ບລັອກ

Teraflop ແມ່ນຫຍັງ? ຄູ່ມືສຸດທ້າຍຂອງ TFLOPS, ການປະຕິບັດ, ແລະຄໍາຮ້ອງສະຫມັກຂອງໂລກທີ່ແທ້ຈິງ

2025-09-07 16:29:49

I. ແນະນໍາ

ໃນໂລກຂອງ ຄອມພິວເຕີປະສິດທິພາບສູງ, ໄລຍະ teraflop— ຫຼື TFLOPS— ເປັນມາດຕະການທີ່ສໍາຄັນຂອງຄອມພິວເຕີໄດ້ ພະລັງງານການຄິດໄລ່. ກ teraflop ເປັນຕົວແທນຄວາມສາມາດໃນການປະຕິບັດ ຫນຶ່ງພັນຕື້ການດໍາເນີນງານຈຸດລອຍຕົວຕໍ່ວິນາທີ, ເຮັດໃຫ້ມັນເປັນວິທີການມາດຕະຖານເພື່ອປະລິມານວັດຖຸດິບ ປະສິດທິພາບການປຸງແຕ່ງ. metric ນີ້ຖືກນໍາໃຊ້ຢ່າງກວ້າງຂວາງເພື່ອປຽບທຽບ CPUs, GPUs, ແລະແມ້ກະທັ້ງ ຊຸບເປີຄອມພິວເຕີ, ອະນຸຍາດໃຫ້ວິສະວະກອນ, ນັກຫຼິ້ນເກມ, ແລະນັກຄົ້ນຄວ້າເຂົ້າໃຈວ່າລະບົບສາມາດປະມວນຜົນຂໍ້ມູນຫຼາຍປານໃດໃນເວລາໃດຫນຶ່ງ.

ຄວາມເຂົ້າໃຈ TFLOPS ເປັນສິ່ງສໍາຄັນເພາະວ່າມັນສະຫນອງຄວາມເຂົ້າໃຈກ່ຽວກັບຄວາມສາມາດໃນການຈັດການຂອງເຄື່ອງຈັກ ປະລິມານວຽກທີ່ໃຊ້ຄອມພິວເຕີຫຼາຍ ເຊັ່ນ:

ການຈຳລອງທາງວິທະຍາສາດ (ແບບຈໍາລອງສະພາບອາກາດ, ນະໂຍບາຍດ້ານໂມເລກຸນ)
ເກມ ແລະການສະແດງຮູບພາບ (ການຕິດຕາມແສງໃນເວລາທີ່ແທ້ຈິງ, ເກມ 4K)
ປັນຍາປະດິດ ແລະ ການຝຶກອົບຮົມການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ
ການວິເຄາະຂໍ້ມູນໃຫຍ່ ແລະ ວຽກງານຄອມພິວເຕີຟັງ

ໃນຂະນະທີ່ ຄວາມໄວໂມງ (GHz) ແລະ ການນັບຫຼັກ ມັກຈະຖືກໂຄສະນາ, ທົ່ງຫຍ້າ ໃຫ້ຮູບພາບທີ່ຊັດເຈນກວ່າ ປະສິດທິພາບຈຸດລອຍ, ເຊິ່ງເປັນສິ່ງສໍາຄັນສໍາລັບຄໍາຮ້ອງສະຫມັກທີ່ຕ້ອງການການຄິດໄລ່ທາງຄະນິດສາດທີ່ຊັດເຈນ. ບົດຄວາມນີ້ສໍາຫຼວດ teraflop ແມ່ນຫຍັງ, ວິທີການວັດແທກ TFLOPS, ຂອງເຂົາເຈົ້າ ຄໍາຮ້ອງສະຫມັກໃນໂລກທີ່ແທ້ຈິງ, ແລະສິ່ງທີ່ພວກເຂົາຫມາຍຄວາມວ່າສໍາລັບ ອຸປະກອນຄອມພິວເຕີທີ່ທັນສະໄຫມ- ຈາກ consoles ເກມ ສູນຂໍ້ມູນ GPUs ພະລັງງານ AI.

II. ພື້ນຖານຂອງການປະຕິບັດງານຈຸດລອຍ (FLOPS)

ຫຼັກຂອງຄວາມເຂົ້າໃຈ a teraflop ແມ່ນແນວຄວາມຄິດຂອງ FLOPS—Floating-Point Operations ຕໍ່ວິນາທີ. FLOP ວັດແທກຄວາມສາມາດຂອງລະບົບຄອມພິວເຕີເພື່ອປະຕິບັດອັນດຽວ ການຄິດໄລ່ຈຸດທີ່ເລື່ອນໄດ້ເຊັ່ນ: ການບວກ, ການລົບ, ການຄູນ, ຫຼືການຫານຂອງຕົວເລກທີ່ແທ້ຈິງທີ່ມີຈຸດທົດສະນິຍົມ. ເນື່ອງຈາກວ່າຄໍາຮ້ອງສະຫມັກທີ່ທັນສະໄຫມທີ່ສຸດ - ເຊັ່ນ: ການຈໍາລອງວິທະຍາສາດ, ການຝຶກອົບຮົມ AI, ແລະ ການສະແດງ 3D- ອີງໃສ່ການຄິດໄລ່ຄະນິດສາດຈຸດລອຍຫຼາຍ, FLOPS ໄດ້ກາຍເປັນມາດຕະຖານຄໍາ ສໍາລັບການວັດແທກ ການປະຕິບັດຄອມພິວເຕີ.

