾಣ)

• ಮಾಂಟಿಸ್ಸಾ/ಭಿನ್ನರಾಶಿ (ನಿಖರ ವಿವರಗಳು)

ವಿಭಿನ್ನ ನಿಖರತೆಯ ಮಟ್ಟಗಳು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಮತ್ತು ನಿಖರತೆಯ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತದೆ:

• FP64 (ಡಬಲ್-ನಿಖರತೆ): ಬಳಸಲಾಗಿದೆ ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಸಂಶೋಧನೆ ಅಲ್ಲಿ ನಿಖರತೆ ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ

• FP32 (ಏಕ-ನಿಖರತೆ): ಸಾಮಾನ್ಯ GPU ಗಳು ಗೇಮಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಗ್ರಾಫಿಕ್ಸ್‌ಗಾಗಿ

• FP16 (ಅರ್ಧ-ನಿಖರತೆ): ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ AI ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ವೇಗ ಮತ್ತು ದಕ್ಷತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು

ಫ್ಲಾಪ್ಸ್ ಏಕೆ ಮುಖ್ಯ?

ಭಿನ್ನವಾಗಿ ಗಡಿಯಾರದ ವೇಗ (GHz) ಅಥವಾ ಕೋರ್ ಎಣಿಕೆ, ಇದು ಕಚ್ಚಾ ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್ ವಿಶೇಷಣಗಳನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ, FLOPS ಗಣಿತದ ಥ್ರೋಪುಟ್ ಅನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲು FLOPS ಅನ್ನು ಅನಿವಾರ್ಯವಾಗಿಸುತ್ತದೆ HPC ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ಗಳು, ಡೇಟಾ ಸೆಂಟರ್ GPU ಗಳು, ಮತ್ತು AI ವೇಗವರ್ಧಕಗಳು, ಎಲ್ಲಿ ಸಮಾನಾಂತರ ಸಂಸ್ಕರಣೆ ಮತ್ತು ನೈಜ-ಸಮಯದ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಅತ್ಯಗತ್ಯ.

III. ಟೆರಾಫ್ಲಾಪ್ಸ್ (TFLOPS) ಎಂದರೇನು?

ಅ ಟೆರಾಫ್ಲಾಪ್— ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತವಾಗಿ ಹೀಗೆ ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ ಟಿಎಫ್‌ಎಲ್‌ಒಪಿಎಸ್- ಅಳತೆ ಮಾಡಲು ಪ್ರಮಾಣೀಕೃತ ಮಾರ್ಗವಾಗಿದೆ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ. ಈ ಪದವು ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ "ಅದು" (ಅರ್ಥ ಟ್ರಿಲಿಯನ್) ಮತ್ತು "ಸಫಲ" (ತೇಲುವ-ಬಿಂದು ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆ), ಪ್ರೊಸೆಸರ್ ಅಥವಾ ಸಿಸ್ಟಮ್ ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ ಒಂದು ಸೆಕೆಂಡಿಗೆ ಒಂದು ಟ್ರಿಲಿಯನ್ ಫ್ಲೋಟಿಂಗ್-ಪಾಯಿಂಟ್ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳುಬೇರೆ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ಒಂದು ಯಂತ್ರವು 1 ಟೆನ್ಷನ್ ಪ್ರತಿ ಸೆಕೆಂಡಿಗೆ 1,000,000,000,000 ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಗಳನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಬಹುದು.

ಸಂದರ್ಭ ಮತ್ತು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಅರ್ಥ

ನೈಜ ಜಗತ್ತಿನ ಪರಿಭಾಷೆಯಲ್ಲಿ, ಟಿಎಫ್‌ಎಲ್‌ಒಪಿಎಸ್ ಒಂದು ಥ್ರೋಪುಟ್ ಮೆಟ್ರಿಕ್, ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಎಷ್ಟು "ವೇಗವಾಗಿದೆ" ಎಂಬುದರ ನೇರ ಸೂಚಕವಲ್ಲ. ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವ ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್ ಅನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುವಾಗ ಇದು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ ಸಮಾನಾಂತರ ಸಂಸ್ಕರಣೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ:

• GPU ಗಳು ಗೇಮಿಂಗ್, 3D ರೆಂಡರಿಂಗ್ ಮತ್ತು ರೇ ಟ್ರೇಸಿಂಗ್‌ಗಾಗಿ

• CPUಗಳು ಬಳಸಲಾಗಿದೆ ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ ಕೆಲಸದ ಹೊರೆಗಳು

