fracasos

Medida del rendimiento de la computadora.

En informática , las operaciones de punto flotante por segundo ( FLOPS , flops o flop/s ) es una medida del rendimiento de la computadora , útil en campos de cálculos científicos que requieren cálculos de punto flotante . Para tales casos, es una medida más precisa que medir instrucciones por segundo .

Aritmética de punto flotante

La aritmética de coma flotante es necesaria para números reales muy grandes o muy pequeños , o para cálculos que requieren un rango dinámico grande. La representación de coma flotante es similar a la notación científica, excepto que todo se lleva a cabo en base dos, en lugar de base diez. El esquema de codificación almacena el signo, el exponente (en base dos para Cray y VAX , base dos o diez para formatos de punto flotante IEEE y base 16 para IBM Floating Point Architecture ) y el significado (número después del punto de base ). Si bien se utilizan varios formatos similares, el más común es ANSI/IEEE Std. 754-1985 . Este estándar define el formato para números de 32 bits llamado precisión simple , así como números de 64 bits llamados precisión doble y números más largos llamados precisión extendida (usados ​​para resultados intermedios). Las representaciones de punto flotante pueden admitir una gama de valores mucho más amplia que las de punto fijo, con la capacidad de representar números muy pequeños y números muy grandes. ^[1]

Rango dinámico y precisión

La exponenciación inherente al cálculo de punto flotante asegura un rango dinámico mucho mayor (los números más grandes y más pequeños que se pueden representar), lo cual es especialmente importante cuando se procesan conjuntos de datos donde algunos de los datos pueden tener un rango extremadamente grande de valores numéricos o donde el rango puede ser impredecible. Como tales, los procesadores de punto flotante son ideales para aplicaciones computacionales intensivas. ^[2]

Rendimiento computacional

FLOPS y MIPS son unidades de medida para el rendimiento informático numérico de una computadora. Las operaciones de punto flotante se utilizan normalmente en campos como la investigación científica computacional, así como en el aprendizaje automático . Sin embargo, antes de finales de la década de 1980, el hardware de punto flotante (es posible implementar aritmética FP en software sobre cualquier hardware de número entero) era típicamente una característica opcional, y se decía que las computadoras que la tenían eran "computadoras científicas" o tenían " computación científica". "capacidad. Por lo tanto, la unidad MIPS fue útil para medir el rendimiento de números enteros de cualquier computadora, incluidas aquellas sin dicha capacidad, y para tener en cuenta las diferencias de arquitectura, ya en 1970 [3] también se usaba MOPS similar (millones de operaciones por segundo ⁾ . Tenga en cuenta que además de la aritmética de números enteros (o de punto fijo), los ejemplos de operaciones con números enteros incluyen el movimiento de datos (A a B) o la prueba de valores (si A = B, entonces C). Es por eso que MIPS como punto de referencia de rendimiento es adecuado cuando una computadora se utiliza en consultas de bases de datos, procesamiento de textos, hojas de cálculo o para ejecutar múltiples sistemas operativos virtuales. ^{[4] [5]} En 1974, David Kuck acuñó los términos fracasos y megaflops para describir el rendimiento de las supercomputadoras de la época mediante el número de cálculos de punto flotante que realizaban por segundo. ^[6] Esto era mucho mejor que usar el MIPS predominante para comparar computadoras, ya que esta estadística generalmente tenía poca relación con la capacidad aritmética de la máquina en tareas científicas.

FLOPS de la supercomputadora más grande a lo largo del tiempo

Los FLOPS en un sistema HPC se pueden calcular usando esta ecuación: ^[7]

${\displaystyle {\text{FLOPS}}={\text{racks}}\times {\frac {\text{nodes}}{\text{rack}}}\times {\frac {\text{sockets}}{\text{node}}}\times {\frac {\text{cores}}{\text{socket}}}\times {\frac {\text{cycles}}{\text{second}}}\times {\frac {\text{FLOPs}}{\text{cycle}}}.}$

Esto se puede simplificar al caso más común: una computadora que tiene exactamente 1 CPU:

${\displaystyle {\text{FLOPS}}={\text{cores}}\times {\frac {\text{cycles}}{\text{second}}}\times {\frac {\text{FLOPs}}{\text{cycle}}}.}$

Los FLOPS se pueden registrar con diferentes medidas de precisión; por ejemplo, la lista de supercomputadoras TOP500 clasifica las computadoras según operaciones de 64 bits ( formato de punto flotante de doble precisión ) por segundo, abreviado como FP64 . ^[8] Hay medidas similares disponibles para operaciones de 32 bits ( FP32 ) y 16 bits ( FP16 ).