FLOPS Prefix Hierarchy

contextualize ຢູ່ໃສ TFLOPS ເຫມາະ, ພິຈາລະນາລະບົບການປັບຂະຫນາດ:

ຄຳນຳໜ້າ	ມູນຄ່າ	ການດໍາເນີນງານຕໍ່ວິນາທີ
KFLOPS	10³	1,000 ການດໍາເນີນງານຈຸດລອຍ
MFLOPS	10⁶	1 ລ້ານການດໍາເນີນງານ
GFLOPS	10⁹	1 ຕື້ການດໍາເນີນງານ
TFLOPS	10¹²	ການດໍາເນີນງານ 1 ພັນຕື້
PFLOPS	10¹⁵	1 quadrillion ການດໍາເນີນງານ
EFLOPS	10¹⁸	ການດໍາເນີນງານ 1 quinnillion

ລຳດັບຊັ້ນນີ້ສະແດງໃຫ້ເຫັນເຖິງຄວາມໄວທີ່ໄວ ພະລັງງານການຄິດໄລ່ ໄດ້ປັບຂະຫນາດ, ຈາກ megaflops ໃນ mainframes ຕົ້ນ petaflops ແລະ exaflops ໃນທັນສະໄຫມ ຊຸບເປີຄອມພິວເຕີ.

Floating-Point Arithmetic ພື້ນຖານ

ຕົວເລກຈຸດລອຍແມ່ນສະແດງໂດຍໃຊ້ ມາດຕະຖານ IEEE-754, ປະກອບດ້ວຍ:

ເຊັນນ້ອຍ (ບວກ ຫຼື ທາງລົບ)
ເລກກຳລັງ (ຂະຫນາດຂອງຕົວເລກ)
Mantissa/Fraction (ລາຍລະອຽດຄວາມຊັດເຈນ)

ແຕກຕ່າງກັນ ລະດັບຄວາມແມ່ນຍໍາ ຜົນກະທົບຕໍ່ການປະຕິບັດແລະຄວາມຖືກຕ້ອງ:

FP64 (ຄວາມຊັດເຈນສອງເທົ່າ): ໃຊ້ໃນ ການຄົ້ນຄວ້າວິທະຍາສາດ ບ່ອນທີ່ຄວາມຖືກຕ້ອງແມ່ນສໍາຄັນ
FP32 (ຄວາມຊັດເຈນດຽວ): ທົ່ວໄປໃນ GPUs ສໍາລັບການຫຼິ້ນເກມແລະຮູບພາບ
FP16 (ຄວາມຊັດເຈນເຄິ່ງໜຶ່ງ): ເພີ່ມຂຶ້ນໃນການນໍາໃຊ້ AI ແລະການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ ເພື່ອປັບປຸງຄວາມໄວແລະປະສິດທິພາບ

ເປັນຫຍັງ FLOPS ຈຶ່ງສຳຄັນ

ບໍ່ເຫມືອນກັບ ຄວາມໄວໂມງ (GHz) ຫຼື ການນັບຫຼັກ, ເຊິ່ງສະແດງສະເພາະຮາດແວດິບ, FLOPS ສະທ້ອນເຖິງທາງຄະນິດສາດໂດຍກົງ. ນີ້ເຮັດໃຫ້ FLOPS ຂາດບໍ່ໄດ້ສໍາລັບການປະເມີນ ກຸ່ມ HPC, ສູນຂໍ້ມູນ GPUs, ແລະ ເຄື່ອງເລັ່ງ AI, ຢູ່ໃສ ການປຸງແຕ່ງຂະຫນານ ແລະ ການປະຕິບັດໃນເວລາທີ່ແທ້ຈິງ ເປັນສິ່ງຈໍາເປັນ.

III. Teraflops ແມ່ນຫຍັງ (TFLOPS)

ກ teraflop— ມັກຈະຫຍໍ້ເປັນ TFLOPS— ເປັນວິທີການມາດຕະຖານການວັດແທກ ການປະຕິບັດຄອມພິວເຕີ. ຄຳສັບລວມກັນ "ນັ້ນ" (ຫມາຍຄວາມວ່າ ພັນຕື້) ແລະ "ຟໍ" (ການດໍາເນີນງານຈຸດລອຍ), ເປັນຕົວແທນຄວາມສາມາດຂອງໂຮງງານຜະລິດຫຼືລະບົບທີ່ຈະປະຕິບັດ ຫນຶ່ງພັນຕື້ການດໍາເນີນງານຈຸດລອຍຕົວຕໍ່ວິນາທີ. ໃນຄໍາສັບຕ່າງໆອື່ນໆ, ເຄື່ອງຈັກໄດ້ຈັດອັນດັບຢູ່ 1 TFLOP ສາມາດປະຕິບັດການຄິດໄລ່ 1,000,000,000,000 ທຸກໆວິນາທີ.