• AI ವೇಗವರ್ಧಕಗಳು ಮತ್ತು NPUಗಳು ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ತರಬೇತಿ ಮತ್ತು ನಿರ್ಣಯಕ್ಕಾಗಿ

• ಸೂಪರ್‌ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ಗಳು ಒಳಗೆ HPC ಪರಿಸರಗಳು ಸಂಕೀರ್ಣ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು

ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್‌ನಲ್ಲಿ TFLOPS ರೇಟಿಂಗ್‌ಗಳು

ಆಧುನಿಕ ಸಾಧನಗಳು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಜಾಹೀರಾತು ನೀಡುತ್ತವೆ TFLOPS ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸುವ ಒಂದು ಮಾರ್ಗವಾಗಿ:

• ಗೇಮಿಂಗ್ ಕನ್ಸೋಲ್‌ಗಳು – ಎಕ್ಸ್‌ಬಾಕ್ಸ್ ಸರಣಿ X: 12 TFLOPS, ಪ್ಲೇಸ್ಟೇಷನ್ 5: ~10 TFLOPS

• ಉನ್ನತ ಮಟ್ಟದ GPU ಗಳು – NVIDIA RTX 4090: 82+ FP32 TFLOPS

• ಸೂಪರ್‌ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ಗಳು – ಫ್ರಾಂಟಿಯರ್ (ORNL): 1.1 ಅನ್ನು ಮೀರಿಸಿದೆ ಎಕ್ಸಾಫ್ಲಾಪ್ಸ್ (1,100,000 TFLOPS)

TFLOPS vs ಇತರೆ ಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳು

ಹಾಗೆಯೇ ಗಡಿಯಾರದ ವೇಗ (GHz) ಪ್ರತಿ ಸೆಕೆಂಡಿಗೆ ಚಕ್ರಗಳನ್ನು ಅಳೆಯುತ್ತದೆ, TFLOPS ನಿಜವಾದ ಫ್ಲೋಟಿಂಗ್-ಪಾಯಿಂಟ್ ಥ್ರೋಪುಟ್ ಅನ್ನು ಅಳೆಯುತ್ತದೆ. ಒಂದೇ ರೀತಿಯ GHz ರೇಟಿಂಗ್‌ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಎರಡು ಪ್ರೊಸೆಸರ್‌ಗಳು TFLOPS ನಲ್ಲಿ ತೀವ್ರವಾಗಿ ಭಿನ್ನವಾಗಿರಬಹುದು, ಇದನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿ ಕೋರ್ ಎಣಿಕೆ, ವೆಕ್ಟರ್ ಯೂನಿಟ್‌ಗಳು, ಮತ್ತು ಸೂಚನಾ ಸೆಟ್‌ಗಳು (ಸಿಮ್ಡಿ, ಎಫ್ಎಂಎ).

ತಿಳುವಳಿಕೆ ಟೆರಾಫ್ಲಾಪ್ಸ್ ಎಂಜಿನಿಯರ್‌ಗಳು, ಗೇಮರುಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಶೋಧಕರು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಅಳೆಯಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಕಂಪ್ಯೂಟ್-ತೀವ್ರವಾದ ಕೆಲಸದ ಹೊರೆಗಳು, ಇಂದ AI ಮಾದರಿ ತರಬೇತಿ ಗೆ ನೈಜ-ಸಮಯದ ರೆಂಡರಿಂಗ್ ಮತ್ತು ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್‌ಗಳು.

IV. ಅಳತೆ, ಮಾನದಂಡಗಳು ಮತ್ತು ವಾಸ್ತವ

ಹಾಗೆಯೇ ಟಿಎಫ್‌ಎಲ್‌ಒಪಿಎಸ್ ಸೈದ್ಧಾಂತಿಕ ಅಳತೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಪವರ್, ದಿ ನಿಜವಾದ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ನಿಜವಾದ ಕೆಲಸದ ಹೊರೆಗಳಲ್ಲಿ ಸಾಧಿಸುವುದು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಬದಲಾಗಬಹುದು. ಟೆರಾಫ್ಲಾಪ್‌ಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಅಳೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ ಪ್ರಕಟಿತ ಸಂಖ್ಯೆಗಳನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ಅರ್ಥೈಸಲು ಇದು ಪ್ರಮುಖವಾಗಿದೆ.

