Из Википедии, бесплатной энциклопедии
  (Перенаправлено из порядков величин (вычислений) )
Перейти к навигации Перейти к поиску

В этом списке сравниваются различные количества вычислительной мощности в инструкциях в секунду, упорядоченные по порядку величины в FLOPS .

Научный индекс E : 2 | 3 | 6 | 9 | 12 | 15 | 18 | 21 | 24 | > 24

Децискальные вычисления (10 -1 ) [ править ]

  • 5 × 10 −1 Скорость среднестатистического человеческого вычисления умножения с помощью ручки и бумаги

Масштабные вычисления (10 0 ) [ править ]

  • 1 OP / S скорость вычисления среднего прибавления людей с помощью ручки и бумаги
  • 1 OP / S скорость Zuse Z1
  • 5 мировых рекордов OP / S для дополнительного набора

Декаскейльные вычисления (10 1 ) [ править ]

  • 5 × 10 1 Верхний конец сериализованных вычислений человеческого восприятия (лампочки не мигают для человека-наблюдателя)

Гектомасштабные вычисления (10 2 ) [ править ]

  • 2,2 × 10 2 Верхний предел сериализованной пропускной способности человека. Это примерно выражается нижним пределом точного размещения события в небольших масштабах времени (размах руки проводника, время реакции на свет на полосе перетаскивания и т. Д.) [1]
  • 2 × 10 2 Компьютер IBM 602 1946 года.

Киломасштабные вычисления (10 3 ) [ править ]

Мега масштабные вычисления (10 6 ) [ править ]

  • 1 × 10 6 Motorola 68000, коммерческие вычисления, 1979 г.
  • 1,2 × 10 6 Суперкомпьютер на транзисторах IBM 7030 "Stretch" 1961 г.

Гигабаритные вычисления (10 9 ) [ править ]

  • 1 × 10 9 Суперкомпьютер ILLIAC IV 1972 г. выполняет первые вычислительные задачи гидродинамики
  • 1,354 × 10 9 Intel Pentium III для коммерческих вычислений 1999 г.
  • 147,6 × 10 9 Intel Core i7-980X Extreme Edition для коммерческих вычислений, 2010 г. [2]

Терамасштабные вычисления (10 12 ) [ править ]

  • 1,34 × 10 12 Суперкомпьютер Intel ASCI Red 1997
  • 1.344 × 10 12 GeForce GTX 480 2010 года от Nvidia на пике производительности
  • 4,64 × 10 12 Radeon HD 5970 в 2009 году от AMD (под брендом ATI) при максимальной производительности
  • 5.152 × 10 12 S2050 / S2070 Вычислительная система с графическим процессором 1U от Nvidia
  • 11,3 × 10 12 GeForce GTX 1080 Ti в 2017 г.
  • 13,7 × 10 12 Radeon RX Vega 64 в 2017 г.
  • 15.0 × 10 12 Nvidia Titan V в 2017 году
  • 80 × 10 12 IBM Watson [3]
  • 170 × 10 12 Nvidia DGX-1 Первоначальный DGX-1 на базе Pascal выдавал 170 терафлопс с половинной точностью обработки. [4]
  • 478,2 × 10 12 Суперкомпьютер IBM BlueGene / L 2007
  • 960 × 10 12 Nvidia DGX-1 Обновление на основе Volta увеличило вычислительную мощность Nvidia DGX-1 до 960 терафлопс . [5]

Петафокальные вычисления (10 15 ) [ править ]

Основная статья: Petascale computing
  • 1.026 × 10 15 Суперкомпьютер IBM Roadrunner 2009
  • 2 × 10 15 Nvidia DGX-2 a 2 Петафлоп система машинного обучения (более новый DGX A100 имеет производительность 5 Петафлоп)
  • 11,5 × 10 15 модулей Google TPU, содержащих 64 TPU второго поколения, май 2017 г. [6]
  • 17,17 × 10 15 Производительность LINPACK IBM Sequoia , июнь 2013 г. [7]
  • 20 × 10 15 Примерно аппаратный эквивалент человеческого мозга по Курцвейлу. Опубликован в его книге 1999 г. «Эпоха духовных машин: когда компьютеры превосходят человеческий интеллект» [8]
  • 33,86 × 10 15 Показатели LINPACK на Тяньхэ-2 , июнь 2013 г. [7]
  • 36,8 × 10 15 Расчетная вычислительная мощность, необходимая для моделирования человеческого мозга в реальном времени. [9]
  • 93.01 × 10 15 LINPACK, выступление Sunway TaihuLight , июнь 2016 г. [10]
  • 143,5 × 10 15 Производительность LINPACK на саммите , ноябрь 2018 г. [11]

Exascale computing (10 18 ) [ править ]

Основная статья: Exascale вычисления
  • 1 × 10 18 По оценкам Министерства энергетики США и АНБ в 2008 г., им потребуются эксафлопсные вычисления примерно в 2018 г. [12]
  • 1 × 10 18 суперкомпьютер Fugaku 2020 в режиме одинарной точности [13]
  • 1,88 × 10 18 US Summit достигает максимальной производительности, равной количеству операций в секунду, при анализе геномных данных с использованием сочетания числовой точности. [14]
  • 2,43 × 10 18 Складной @ дома распределенной вычислительной системы во время COVID-19 пандемии ответ [15]

Zettascale computing (10 21 ) [ править ]

  • 1 × 10 21 Точная глобальная оценка погоды в масштабе приблизительно 2 недели. [16] Если закон Мура останется неизменным, такие системы могут быть реализованы примерно к 2030 году.

Компьютерная система zettascale могла сгенерировать больше данных с плавающей запятой за одну секунду, чем было сохранено любыми цифровыми средствами на Земле в первом квартале 2011 года.