ບໍລິບົດ ແລະຄວາມໝາຍພາກປະຕິບັດ

ໃນແງ່ຂອງຄວາມເປັນຈິງ, TFLOPS ເປັນ metric ຜ່ານ, ບໍ່ແມ່ນຕົວຊີ້ບອກໂດຍກົງຂອງຄວາມຮູ້ສຶກ "ໄວ" ຄອມພິວເຕີ. ມັນເປັນສິ່ງສໍາຄັນໂດຍສະເພາະໃນເວລາທີ່ການປະເມີນຮາດແວທີ່ປະຕິບັດ ການປຸງແຕ່ງຂະຫນານ, ເຊັ່ນ:

GPUs ສໍາລັບການຫຼິ້ນເກມ, ການສະແດງ 3D, ແລະ ray tracing
CPUs ໃຊ້ໃນ ຄອມພິວເຕີວິທະຍາສາດ ແລະການຈໍາລອງວຽກ
ເຄື່ອງເລັ່ງ AI ແລະ NPUs ສໍາລັບການຝຶກອົບຮົມການຮຽນຮູ້ເລິກແລະການ inference
ຊຸບເປີຄອມພິວເຕີ ໃນ ສະພາບແວດລ້ອມ HPC ການຈັດການແບບສະລັບສັບຊ້ອນ

ການຈັດອັນດັບ TFLOPS ໃນຮາດແວ

ອຸປະກອນທີ່ທັນສະໄຫມມັກຈະໂຄສະນາ ປະສິດທິພາບ TFLOPS ເປັນວິທີການສະແດງໃຫ້ເຫັນພະລັງງານການຄິດໄລ່:

ເກມຄອນໂຊນ – Xbox Series X: 12 TFLOPS, PlayStation 5: ~10 TFLOPS
GPU ລະດັບສູງ – NVIDIA RTX 4090: 82+ FP32 TFLOPS
ຊຸບເປີຄອມພິວເຕີ – Frontier (ORNL): ລື່ນກາຍ 1.1 exaflops (1,100,000 TFLOPS)

TFLOPS ທຽບກັບຕົວວັດແທກອື່ນໆ

ໃນຂະນະທີ່ ຄວາມໄວໂມງ (GHz) ວັດແທກຮອບວຽນຕໍ່ວິນາທີ, TFLOPS ວັດແທກການສົ່ງຜ່ານຈຸດລອຍຕົວຕົວຈິງ. ສອງໂປເຊດເຊີທີ່ມີອັດຕາ GHz ທີ່ຄ້າຍຄືກັນອາດຈະແຕກຕ່າງກັນຢ່າງຫຼວງຫຼາຍໃນ TFLOPS ຂຶ້ນກັບ ການນັບຫຼັກ, ຫົວໜ່ວຍ vector, ແລະ ຊຸດຄໍາແນະນໍາ (SIMD, FMA).

ຄວາມເຂົ້າໃຈ ທົ່ງຫຍ້າ ຊ່ວຍໃຫ້ວິສະວະກອນ, ນັກຫຼິ້ນເກມ, ແລະນັກຄົ້ນຄວ້າວັດແທກຄວາມສາມາດຂອງລະບົບໃນການແກ້ໄຂ ປະລິມານວຽກທີ່ໃຊ້ຄອມພິວເຕີຫຼາຍ, ຈາກ ການຝຶກອົບຮົມແບບຈໍາລອງ AI ກັບ ການສະແດງຜົນໃນເວລາຈິງ ແລະ ການຈໍາລອງວິທະຍາສາດ.

IV. ການວັດແທກ, ມາດຕະຖານ, ແລະຄວາມເປັນຈິງ

ໃນຂະນະທີ່ TFLOPS ສະຫນອງມາດຕະການທາງທິດສະດີ ພະລັງງານຄອມພິວເຕີ, ໄດ້ ການປະຕິບັດຕົວຈິງ ບັນລຸໄດ້ໃນວຽກງານຕົວຈິງສາມາດແຕກຕ່າງກັນຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ. ຄວາມເຂົ້າໃຈ ວິທີການວັດແທກ teraflops ເປັນກຸນແຈສຳຄັນໃນການຕີຄວາມໝາຍຕົວເລກທີ່ຖືກເຜີຍແຜ່ຢ່າງຖືກຕ້ອງ.