ಸೈದ್ಧಾಂತಿಕ vs. ಸುಸ್ಥಿರ TFLOPS

ತಯಾರಕರು ಆಗಾಗ್ಗೆ ಜಾಹೀರಾತು ನೀಡುತ್ತಾರೆ ಗರಿಷ್ಠ ಸೈದ್ಧಾಂತಿಕ TFLOPS, ಇದನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಲೆಕ್ಕಹಾಕಲಾಗಿದೆ:

ಸೂತ್ರ:
TFLOPS = ಪ್ರತಿ ಸೈಕಲ್‌ಗೆ ಕೋರ್‌ಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ × ಗಡಿಯಾರದ ವೇಗ × FLOP ಗಳು

ಇದು ಪರಿಪೂರ್ಣ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಊಹಿಸುತ್ತದೆ, ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಕೋರ್ ಅಡೆತಡೆಗಳಿಲ್ಲದೆ ಪೂರ್ಣ ವೇಗದಲ್ಲಿ ಚಲಿಸುತ್ತದೆ. ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ, ನಿರಂತರ TFLOPS ಆಗಾಗ್ಗೆ ಕಡಿಮೆ ಇರುವುದರಿಂದ:

• ಮೆಮೊರಿ ಬ್ಯಾಂಡ್‌ವಿಡ್ತ್ ಮಿತಿಗಳು - ನಿಧಾನವಾದ ಡೇಟಾ ಫೀಡ್‌ಗಳು ಥ್ರೋಪುಟ್ ಅನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ

• ಸೂಚನೆಯ ಅಡಚಣೆಗಳು – ಅವಲಂಬನೆಗಳು 100% ಬಳಕೆಯನ್ನು ತಡೆಯುತ್ತವೆ

• ಥರ್ಮಲ್ ಥ್ರೊಟ್ಲಿಂಗ್ - ಹೆಚ್ಚಿನ ಹೊರೆಯ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ಶಾಖವು ಗಡಿಯಾರದ ವೇಗವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಬಹುದು

• ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಅದಕ್ಷತೆ - ಕಳಪೆ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ತ್ಯಾಜ್ಯಗಳ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳು

ಮಾನದಂಡ ಸಾಧನಗಳು

ಕೈಗಾರಿಕಾ-ಪ್ರಮಾಣಿತ ಮಾನದಂಡಗಳು ನೈಜ ಪ್ರಪಂಚವನ್ನು ಅಳೆಯಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡಿ ಫ್ಲೋಟಿಂಗ್-ಪಾಯಿಂಟ್ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ:

• LINPACK ಮಾನದಂಡ - ಇದರಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾಗಿದೆ ಟಾಪ್ 500 ಸೂಪರ್‌ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ಗಳ ಪಟ್ಟಿ, FP64 (ಡಬಲ್-ನಿಖರತೆ) ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಒತ್ತಿಹೇಳುತ್ತದೆ

• ಸ್ಪೆಕ್ ಸಿಪಿಯು - ಬಹು ಕೆಲಸದ ಹೊರೆಗಳಲ್ಲಿ CPU ದಕ್ಷತೆಯನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುತ್ತದೆ

• 3Dಮಾರ್ಕ್ / GFX ಬೆಂಚ್ - ಅಳತೆ ಜಿಪಿಯು ಟಿಎಫ್‌ಲಾಪ್ಸ್ ಗೇಮಿಂಗ್ ಮತ್ತು ರೆಂಡರಿಂಗ್‌ಗಾಗಿ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ

ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಪರಿಣಾಮಗಳು

ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರ ಹೋಲಿಸುವುದು TFLOPS ರೇಟಿಂಗ್‌ಗಳು ತಪ್ಪುದಾರಿಗೆಳೆಯಬಹುದು. ಹೆಚ್ಚಿನ TFLOPS ಹೊಂದಿರುವ GPU ಸಾಕಷ್ಟು ಇಲ್ಲದಿದ್ದರೆ ಇನ್ನೂ ಕಳಪೆಯಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದು ಮೆಮೊರಿ ಬ್ಯಾಂಡ್‌ವಿಡ್ತ್ ಅಥವಾ ಅದಕ್ಷ ಚಾಲಕರು. ಅದೇ ರೀತಿ, ಸಿಪಿಯು ಟಿಎಫ್‌ಲಾಪ್ಸ್ ಸೂಚನಾ ಮಟ್ಟದ ಸಮಾನಾಂತರತೆ ಅಥವಾ ಸಂಗ್ರಹ ಗಾತ್ರಗಳಿಂದ ಸೀಮಿತವಾಗಿರಬಹುದು.