Operaciones de punto flotante por ciclo de reloj para varios procesadores

Registros de desempeño

Registros informáticos únicos

En junio de 1997, ASCI Red de Intel fue la primera computadora del mundo en alcanzar un teraFLOPS y más. El director de Sandia, Bill Camp, dijo que ASCI Red tenía la mejor confiabilidad de cualquier supercomputadora jamás construida y "era la marca más alta de la supercomputación en longevidad, precio y rendimiento". ^[38]

La supercomputadora SX-9 de NEC fue el primer procesador vectorial del mundo en superar los 100 gigaFLOPS por núcleo.

En junio de 2006, el instituto de investigación japonés RIKEN anunció una nueva computadora , la MDGRAPE-3 . El rendimiento de la computadora alcanza un máximo de un petaFLOPS, casi dos veces más rápido que el Blue Gene/L, pero MDGRAPE-3 no es una computadora de uso general, razón por la cual no aparece en la lista Top500.org . Tiene tuberías especiales para simular la dinámica molecular.

En 2007, Intel Corporation presentó el chip POLARIS experimental de múltiples núcleos , que alcanza 1 teraFLOPS a 3,13 GHz. El chip de 80 núcleos puede elevar este resultado a 2 teraFLOPS a 6,26 GHz, aunque la disipación térmica a esta frecuencia supera los 190 vatios. ^[39]

En junio de 2007, Top500.org informó que la computadora más rápida del mundo era la supercomputadora IBM Blue Gene/L , con un pico de 596 teraFLOPS. ^[40] El Cray XT4 alcanzó el segundo lugar con 101,7 teraFLOPS.

El 26 de junio de 2007, IBM anunció la segunda generación de su supercomputadora superior, denominada Blue Gene/P y diseñada para operar continuamente a velocidades superiores a un petaFLOPS, más rápido que el Blue Gene/L. Cuando se configura para hacerlo, puede alcanzar velocidades superiores a tres petaFLOPS. ^[41]

El 25 de octubre de 2007, NEC Corporation de Japón emitió un comunicado de prensa anunciando su modelo SX-9 de la serie SX , ^[42] afirmando que era la supercomputadora vectorial más rápida del mundo. El SX-9 presenta la primera CPU capaz de alcanzar un rendimiento vectorial máximo de 102,4 gigaFLOPS por núcleo único.

El 4 de febrero de 2008, la NSF y la Universidad de Texas en Austin iniciaron investigaciones a gran escala en una supercomputadora AMD y Sun llamada Ranger , ^[43] el sistema de supercomputación más poderoso del mundo para la investigación científica abierta, que opera a velocidad sostenida. de 0,5 petaFLOPS.

El 25 de mayo de 2008, un superordenador estadounidense construido por IBM , llamado ' Roadrunner ', alcanzó el hito informático de un petaFLOPS. Encabezó la lista TOP500 de junio de 2008 y noviembre de 2008 de las supercomputadoras más potentes (excluidas las computadoras grid ). ^{[44] [45]} La computadora está ubicada en el Laboratorio Nacional de Los Álamos en Nuevo México. El nombre de la computadora hace referencia al ave del estado de Nuevo México , el correcaminos mayor ( Geococcyx californianus ). ^[46]

En junio de 2008, AMD lanzó la serie ATI Radeon HD 4800, que, según se informa, son las primeras GPU en alcanzar un teraFLOPS. El 12 de agosto de 2008, AMD lanzó la tarjeta gráfica ATI Radeon HD 4870X2 con dos GPU Radeon R770 con un total de 2,4 teraFLOPS.

En noviembre de 2008, una actualización de la supercomputadora Cray Jaguar en el Laboratorio Nacional Oak Ridge (ORNL) del Departamento de Energía (DOE) elevó la potencia de cálculo del sistema a un máximo de 1,64 petaFLOPS, convirtiendo a Jaguar en el primer sistema petaFLOPS del mundo dedicado a la investigación abierta . A principios de 2009, la supercomputadora recibió el nombre de una criatura mítica, Kraken . Kraken fue declarada la supercomputadora administrada por una universidad más rápida del mundo y la sexta más rápida en general en la lista TOP500 de 2009. En 2010, Kraken se actualizó y puede funcionar más rápido y es más potente.