ທິດສະດີທຽບກັບ TFLOPS ແບບຍືນຍົງ

ຜູ້ຜະລິດມັກຈະໂຄສະນາ TFLOPS ທາງທິດສະດີສູງສຸດ, ການຄິດໄລ່ໂດຍການນໍາໃຊ້:

ສູດ:
TFLOPS = ຈຳນວນແກນ × ຄວາມໄວໂມງ × FLOPs ຕໍ່ຮອບວຽນ

ນີ້ສົມມຸດວ່າການນໍາໃຊ້ທີ່ສົມບູນແບບ, ທຸກໆຫຼັກແລ່ນດ້ວຍຄວາມໄວເຕັມທີ່ໂດຍບໍ່ມີການຂັດຂວາງ. ໃນທາງປະຕິບັດ, TFLOPS ແບບຍືນຍົງ ມັກຈະຕ່ໍາເນື່ອງຈາກ:

ຂໍ້ຈໍາກັດແບນວິດຂອງຫນ່ວຍຄວາມຈໍາ - ການປ້ອນຂໍ້ມູນຊ້າລົງຫຼຸດຜ່ອນການຜ່ານ
ການຂັດຂວາງຄໍາແນະນໍາ – ການເພິ່ງພາອາໄສປ້ອງກັນການນໍາໃຊ້ 100%
ການຄວບຄຸມຄວາມຮ້ອນ - ຄວາມຮ້ອນອາດຈະຫຼຸດຄວາມໄວໂມງພາຍໃຕ້ການໂຫຼດຫນັກ
ຊອບແວທີ່ບໍ່ມີປະສິດທິພາບ – ການເພີ່ມປະສິດທິພາບທີ່ບໍ່ດີເຮັດໃຫ້ເສຍຊັບພະຍາກອນຄອມພິວເຕີ

ເຄື່ອງມື Benchmarking

ມາດຕະຖານອຸດສາຫະກໍາ ມາດຕະຖານ ຊ່ວຍວັດແທກໂລກທີ່ແທ້ຈິງ ປະສິດທິພາບຈຸດລອຍ:

LINPACK Benchmark - ນໍາໃຊ້ໃນ ບັນຊີລາຍຊື່ supercomputer TOP500, ເນັ້ນຫນັກເຖິງການປະຕິບັດ FP64 (double-precision).
CPU SPEC - ການປະເມີນປະສິດທິພາບ CPU ໃນທົ່ວຫຼາຍວຽກງານ
3DMark / GFXBench - ມາດຕະການ GPU TFLOPS ປະສິດທິພາບສໍາລັບການຫຼິ້ນເກມແລະການສະແດງຜົນ

ຜົນສະທ້ອນຂອງໂລກທີ່ແທ້ຈິງ

ການປຽບທຽບອຸປະກອນແຕ່ພຽງຜູ້ດຽວ ການຈັດອັນດັບ TFLOPS ສາມາດເຂົ້າໃຈຜິດ. GPU ທີ່ມີ TFLOPS ຫຼາຍອາດຈະຍັງເຮັດວຽກບໍ່ພໍຖ້າມັນບໍ່ພຽງພໍ ແບນວິດຂອງຫນ່ວຍຄວາມຈໍາ ຫຼືຄົນຂັບທີ່ບໍ່ມີປະສິດທິພາບ. ເຊັ່ນດຽວກັນ, CPU TFLOPS ອາດຈະຖືກຈຳກັດໂດຍການຂະໜານລະດັບຄຳແນະນຳ ຫຼືຂະໜາດແຄສ.

ສໍາລັບຜູ້ຊ່ຽວຊານໃນ HPC, ການຝຶກອົບຮົມແບບຈໍາລອງ AI, ຫຼື ການຄົ້ນຄວ້າວິທະຍາສາດ, ມັນເປັນສິ່ງສໍາຄັນທີ່ຈະເບິ່ງ ຕົວຊີ້ວັດການປະຕິບັດແບບຍືນຍົງ, ປະສິດທິພາບພະລັງງານ, ແລະ ມາດຕະຖານສະເພາະວຽກ ເພື່ອໃຫ້ໄດ້ຮູບພາບທີ່ຖືກຕ້ອງຂອງລະບົບ ຄວາມສາມາດໃນການຄິດໄລ່ທີ່ແທ້ຈິງ. ຖ້າທ່ານກໍາລັງຊອກຫາຄອມພິວເຕີອຸດສາຫະກໍາສໍາລັບຄວາມຕ້ອງການຄອມພິວເຕີ້ທີ່ມີປະສິດທິພາບສູງຂອງທ່ານ, ກະລຸນາຄລິກ rackmount pc, ຄອມພິວເຕີຝັງ, ແລະອື່ນໆ.

V. ຄໍາຮ້ອງສະຫມັກຂອງ Teraflops

ຄວາມສໍາຄັນຂອງ TFLOPS ເກີນກວ່າທິດສະດີ - ມູນຄ່າທີ່ແທ້ຈິງຂອງມັນເຫັນໄດ້ໃນ ຄໍາຮ້ອງສະຫມັກໃນໂລກທີ່ແທ້ຈິງ ບ່ອນທີ່ຕ້ອງການຜ່ານການຄິດໄລ່ຂະຫນາດໃຫຍ່. ລະບົບທີ່ສູງກວ່າ ການຈັດອັນດັບ teraflop excel ໃນ ການປຸງແຕ່ງຂະຫນານ ວຽກງານ, ສ້າງນະວັດຕະກໍາໃນອຸດສາຫະກໍາຈາກການເກມ ການຄົ້ນຄວ້າວິທະຍາສາດ.