ವೃತ್ತಿಪರರಿಗೆ ಎಚ್‌ಪಿಸಿ, AI ಮಾದರಿ ತರಬೇತಿ, ಅಥವಾ ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಸಂಶೋಧನೆ, ನೋಡುವುದು ಮುಖ್ಯ ನಿರಂತರ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಮಾಪನಗಳು, ವಿದ್ಯುತ್ ದಕ್ಷತೆ, ಮತ್ತು ಕೆಲಸದ ಹೊರೆ-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಮಾನದಂಡಗಳು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ನಿಖರವಾದ ಚಿತ್ರವನ್ನು ಪಡೆಯಲು ನಿಜವಾದ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ. ನಿಮ್ಮ ಹೆಚ್ಚಿನ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಅಗತ್ಯಕ್ಕಾಗಿ ನೀವು ಕೈಗಾರಿಕಾ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಅನ್ನು ಹುಡುಕುತ್ತಿದ್ದರೆ, ದಯವಿಟ್ಟು ಕ್ಲಿಕ್ ಮಾಡಿ ರ‍್ಯಾಕ್‌ಮೌಂಟ್ ಪಿಸಿ, ಎಂಬೆಡೆಡ್ ಪಿಸಿ, ಇತ್ಯಾದಿ.

V. ಟೆರಾಫ್ಲಾಪ್‌ಗಳ ಅನ್ವಯಗಳು

ಇದರ ಮಹತ್ವ ಟಿಎಫ್‌ಎಲ್‌ಒಪಿಎಸ್ ಸಿದ್ಧಾಂತವನ್ನು ಮೀರಿದೆ - ಅದರ ನಿಜವಾದ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಕಾಣಬಹುದು ನೈಜ ಜಗತ್ತಿನ ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳು ಬೃಹತ್ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಥ್ರೋಪುಟ್ ಅಗತ್ಯವಿರುವಲ್ಲಿ. ಹೆಚ್ಚಿನದನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಟೆರಾಫ್ಲಾಪ್ ರೇಟಿಂಗ್‌ಗಳು ಶ್ರೇಷ್ಠತೆ ಸಾಧಿಸಿ ಸಮಾನಾಂತರ ಸಂಸ್ಕರಣೆ ಗೇಮಿಂಗ್‌ನಿಂದ ಹಿಡಿದು ಕೈಗಾರಿಕೆಗಳಲ್ಲಿ ನಾವೀನ್ಯತೆಗೆ ಶಕ್ತಿ ತುಂಬುವ ಕಾರ್ಯಗಳು ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಸಂಶೋಧನೆ.

ಗೇಮಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಗ್ರಾಫಿಕ್ಸ್

ಗೇಮಿಂಗ್ ಉದ್ಯಮದಲ್ಲಿ, ಟಿಎಫ್‌ಎಲ್‌ಒಪಿಎಸ್ ನೇರ ಪ್ರಭಾವ ಗ್ರಾಫಿಕ್ಸ್ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಮತ್ತು ಫ್ರೇಮ್ ದರಗಳು. GPU ಗಳು ಹೆಚ್ಚಿನ TFLOPS ನೊಂದಿಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನದನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಬಹುದು ಶೃಂಗಗಳು, ಪಿಕ್ಸೆಲ್‌ಗಳು, ಮತ್ತು ಶೇಡರ್‌ಗಳು, ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುವುದು:

• ನೈಜ-ಸಮಯದ ಕಿರಣ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಿಕೆ ಜೀವಂತ ಬೆಳಕಿಗಾಗಿ

• 4K ಮತ್ತು 8K ರೆಂಡರಿಂಗ್ ಹೆಚ್ಚಿನ ಫ್ರೇಮ್ ದರಗಳಲ್ಲಿ

• VR ಮತ್ತು AR ಅನುಭವಗಳು ಕಡಿಮೆ ವಿಳಂಬದೊಂದಿಗೆ

ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ದಿ ಎಕ್ಸ್ ಬಾಕ್ಸ್ ಸರಣಿ ಎಕ್ಸ್ (12 ಟೆನ್ಷನ್ ಫೀಚರ್ಸ್) ಮತ್ತು ಪ್ಲೇಸ್ಟೇಷನ್ 5 (~10 TFLOPS) ಸನ್ನೆ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಪಿಸಿ-ಮಟ್ಟದ ಗ್ರಾಫಿಕ್ಸ್ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ತಲುಪಿಸಿ GPU ಕಂಪ್ಯೂಟ್ ಪವರ್ ಟೆರಾಫ್ಲಾಪ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಅಳೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ.

ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ

AI ಕೆಲಸದ ಹೊರೆಗಳು—ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ತರಬೇತಿ— ಟ್ರಿಲಿಯನ್‌ಗಟ್ಟಲೆ ಅಗತ್ಯವಿದೆ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಗುಣಾಕಾರಗಳು ಮತ್ತು ವೆಕ್ಟರ್ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳು. ಹೆಚ್ಚಿನ ವೇಗದ ಫೀಡ್ GPU ಗಳು, ಉದಾಹರಣೆಗೆ NVIDIA ಗಳು ಎ 100 ಮತ್ತು ಎಚ್100, ವೇಗಗೊಳಿಸಲು ನೂರಾರು TFLOPS (FP16/FP8) ಗಳನ್ನು ತಲುಪಿಸಿ:

• ನರ ಜಾಲ ತರಬೇತಿ

• ನೈಜ-ಸಮಯದ ಅನುಮಾನ

• ಶಿಫಾರಸು ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು

• ಉತ್ಪಾದಕ AI ಮಾದರಿಗಳು

ಹೈ-ಪರ್ಫಾರ್ಮೆನ್ಸ್ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ (HPC)

ರಲ್ಲಿ HPC ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಸೂಪರ್‌ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ಗಳು, TFLOPS ಮತ್ತು ಪಿಎಫ್‌ಎಲ್‌ಒಪಿಎಸ್ ಚಾಲನೆಯಲ್ಲಿ ರೇಟಿಂಗ್‌ಗಳು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿವೆ:

• ಹವಾಮಾನ ಮತ್ತು ಹವಾಮಾನ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್‌ಗಳು

• ಆಣ್ವಿಕ ಚಲನಶಾಸ್ತ್ರ ಮತ್ತು ಔಷಧ ಆವಿಷ್ಕಾರ

• ಖಗೋಳ ಭೌತಶಾಸ್ತ್ರದ ಮಾದರಿ ರಚನೆ

• ಹಣಕಾಸಿನ ಅಪಾಯದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ

ಡೇಟಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆ ಮತ್ತು ಮೇಘ ಕಾರ್ಯಭಾರಗಳು

ಕ್ಲೌಡ್ ಪೂರೈಕೆದಾರರು ಜಾಹೀರಾತು ಮಾಡಿ ಪ್ರತಿ ನಿದರ್ಶನಕ್ಕೆ TFLOPS ಕಂಪ್ಯೂಟ್ ನೋಡ್‌ಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲು ಗ್ರಾಹಕರಿಗೆ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ ನೀಡಲು ದೊಡ್ಡ ದತ್ತಾಂಶ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ, ವೀಡಿಯೊ ಟ್ರಾನ್ಸ್‌ಕೋಡಿಂಗ್, ಅಥವಾ ನೈಜ-ಸಮಯದ IoT ಸಂಸ್ಕರಣೆ.

ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತವಾಗಿ, ಟೆರಾಫ್ಲಾಪ್‌ಗಳು ನಾವೀನ್ಯತೆಯನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತವೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಮಾಣದ, ನಿಖರವಾದ, ಸಮಾನಾಂತರ ಗಣನೆಯ ಅಗತ್ಯವಿರುವಲ್ಲೆಲ್ಲಾ - ಅವುಗಳನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲು ಕೇಂದ್ರ ಮೆಟ್ರಿಕ್ ಆಗಿ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಆಧುನಿಕ CPU ಗಳು, GPU ಗಳು ಮತ್ತು AI ವೇಗವರ್ಧಕಗಳು.

VI. ಮೆಟ್ರಿಕ್ ಆಗಿ TFLOPS ನ ಅನುಕೂಲಗಳು ಮತ್ತು ಮಿತಿಗಳು

ಹಾಗೆಯೇ ಟಿಎಫ್‌ಎಲ್‌ಒಪಿಎಸ್ ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಗುರುತಿಸಲ್ಪಟ್ಟ ಸೂಚಕವಾಗಿದೆ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ, ಅದರ ಎರಡನ್ನೂ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಅತ್ಯಗತ್ಯ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ನ್ಯೂನತೆಗಳು.

