규모별 컴퓨터 퍼포먼스

Computer performance by orders of magnitude

이 목록은 FLOPS의 크기 순서로 구성된 초당 명령의 다양한 컴퓨팅 성능을 비교합니다.

과학용 E표기 색인: 2 3 6 9 12 15 18 21 > 24

데시케일 컴퓨팅 (10−1)

  • 5×10−1 펜과 종이를 사용한 곱셈에 대한 인간의 평균 정신 계산 속도

스케일 컴퓨팅 (100)

  • 1 펜과 종이를 사용한 평균 인체 가산 계산 속도
  • Zuse Z1의 OP/S 속도 1
  • 추가 세트에 대한 5 OP/S 세계 기록

데카스케일 컴퓨팅 (101)

  • 5×101 직렬화된 인간 지각 계산의 상단(인간 관찰자에게 전구가 깜박이지 않음)

헥토스케일 컴퓨팅(102)

  • 2.2×102 시리얼화된 인간의 throughput의 상한.이는 작은 시간 척도의 정확한 이벤트 배치 하한(도체 암의 흔들림, 드래그 스트립의 조명에 대한 반응 시간 등)으로 대략 표현됩니다.[1]
  • 2×102 IBM 602 1946 컴퓨터.

킬로스케일 컴퓨팅 (103)

메가스케일 컴퓨팅(106)

기가스케일 컴퓨팅(109)

테라스케일 컴퓨팅12(10)

페타스케일 컴퓨팅(1015)

주요 기사:페타스케일 컴퓨팅
  • 1.026×1015 IBM Roadrunner 2009 Supercomputer
  • 2×1015 Nvidia DGX-2 a 2 Petaflop 머신 러닝 시스템 (새로운 DGX A100은 5 Petaflop 퍼포먼스)
  • 64개의 2세대 TPU가 포함된 11.5×1015 Google TPU 포드, 2017년 5월[6]
  • 17.17×1015 IBM Sequoia의 LINPACK 퍼포먼스, 2013년 6월[7]
  • 20×1015 커즈와일에 따르면 대략 인간의 뇌와 동등한 하드웨어입니다.1999년 저서로 출판물:영적 기계의 시대:컴퓨터가 인간의 지능을[8] 넘어서는 경우
  • 33.86×1015 Tianhe-2의 LINPACK 퍼포먼스 2013년 6월[7]
  • 36.8×1015 인간의 뇌를 실시간으로 [9]시뮬레이션하기 위해 필요한 계산 능력 추정치.
  • 93[10].01×1015 선웨이 타이후라이트 LINPACK 공연 2016년 6월
  • 143.5×1015 서밋 LINPACK 공연, 2018년 11월[11]

엑사스케일 컴퓨팅 (1018)

주요 기사:엑사스케일 컴퓨팅
  • 1×1018 미국 에너지부와 NSA는 2008년에 2018년경[12] 엑사스케일 컴퓨팅이 필요할 것으로 예측했습니다.
  • 1×1018 Fugaku 2020 싱글 정밀 모드[13] 슈퍼 컴퓨터
  • 1.1x1018 프론티어 2022 슈퍼컴퓨터
  • 1.88×1018 US Summit은 수치 [14]정밀도를 혼합하여 게놈 데이터를 분석하면서 초당 이렇게 많은 작업의 피크 처리량을 달성합니다.
  • 2.43×1018 COVID-19 대유행[15] 대응 중 Folding@home 분산 컴퓨팅 시스템

Zettascale 컴퓨팅 (1021)

주요 기사: Zettascale 컴퓨팅
  • 1×[16]1021 약 2주 정도의 정확한 지구 기상 예측.무어의 법칙이 일정하다고 가정하면,[17] 그러한 시스템은 2035년경에 실현 가능할 것이다.

제타스케일 컴퓨터 시스템은 2011년 1분기에 지구의 어떤 디지털 수단으로 저장된 것보다 더 많은 단일 부동 소수점 데이터를 1초에 생성할 수 있습니다.

zettascale 컴퓨팅 (1021 이상)

  • 1.12×1036 태양 전지판에 의해 생산되는 1.87×10와트26 전력과 6 GFLOPS/[18]W 효율을 가정한 마트리오슈카 뇌의 추정 연산 능력.
  • 4×1048 Matrioshka 뇌의 추정 연산 능력. 여기서 동력원은 태양이고, 최외층은 10 켈빈으로 작동하며, 구성 부품은 란다우어 한계 또는 그 근처에서 작동하며 카르노 엔진의 효율로 전력을 끌어옵니다.카다셰프 2 [citation needed]문명에 대한 대략적인 최대 계산 능력.
  • 5×1058 마트리오슈카의 뇌로 변환된 은하와 동등한 밝기의 은하 추정 힘.카다셰프 척도의 유형 III 문명에 대한 대략적인 최대 계산 능력.

「 」를 참조해 주세요.

레퍼런스

  1. ^ "How many frames per second can the human eye see?". 2004-05-19. Retrieved 2013-02-19.
  2. ^ 오버클럭3D - Sandra CPU
  3. ^ Tony Pearson, IBM Watson - 내부 시스템 스토리지 지하에 자신만의 "Watson Jr."을 구축하는 방법
  4. ^ "DGX-1 deep learning system" (PDF). NVIDIA DGX-1 Delivers 75X Faster Training...Note: Caffe benchmark with AlexNet, training 1.28M images with 90 epochs
  5. ^ "DGX Server". DGX Server. Nvidia. Retrieved 7 September 2017.
  6. ^ "Build and train machine learning models on our new Google Cloud TPUs". 17 May 2017.
  7. ^ a b "Top500 List - June 2013 TOP500 Supercomputer Sites". top500.org. Archived from the original on 2013-06-22.
  8. ^ Kurzweil, Ray (1999). The Age of Spiritual Machines: When Computers Exceed Human Intelligence. New York, NY: Penguin. ISBN 9780140282023.
  9. ^ "Brain on a Chip". 30 November 2001.
  10. ^ https://top500.org/list/2016/06/ Top500 리스트, 2016년 6월
  11. ^ "November 2018 TOP500 Supercomputer Sites". www.top500.org. Retrieved 2018-11-30.
  12. ^ "'Exaflop' Supercomputer Planning Begins". 2008-02-02. Archived from the original on 2008-10-01. Retrieved 2010-01-04. Through the IAA, scientists plan to conduct the basic research required to create a computer capable of performing a million trillion calculations per second, otherwise known as an exaflop.
  13. ^ "June 2020 TOP500".
  14. ^ "Genomics Code Exceeds Exaops on Summit Supercomputer". Oak Ridge Leadership Computing Facility. Retrieved 2018-11-30.
  15. ^ Pande lab. "Client Statistics by OS". Archive.is. Archived from the original on 2020-04-12. Retrieved 2020-04-12.
  16. ^ DeBenedictis, Erik P. (2005). "Reversible logic for supercomputing". Proceedings of the 2nd conference on Computing frontiers. pp. 391–402. ISBN 1-59593-019-1.
  17. ^ "Zettascale by 2035? China Thinks So". 6 December 2018.
  18. ^ Jacob Eddison; Joe Marsden; Guy Levin; Darshan Vigneswara (2017-12-12), "Matrioshka Brain", Journal of Physics Special Topics, Department of Physics and Astronomy, University of Leicester, 16 (1)
  19. ^ Moore, Gordon E. (1965). "Cramming more components onto integrated circuits" (PDF). Electronics Magazine. p. 4. Retrieved 2006-11-11.

외부 링크