ເກມ ແລະຮູບພາບ

ໃນອຸດສາຫະກໍາເກມ, TFLOPS ອິດທິພົນໂດຍກົງ ປະສິດທິພາບກາຟິກ ແລະ ອັດຕາເຟຣມ. GPUs ດ້ວຍ TFLOPS ທີ່ສູງຂຶ້ນສາມາດປຸງແຕ່ງໄດ້ຫຼາຍຂຶ້ນ ຍອດ, ພິກເຊລ, ແລະ ຮົ່ມ, ເຮັດໃຫ້:

ການຕິດຕາມແສງແບບສົດໆ ສໍາລັບການເຮັດໃຫ້ມີແສງຊີວິດ
ການສະແດງຜົນ 4K ແລະ 8K ໃນອັດຕາເຟຣມທີ່ສູງຂຶ້ນ
ປະສົບການ VR ແລະ AR ມີ latency ຕ່ໍາ

ສໍາລັບຕົວຢ່າງ, ໄດ້ Xbox Series X (12 TFLOPS) ແລະ PlayStation 5 (~10 TFLOPS) ສົ່ງຄຸນນະພາບກຣາບຟິກລະດັບໃກ້ກັບ PC ໂດຍການໃຊ້ປະໂຫຍດ ພະລັງງານການຄິດໄລ່ GPU ວັດແທກໃນ teraflops.

ປັນຍາປະດິດ ແລະການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ

ວຽກງານ AI— ໂດຍສະເພາະແມ່ນ ການຝຶກອົບຮົມການຮຽນຮູ້ເລິກ- ຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີພັນຕື້ ຄູນ matrix ແລະ ການດໍາເນີນງານ vector. TFLOPS ສູງ GPUs, ເຊັ່ນ NVIDIA's A100 ແລະ H100, ຈັດສົ່ງຫຼາຍຮ້ອຍ TFLOPS (FP16/FP8) ເພື່ອເລັ່ງ:

ການຝຶກອົບຮົມເຄືອຂ່າຍ neural
ການສົມມຸດຕິຖານໃນເວລາຈິງ
ລະບົບການແນະນໍາ
ແບບຈໍາລອງ AI ທົ່ວໄປ

ຄອມພິວເຕີປະສິດທິພາບສູງ (HPC)

ໃນ ກຸ່ມ HPC ແລະ ຊຸບເປີຄອມພິວເຕີ, TFLOPS ແລະ PFLOPS ການຈັດອັນດັບແມ່ນສໍາຄັນສໍາລັບການແລ່ນ:

ການຈໍາລອງສະພາບອາກາດແລະສະພາບອາກາດ
ການເຄື່ອນໄຫວໂມເລກຸນແລະການຄົ້ນພົບຢາ
ການສ້າງແບບຈໍາລອງທາງດາລາສາດ
ການວິເຄາະຄວາມສ່ຽງທາງດ້ານການເງິນ

ການປະມວນຜົນຂໍ້ມູນ ແລະ Cloud Workloads

ຜູ້ໃຫ້ບໍລິການຄລາວ ໂຄສະນາ TFLOPS ຕໍ່ຕົວຢ່າງ ເພື່ອແນະນໍາລູກຄ້າເລືອກໂຫນດຄອມພິວເຕີ້ສໍາລັບ ການວິເຄາະຂໍ້ມູນໃຫຍ່, ການປ່ຽນແປງວິດີໂອ, ຫຼື ການປະມວນຜົນ IoT ໃນເວລາຈິງ.

ໃນສັ້ນ, teraflops ເຮັດໃຫ້ການປະດິດສ້າງ ບ່ອນໃດກໍ່ຕາມທີ່ຕ້ອງການການຄິດໄລ່ຂະຫນານທີ່ມີປະລິມານສູງ, ຊັດເຈນ, ເຮັດໃຫ້ມັນເປັນຕົວຊີ້ວັດສູນກາງສໍາລັບການປະເມີນ. CPUs, GPUs, ແລະ AI accelerators ທີ່ທັນສະໄຫມ.

VI. ຂໍ້ໄດ້ປຽບ & ຂໍ້ຈໍາກັດຂອງ TFLOPS ເປັນ Metric

ໃນຂະນະທີ່ TFLOPS ໄດ້ກາຍເປັນຕົວຊີ້ວັດທີ່ຮັບຮູ້ຢ່າງກວ້າງຂວາງຂອງ ການປະຕິບັດຄອມພິວເຕີ, ມັນເປັນສິ່ງຈໍາເປັນທີ່ຈະເຂົ້າໃຈທັງສອງຂອງມັນ ຄວາມເຂັ້ມແຂງ ແລະ ຂໍ້ບົກຜ່ອງ.