TFLOPS ನ ಅನುಕೂಲಗಳು

ಟಿಎಫ್‌ಎಲ್‌ಒಪಿಎಸ್ ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ ಸ್ಪಷ್ಟ, ಪರಿಮಾಣಾತ್ಮಕ ಅಳತೆ ಪ್ರೊಸೆಸರ್ ಅಥವಾ GPU ನ ಫ್ಲೋಟಿಂಗ್-ಪಾಯಿಂಟ್ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ, ಇದನ್ನು ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿಸುತ್ತದೆ:

• ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್ ಹೋಲಿಕೆ – CPU ಗಳು, GPU ಗಳು ಮತ್ತು ಸೂಪರ್‌ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ಗಳನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯ ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಬಹುದು (ಇದಕ್ಕಾಗಿ ಇಲ್ಲಿ ಕ್ಲಿಕ್ ಮಾಡಿ GPU ಹೊಂದಿರುವ ಕೈಗಾರಿಕಾ ಪಿಸಿ, GPU ಹೊಂದಿರುವ ದೃಢವಾದ ಲ್ಯಾಪ್‌ಟಾಪ್)

• ಕಂಪ್ಯೂಟ್ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಗಾತ್ರೀಕರಿಸುವುದು – ನಿರ್ಣಾಯಕ HPC ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ಗಳು, AI ತರಬೇತಿ, ಮತ್ತು ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಕೆಲಸದ ಹೊರೆಗಳು

• ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು – ಪೀಳಿಗೆಯ ಸುಧಾರಣೆಗಳನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ (ಉದಾ, ಗಿಗಾಫ್ಲಾಪ್ಸ್ → ಟೆರಾಫ್ಲಾಪ್ಸ್ → ಪೆಟಾಫ್ಲಾಪ್ಸ್)

• ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಮತ್ತು ನಿರ್ದಿಷ್ಟತೆಯ ಸ್ಪಷ್ಟತೆ – ಸೈದ್ಧಾಂತಿಕ ಕಂಪ್ಯೂಟ್ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಸಂವಹಿಸುವ ಒಂದೇ ಸಂಖ್ಯೆ

ಈ ಮೆಟ್ರಿಕ್ ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚು ಅವಲಂಬಿಸಿರುವ ಕೆಲಸದ ಹೊರೆಗಳಿಗೆ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿದೆ ಸಮಾನಾಂತರ ಫ್ಲೋಟಿಂಗ್-ಪಾಯಿಂಟ್ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಗಳು, ಉದಾಹರಣೆಗೆ 3D ರೆಂಡರಿಂಗ್, ನರ ಜಾಲ ತರಬೇತಿ, ಅಥವಾ ಹವಾಮಾನ ಮಾದರಿ.

ಮಿತಿಗಳು ಮತ್ತು ತಪ್ಪು ಕಲ್ಪನೆಗಳು

ಆದಾಗ್ಯೂ, TFLOPS ಸಂಪೂರ್ಣ ಚಿತ್ರವಲ್ಲ. ಹೆಚ್ಚಿನ TFLOPS ಹೊಂದಿರುವ ಸಾಧನವು ನೈಜ ಕಾರ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ಕೆಟ್ಟದಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಲು ಹಲವಾರು ಅಂಶಗಳು ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು:

• ಮೆಮೊರಿ ಬ್ಯಾಂಡ್‌ವಿಡ್ತ್ ನಿರ್ಬಂಧಗಳು - ಡೇಟಾ ಹಸಿವು ಬಳಕೆಯನ್ನು ಮಿತಿಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ

• ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಅದಕ್ಷತೆ - ಕಳಪೆಯಾಗಿ ಆಪ್ಟಿಮೈಸ್ ಮಾಡಿದ ಕೋಡ್ ಪೂರ್ಣ ಕಂಪ್ಯೂಟ್ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ.

• ಉಷ್ಣ ನಿಯಂತ್ರಣ ಮತ್ತು ವಿದ್ಯುತ್ ಮಿತಿಗಳು - ಕಡಿಮೆ ನಿರಂತರ ಗಡಿಯಾರದ ವೇಗವು ನಿಜವಾದ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ

• ವಿಭಿನ್ನ ನಿಖರತೆಯ ವಿಧಾನಗಳು - FP16, FP32, FP64 ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯು ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪದಾದ್ಯಂತ ಬದಲಾಗುತ್ತದೆ.

 
 
TFLOPS = (ಪ್ರತಿ ಸೈಕಲ್‌ಗೆ ಕೋರ್‌ಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ × ಗಡಿಯಾರದ ವೇಗ × FLOP ಗಳು) ÷ 1 , 000 , 000 , 000 , 000