за пределами (> 10 21 ) [ править ]

  • 1,12 × 10 36 Расчетная вычислительная мощность мозга Матрешки , исходя из мощности 1,87 × 10 26 Вт, производимой солнечными панелями, и эффективности 6 Гфлопс / Вт . [17]
  • 4 × 10 48 Расчетная вычислительная мощность мозга Матрешки , где источником энергии является Солнце , внешний слой работает при температуре 10 кельвинов , а составные части работают на пределе Ландауэра или около него и потребляют мощность с КПД двигателя Карно . Примерная максимальная вычислительная мощность для цивилизации Кардашева 2. [ необходима цитата ]
  • 5 × 10 58 Расчетная мощность галактики, эквивалентной по светимости Млечному Пути, преобразованной в мозг Матрешки. Примерная максимальная вычислительная мощность цивилизации III типа по шкале Кардашева.

См. Также [ править ]

  • Исследования будущего - изучение возможных, вероятных и предпочтительных вариантов будущего, в том числе составление прогнозов будущих технологических достижений.
  • История вычислительной техники (1960-е годы - настоящее время)
  • Список появляющихся технологий - новых областей техники, как правило, самых передовых. Примеры включают генетику, робототехнику и нанотехнологии (GNR).
    • Искусственный интеллект - компьютерные умственные способности, особенно те, которые ранее принадлежали только людям, такие как распознавание речи , создание естественного языка и т. Д.
      • История искусственного интеллекта (ИИ)
      • Сильный ИИ - гипотетический ИИ, умный как человек. Такая сущность, вероятно, будет рекурсивной, то есть способной улучшать свой собственный дизайн, что может привести к быстрому развитию суперинтеллекта .
    • Квантовые вычисления
      • Хронология квантовых вычислений
  • Закон Мура - наблюдение (на самом деле не закон ) о том, что за всю историю вычислительной техники количество транзисторов на интегральных схемах удваивается примерно каждые два года. Закон назван в честь соучредителя Intel Гордона Э. Мура , который описал эту тенденцию в своей статье 1965 года. [18]
  • Суперкомпьютер
    • История суперкомпьютеров
  • Суперинтеллект
  • Хронология вычислений
  • Технологическая сингулярность - гипотетическая точка в будущем, когда возможности компьютера будут соперничать с возможностями человеческого мозга, что позволит разработать сильный ИИ - искусственный интеллект, по крайней мере, такой же умный, как и человек.
    • «Сингулярность близка» - книга Раймонда Курцвейла, посвященная прогрессу и прогнозам развития компьютерных способностей, в том числе за пределами человеческого уровня.
  • TOP500 - список 500 самых мощных (нераспределенных) компьютерных систем в мире

Ссылки [ править ]

  1. ^ "Сколько кадров в секунду может видеть человеческий глаз?" . 2004-05-19 . Проверено 19 февраля 2013 .
  2. ^ Overclock3D - ЦП Sandra
  3. ^ Тони Пирсон, IBM Watson - Как построить свой собственный "Ватсон-младший" в вашем подвале , внутри системного хранилища
  4. ^ "Система глубокого обучения DGX-1" (PDF) . NVIDIA DGX-1 обеспечивает в 75 раз более быстрое обучение ... Примечание: тест Caffe с AlexNet, обучение 1,28 млн изображений с 90 эпохами
  5. ^ "Сервер DGX" . Сервер DGX . Nvidia . Проверено 7 сентября 2017 года .
  6. ^ https://blog.google/topics/google-cloud/google-cloud-offer-tpus-machine-learning/
  7. ^ а б http://top500.org/list/2013/06/
  8. ^ Курцвейл, Рэй (1999). Эпоха духовных машин: когда компьютеры превосходят человеческий интеллект . Нью-Йорк, Нью-Йорк: Пингвин. ISBN 9780140282023.
  9. ^ http://hplusmagazine.com/2009/04/07/brain-chip/
  10. ^ http://top500.org/list/2016/06/ Список Top500, июнь 2016 г.
  11. ^ «Ноябрь 2018 | TOP500 суперкомпьютерных сайтов» . www.top500.org . Проверено 30 ноября 2018 .
  12. ^ « Начало суперкомпьютерного планирования « Exaflop »» . 2008-02-02. Архивировано из оригинала на 2008-10-01 . Проверено 4 января 2010 . Через IAA ученые планируют провести фундаментальные исследования, необходимые для создания компьютера, способного выполнять миллион триллионов вычислений в секунду, также известного как экзафлоп.
  13. ^ https://www.top500.org/lists/top500/2020/06/
  14. ^ «Код геномики превышает Exaops на суперкомпьютере Summit» . Вычислительный центр Oak Ridge Leadership Computing . Проверено 30 ноября 2018 .
  15. ^ Pande lab. «Клиентская статистика по ОС» . Archive.is. Архивировано из оригинала на 2020-04-12 . Проверено 12 апреля 2020 .
  16. ^ DeBenedictis, Erik P. (2005). «Обратимая логика для суперкомпьютеров» . Труды 2-й конференции «Вычислительные рубежи» . С. 391–402. ISBN 1-59593-019-1.
  17. ^ Джейкоб Эддисон; Джо Марсден; Гай Левин; Даршан Виньесвара (12 декабря 2017 г.), "Matrioshka Brain" , журнал специальных тем по физике, факультет физики и астрономии, Лестерский университет
  18. ^ Мур, Гордон Э. (1965). «Втиснуть больше компонентов в интегральные схемы» (PDF) . Журнал Электроника . п. 4 . Проверено 11 ноября 2006 .

Внешние ссылки [ править ]

  • Исторический и прогнозируемый рост мощности суперкомпьютеров