ຂໍ້ໄດ້ປຽບຂອງ TFLOPS

TFLOPS ສະຫນອງ a ຊັດເຈນ, ວັດແທກປະລິມານ ຂອງໂຮງງານຜະລິດຫຼື ປະສິດທິພາບຈຸດລອຍຂອງ GPU, ເຮັດໃຫ້ມັນເປັນປະໂຫຍດສໍາລັບ:

ການປຽບທຽບຮາດແວ - CPUs, GPUs, ແລະ supercomputers ສາມາດຖືກປະເມີນໃນລະດັບທົ່ວໄປ (ຄລິກທີ່ນີ້ສໍາລັບ ຄອມພິວເຕີອຸດສາຫະກໍາທີ່ມີ GPU, ແລັບທັອບທີ່ແຂງແຮງດ້ວຍ GPU)
ການປັບຂະຫນາດຄວາມສາມາດຂອງຄອມພິວເຕີ - ສໍາຄັນສໍາລັບການ ກຸ່ມ HPC, ການຝຶກອົບຮົມ AI, ແລະ ວຽກງານວິທະຍາສາດ
ການກໍານົດແນວໂນ້ມການປະຕິບັດ – ຊ່ວຍຕິດຕາມການປັບປຸງການຜະລິດ (ເຊັ່ນ: gigaflops → teraflops → petaflops)
ຄວາມຊັດເຈນດ້ານການຕະຫຼາດແລະຄວາມຊັດເຈນ - ຕົວເລກດຽວທີ່ສື່ສານທ່າແຮງການຄິດໄລ່ທາງທິດສະດີ

ຕົວຊີ້ວັດນີ້ແມ່ນມີປະສິດທິພາບໂດຍສະເພາະສໍາລັບວຽກທີ່ອີງໃສ່ຫຼາຍ ການຄຳນວນຈຸດລອຍຂະໜານ, ເຊັ່ນ ການສະແດງ 3D, ການຝຶກອົບຮົມເຄືອຂ່າຍ neural, ຫຼື ການສ້າງແບບຈໍາລອງສະພາບອາກາດ.

ຂໍ້ຈໍາກັດແລະຄວາມເຂົ້າໃຈຜິດ

ແນວໃດກໍ່ຕາມ, TFLOPS ບໍ່ແມ່ນຮູບທີ່ສົມບູນ ຂອງການປະຕິບັດຂອງລະບົບ. ປັດໃຈຈໍານວນຫນຶ່ງສາມາດເຮັດໃຫ້ອຸປະກອນທີ່ມີ TFLOPS ສູງປະຕິບັດຮ້າຍແຮງກວ່າເກົ່າໃນວຽກງານຕົວຈິງ:

ຂໍ້ຈໍາກັດແບນວິດຂອງຫນ່ວຍຄວາມຈໍາ - ຄວາມອຶດຫິວຂໍ້ມູນຈໍາກັດການນໍາໃຊ້
ຊອບແວທີ່ບໍ່ມີປະສິດທິພາບ – ລະຫັດທີ່ປັບປຸງບໍ່ດີບໍ່ສາມາດໃຊ້ຄວາມສາມາດໃນຄອມພິວເຕີຢ່າງເຕັມທີ່
ການຄວບຄຸມຄວາມຮ້ອນ & ການຈໍາກັດພະລັງງານ - ຄວາມໄວໂມງແບບຍືນຍົງຕ່ໍາຫຼຸດຜ່ອນຜົນຜະລິດທີ່ແທ້ຈິງ
ຮູບແບບຄວາມແມ່ນຍໍາທີ່ແຕກຕ່າງກັນ – ປະສິດທິພາບ FP16, FP32, FP64 ແຕກຕ່າງກັນໄປທົ່ວສະຖາປັດຕະຍະກຳ

VII. ວິທີການຄາດຄະເນຫຼືການຄິດໄລ່ TFLOPS

ຮູ້ວິທີ ຄິດໄລ່ TFLOPS ຊ່ວຍແປຂໍ້ມູນສະເພາະຂອງຮາດແວເປັນມາດຕະການທີ່ມີຄວາມຫມາຍ ພະລັງງານຄອມພິວເຕີ. ການຄິດໄລ່ແມ່ນອີງໃສ່ຈໍານວນຂອງ ຫຼັກ, ຂອງເຂົາເຈົ້າ ຄວາມໄວໂມງ, ແລະຈໍານວນຂອງ ການດໍາເນີນງານຈຸດລອຍຕໍ່ຮອບ ແຕ່ລະຫຼັກສາມາດປະຕິບັດໄດ້.