En 2009, el Cray Jaguar tuvo un rendimiento de 1,75 petaFLOPS, superando al IBM Roadrunner por el puesto número uno en la lista TOP500 . ^[47]

En octubre de 2010, China presentó el Tianhe-1 , un superordenador que opera a una velocidad informática máxima de 2,5 petaFLOPS. ^{[48] ​​[49]}

En 2010, ^[update]el procesador de PC más rápido alcanzó 109 gigaFLOPS ( Intel Core i7 980 XE ) ^[50] en cálculos de doble precisión. Las GPU son considerablemente más potentes. Por ejemplo, los procesadores informáticos GPU Nvidia Tesla C2050 realizan alrededor de 515 gigaFLOPS ^[51] en cálculos de doble precisión, y el AMD FireStream 9270 alcanza un máximo de 240 gigaFLOPS. ^[52]

En noviembre de 2011, se anunció que Japón había alcanzado 10,51 petaFLOPS con su computadora K. ^[53] Tiene 88.128 procesadores SPARC64 VIIIfx en 864 racks, con un rendimiento teórico de 11,28 petaFLOPS. Debe su nombre a la palabra japonesa "kei", que significa 10 cuatrillones , ^[54] correspondiente a la velocidad objetivo de 10 petaFLOPS.

El 15 de noviembre de 2011, Intel demostró un único procesador basado en x86, con el nombre en código "Knights Corner", que soporta más de un teraFLOPS en una amplia gama de operaciones DGEMM . Intel enfatizó durante la demostración que se trataba de un teraFLOPS sostenido (no "teraFLOPS sin procesar" utilizados por otros para obtener números más altos pero menos significativos), y que era el primer procesador de propósito general en cruzar un teraFLOPS. ^{[55] [56]}

El 18 de junio de 2012, el sistema de supercomputadora Sequoia de IBM , con sede en el Laboratorio Nacional Lawrence Livermore (LLNL) de EE. UU., alcanzó 16 petaFLOPS, estableciendo el récord mundial y ocupando el primer lugar en la última lista TOP500. ^[57]

El 12 de noviembre de 2012, la lista TOP500 certificó a Titan como la supercomputadora más rápida del mundo según el punto de referencia LINPACK, con 17,59 petaFLOPS. ^{[58] [59]} Fue desarrollado por Cray Inc. en el Laboratorio Nacional de Oak Ridge y combina procesadores AMD Opteron con tecnologías de unidad de procesamiento de gráficos (GPU) NVIDIA Tesla "Kepler". ^{[60] [61]}

El 10 de junio de 2013, el Tianhe-2 de China fue clasificado como el más rápido del mundo con 33,86 petaFLOPS. ^[62]

El 20 de junio de 2016, el Sunway TaihuLight de China fue clasificado como el más rápido del mundo con 93 petaFLOPS en el punto de referencia LINPACK (de 125 petaFLOPS máximos). El sistema, que se basa casi exclusivamente en tecnología desarrollada en China, está instalado en el Centro Nacional de Supercomputación de Wuxi y representa más rendimiento que los siguientes cinco sistemas más potentes de la lista TOP500 juntos. ^[63]

En junio de 2019, Summit , una supercomputadora construida por IBM que ahora se ejecuta en el Laboratorio Nacional Oak Ridge (ORNL) del Departamento de Energía (DOE), capturó el puesto número uno con un rendimiento de 148,6 petaFLOPS en High Performance Linpack (HPL), el punto de referencia. utilizado para clasificar la lista TOP500. Summit tiene 4.356 nodos, cada uno equipado con dos CPU Power9 de 22 núcleos y seis GPU NVIDIA Tesla V100. ^[64]

Registros informáticos distribuidos

La informática distribuida utiliza Internet para vincular computadoras personales y lograr más FLOPS:

• En abril de 2020 ^[update], la red Folding@home tiene más de 2,3 exaFLOPS de potencia informática total. ^{[65] [66] [67] [68]} Es la red informática distribuida más potente, siendo la primera en superar 1 exaFLOPS de potencia informática total. Este nivel de rendimiento se logra principalmente gracias al esfuerzo acumulativo de una amplia gama de potentes unidades de GPU y CPU . ^[69]

• En diciembre de 2020 ^[update], toda la red BOINC tiene un promedio de alrededor de 31 petaFLOPS. ^[70]
• En junio de 2018 ^[update], SETI@home , que emplea la plataforma de software BOINC , promedia 896 teraFLOPS. ^[71]
• En junio de 2018 ^[update], Einstein@Home , un proyecto que utiliza la red BOINC , alcanza 3 petaFLOPS. ^[72]
• En junio de 2018 ^[update], MilkyWay@home , utilizando la infraestructura BOINC , computa a 847 teraFLOPS. ^[73]
• En junio de 2020 ^[update], GIMPS , que busca números primos de Mersenne , mantiene 1.354 teraFLOPS. ^[74]

costo de la computacion

Costos de hardware

See also

• Computer performance by orders of magnitude
• Exascale computing
• Gordon Bell Prize
• LINPACK benchmarks
• Moore's law
• Multiply–accumulate operation
• Performance per watt#FLOPS per watt
• SPECfp
• SPECint
• SUPS
• TOP500

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