ສູດການຄິດໄລ່ TFLOPS

ສູດທົ່ວໄປແມ່ນ:

 
 TFLOPS = (ຈໍານວນແກນ × ຄວາມໄວໂມງ × FLOPs ຕໍ່ຮອບ) ÷ 1 , 000 , 000 , 000 , 000

ບ່ອນທີ່:

ຈໍານວນ Cores - ຫນ່ວຍປະມວນຜົນຂະຫນານທັງຫມົດ (ເຊັ່ນ: CUDA cores, ຫຼັກ CPU)
ຄວາມໄວໂມງ - ການວັດແທກໃນ GHz (ຮອບວຽນຕໍ່ວິນາທີ)
FLOPs ຕໍ່ຮອບ - ຈໍານວນຂອງການດໍາເນີນການຈຸດທີ່ເລື່ອນໄດ້ປະຕິບັດຕໍ່ຫຼັກຕໍ່ວົງຈອນໂມງ

ຕົວຢ່າງການປຽບທຽບ

ຕົວຢ່າງຮາດແວ	ຫຼັກ	ຄວາມໄວໂມງ	FLOPs ຕໍ່ຮອບ	ປະມານ. TFLOPS
CPU (8-Core, 3.5 GHz)	8	3.5 GHz	16 (AVX2)	~0.45 TFLOPS
GPU (NVIDIA RTX 4090)	16,384	2.5 GHz	2 (FP32)	~82 TFLOPS

ຕາຕະລາງນີ້ຊີ້ໃຫ້ເຫັນວ່າເປັນຫຍັງ GPUs ຄອບຄອງ ວຽກງານຂະຫນານ— ພວກເຂົາເຈົ້າມີຫຼາຍພັນຂອງແກນຂະຫນາດນ້ອຍອອກແບບສໍາລັບການ SIMD (ຄໍາແນະນໍາດຽວ, ຂໍ້ມູນຫຼາຍອັນ) ການດໍາເນີນງານ, ການຜະລິດສູງຂຶ້ນໄກ ການສົ່ງຜ່ານຈຸດລອຍ ກ່ວາ CPU.

ຄໍາແນະນໍາພາກປະຕິບັດ

ໃຊ້ ຂໍ້ມູນສະເພາະຂອງຜູ້ຜະລິດ ສໍາລັບການນັບຫຼັກທີ່ຖືກຕ້ອງແລະ FP32/FP64 ຜ່ານ
ພິຈາລະນາ ປະເພດຄວາມແມ່ນຍໍາ (FP16, FP32, FP64) ນັບຕັ້ງແຕ່ການປ່ຽນແປງການປະຕິບັດກັບຄວາມກວ້າງຂອງຂໍ້ມູນ
ຊອກຫາທັງສອງ TFLOPS ສູງສຸດ ແລະ TFLOPS ແບບຍືນຍົງ ໃນມາດຕະຖານສໍາລັບຄວາມຄາດຫວັງທີ່ແທ້ຈິງ

ໂດຍການເຂົ້າໃຈແລະນໍາໃຊ້ສູດນີ້, ວິສະວະກອນແລະຜູ້ຊ່ຽວຊານດ້ານໄອທີສາມາດປະເມີນໄດ້ ຄວາມສາມາດໃນການຄິດໄລ່ ສໍາລັບ ກຸ່ມ HPC, ວຽກງານການຝຶກອົບຮົມ AI, ແລະ ແອັບພລິເຄຊັນທີ່ໃຊ້ກາຟິກ ມີຄວາມຊັດເຈນຫຼາຍກວ່າເກົ່າ.

IX. ທ່າອ່ຽງໃນອະນາຄົດ & ຕົວຊີ້ວັດການວິວັດທະນາການ

ໃນຂະນະທີ່ພະລັງງານຄອມພິວເຕີ້ສືບຕໍ່ຂະຫຍາຍ, TFLOPS ບໍ່ແມ່ນການວັດແທກປະສິດທິພາບອັນດຽວທີ່ມີຄວາມສໍາຄັນອີກຕໍ່ໄປ. ອຸດສາຫະກໍາກໍາລັງກ້າວໄປສູ່ ດອກກຸຫຼາບ, exaflops, ແລະນອກຈາກນັ້ນ, ແຕ່ຍັງໃຫ້ຄໍານິຍາມໃຫມ່ວິທີການປະຕິບັດການວັດແທກບັນຊີສໍາລັບ ປະສິດທິພາບພະລັງງານ ແລະ ຄວາມຊ່ຽວຊານດ້ານວຽກງານ.

ເກີນ TFLOPS ດິບ

ອະນາຄົດ ຊຸບເປີຄອມພິວເຕີ ແລະ ສູນຂໍ້ມູນ GPUs ຈະຖືກຕັດສິນບໍ່ພຽງແຕ່ກ່ຽວກັບ ປະສິດທິພາບຈຸດລອຍສູງສຸດ, ແຕ່ສຸດ ປະສິດທິພາບຕໍ່ວັດ ແລະຄວາມສາມາດໃນການຮັກສາການສົ່ງຜ່ານພາຍໃຕ້ວຽກຕົວຈິງ. ໄດ້ ບັນຊີລາຍຊື່ Green500 ແລ້ວຈັດອັນດັບລະບົບໂດຍອີງໃສ່ປະສິດທິພາບພະລັງງານ, ເປັນ metric ທີ່ສໍາຄັນ ການບໍລິໂພກພະລັງງານ ກາຍເປັນປັດໄຈຈໍາກັດ.

ຕົວວັດແທກປະສິດທິພາບໃໝ່

ສໍາລັບ AI ແລະການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ, ຜູ້ຂາຍລາຍງານໃນປັດຈຸບັນ ອັນດັບຕົ້ນໆ (ພັນຕື້ການດໍາເນີນງານຕໍ່ວິນາທີ) ເພື່ອວັດແທກ ຈໍານວນເຕັມແລະ tensor ປະສິດທິພາບ, ສະທ້ອນໃຫ້ເຫັນເຖິງຄວາມສໍາຄັນເພີ່ມຂຶ້ນຂອງ ການຄິດໄລ່ຄວາມຊັດເຈນແບບປະສົມ (FP16, FP8). ເຊັ່ນດຽວກັນ, ແອັບພລິເຄຊັ່ນທີ່ມີຄວາມອ່ອນໄຫວໃນການຕອບສະໜອງ ມັກ inference ໃນເວລາທີ່ແທ້ຈິງ ຖືກວັດແທກໂດຍການສົ່ງຜ່ານປາຍທາງ, ບໍ່ພຽງແຕ່ FLOPS.

ການປ່ຽນສະຖາປັດຕະຍະກໍາ

ຄາດວ່າຈະເຕີບໂຕໃນ ການຄິດໄລ່ທີ່ແຕກຕ່າງກັນ:

ການອອກແບບທີ່ອີງໃສ່ Chiplet ສໍາລັບການຂະຫຍາຍ
ເຄື່ອງເລັ່ງ AI ທີ່ອຸທິດຕົນ (TPUs, NPUs)
ການວາງຊ້ອນກັນ 3 ມິຕິ ແລະໜ່ວຍຄວາມຈຳ HBM ສໍາລັບປະສິດທິພາບແບນວິດ

ຮ່ວມກັນ, ແນວໂນ້ມເຫຼົ່ານີ້ເປັນສັນຍານການປ່ຽນແປງຈາກການນັບພຽງແຕ່ ທົ່ງຫຍ້າ ເພື່ອເພີ່ມປະສິດທິພາບ ການປະຕິບັດລະບົບທັງຫມົດ ສໍາລັບຄວາມຫຼາກຫຼາຍ, ວຽກງານທີ່ມີຂໍ້ມູນຫຼາຍ.

ທີ່ຜ່ານມາ: ແທັບເລັດ Rugged: ຂັບລົດການຫັນເປັນ Paperless ໃນການຈັດການອຸດສາຫະກໍາທີ່ທັນສະໄຫມ

ຕໍ່ໄປ: Thunderbolt Port ແມ່ນຫຍັງ? ຄູ່ມືຄົບຖ້ວນສົມບູນກ່ຽວກັບຄວາມໄວ, ພະລັງງານ, ແລະການເຊື່ອມຕໍ່

ໝວດໝູ່ບລັອກ

ປະເພດຜະລິດຕະພັນ

ຜະລິດຕະພັນທີ່ກ່ຽວຂ້ອງ

SINSMART Intel Core 12/13 generation 128GB ຝັງຄອມພິວເຕີຄອມພິວເຕີອຸດສາຫະກໍາ NVIDIA®RTX 40 series ຫຼື RTXTM6000 ada GPU

SINSMART Intel Core 12/13th 64GB Fanless Industrial Computer I3/I5/I7 Windows10/11, Linux ຮອງຮັບ 750W GPU

SINSMART Core 8th H310 Chipset generation Fanless PC ຄອມພິວເຕີອຸດສາຫະກໍາ 120w GPU ແຍກ

ຊິບເຊັດ SINSMART Intel®C246 Core 9th I3/I5/I7 ຄອມພິວເຕີຄອມພິວເຕີອຸດສາຫະກຳ 128G 8USB

Intel Core i3/i5/i7/i9 ຄອມພິວເຕີອຸດສາຫະກຳຝັງຕົວປະສິດທິພາບສູງ 64G 5COM 8USB 115W NVIDIA® GPU

ຊິບເຊັດ Intel Core 8/9th-Gen H310 32G ຄອມພິວເຕີອຸດສາຫະກໍາທີ່ບໍ່ມີພັດລົມ

ລຸ້ນທີ 6 I7 6700 ຮອງຮັບຄອມພິວເຕີອຸດສາຫະກຳຝັງຕົວ 16G DDR4

ຄອມພິວເຕີຕັ້ງໂຕະກັນນ້ໍາຝັງ Fanless Industrial Mini PC Q170 Chipset 32gb 8usb

Industrial Embedded PC Rugged Rackmount Case Computers I3/I5/I7/I9 H310 Chipset 32gb 7usb 5com

LET'S TALK ABOUT YOUR PROJECTS

sinsmarttech@gmail.com
3F, Block A, Future Research & Innovation Park, Yuhang District, Hangzhou, Zhejiang, China

Our experts will solve them in no time.