• Dec 3, 2017 - В поправках вводится новая единица измерений, гигафлопс GFLOPS,. FLOPS также flops, flops, флопс или флопс акроним от англ. FLoatingpoint Operations Per Second, произносится как флопс внесистемная единица, используемая для измерения. Процессор конца 2000х годов, Intel.
• Инструменты для разгона процессора, показа информации о его. Программа для разгона cpu.

• Приставки СИ
• СИ
• Алгоритм
• Майкрософт

Раздел состоит из лучших программ для измерения и проверки температуры процессора.

Рост производительности суперкомпьютеров во флопсах FLOPS (также flops, flop/s, флопс или флоп/с; от FLoating-point Operations Per Second, произносится как флопс) — единица, используемая для измерения, показывающая, сколько операций с в выполняет данная вычислительная система. Существуют разногласия насчёт того, допустимо ли использовать слово FLOP (или flop или флоп, от FLoating point OPeration), и что оно может означать. Некоторые считают, что FLOP (флоп) и FLOPS (флопс) — синонимы, другие же полагают, что FLOP — это просто количество операций с плавающей запятой (например, требуемое для исполнения данной программы). Поскольку современные компьютеры обладают высоким уровнем производительности, более распространены производные величины от флопс, образуемые путём использования.

Как и большинство других показателей производительности, данная величина определяется путём запуска на испытуемом компьютере тестовой программы, которая решает задачу с известным количеством операций и подсчитывает время, за которое она была решена. Наиболее популярным тестом производительности на сегодняшний день являются тесты производительности, в частности HPL, используемый при составлении рейтинга. Одним из важнейших достоинств измерения производительности во флопсах является то, что данная единица до некоторых пределов может быть истолкована как абсолютная величина и вычислена теоретически, в то время как большинство других популярных мер являются относительными и позволяют оценить испытуемую систему лишь в сравнении с рядом других. Эта особенность даёт возможность использовать для оценки результатов работы различных, а также оценить производительность вычислительных систем, которые ещё не существуют или находятся в разработке. Границы применимости Несмотря на кажущуюся однозначность, в реальности флопс является достаточно плохой мерой производительности, поскольку неоднозначным является уже само его определение. Под «операцией с плавающей запятой» может скрываться масса разных понятий, не говоря уже о том, что существенную роль в данных вычислениях играет разрядность, которая так же нигде не оговаривается. Кроме того, флопс подвержен влиянию очень многих факторов, напрямую не связанных с производительностью вычислительного модуля, таких как: пропускная способность каналов связи с окружением, производительность основной и синхронность работы разных уровней.

Всё это, в конечном итоге, приводит к тому, что результаты, полученные на одном и том же компьютере при помощи разных программ, могут существенным образом отличаться, более того, с каждым новым испытанием разные результаты можно получить при использовании одного алгоритма. Отчасти эта проблема решается соглашением об использовании единообразных тестовых программ (той же LINPACK) с усреднением результатов, но со временем возможности компьютеров «перерастают» рамки принятого теста и он начинает давать искусственно заниженные результаты, поскольку не задействует новейшие возможности вычислительных устройств. А к некоторым системам общепринятые тесты вообще не могут быть применены, в результате чего вопрос об их производительности остаётся открытым.

Так, общественности был представлен, разработанный в японском исследовательском институте , с рекордной теоретической производительностью в 1 петафлопс. Однако данный компьютер не является компьютером общего назначения и приспособлен для решения узкого спектра конкретных задач, в то время как стандартный тест LINPACK на нём выполнить невозможно в силу особенностей его архитектуры.

Также высокую производительность на специфичных задачах показывают современных. К примеру, заявленная производительность видеопроцессора игровой приставки составляет 192 гигафлопса, а видеоускорителя приставки и вовсе 240 гигафлопсов, что сравнимо с суперкомпьютерами двадцатилетней давности. Столь высокие показатели объясняются тем, что указана производительность над числами 32-разрядного формата, тогда как для суперкомпьютеров обычно указывают производительность на 64-разрядных данных. Кроме того, данные приставки и видеопроцессоры рассчитаны на операции с трёхмерной графикой, хорошо поддающиеся распараллеливанию, однако эти процессоры не в состоянии выполнять многие задачи общего назначения, и их производительность сложно оценить классическим тестом LINPACK и тяжело сравнить с другими системами. Пиковая производительность Для подсчета максимального количества флопсов для процессора нужно учитывать, что современные процессоры в каждом своём ядре содержат несколько исполнительных блоков каждого типа (в том числе и для операций с плавающей запятой), работающих параллельно, и могут выполнять более одной инструкции за такт. Данная особенность архитектуры называется и впервые появилась ещё в самом первом процессоре в 1993 году.

Процессор конца 2000-х годов, также является суперскалярным и содержит 2 устройства вычислений над 64-разрядными числами с плавающей запятой, которые могут завершать по 2 связанные операции (умножение и последующее сложение, ) в каждый такт, теоретически позволяющих достичь пиковой производительности до 4 операций за 1 такт в каждом ядре. Таким образом, для процессора, имеющего в своём составе 4 ядра (Core 2 Quad) и работающего на частоте 3,5 ГГц, теоретический предел производительности составляет 4х4х3,5=56 гигафлопсов, а для процессора, имеющего 2 ядра (Core 2 Duo) и работающего на частоте 3 ГГц — 2х4х3=24 гигафлопсов, что хорошо согласуется с практическими результатами, полученными на тесте LINPACK. Phenom 9500 sAM2+ с тактовой частотой 2,2 ГГц: 2200 МГц × 4 ядра × 410 −3 = 35,2 Гигафлопса Для четырёхъядерного процессора Core 2 Quad Q6600: 2400 МГц × 4 ядра × 410 −3 = 38,4 Гигафлопса. Более новые процессоры могут исполнять до 8 (например, и, 2011—2012 гг, AVX) или до 16 ( и Broadwell, 2013—2014 гг, AVX2 и FMA3) операций на 64-битными числами с плавающей запятой в такт (на каждом ядре). В последующих процессорах ожидается исполнение 32 операций в такт (Intel Xeon Skylake, Xeon.v5, 2015 г, AVX512) и c AVX: 8 Флопсов/такт двойной точности, 16 Флопс/такт одинарной точности Intel i7 2700:/ Intel i7 3770: 8.4.3900 МГц = 124,8 Гфлопса пиковая двойной точности, 16.4.3900 = 249,6 Гфлопса пиковая одинарной точности. Intel / с AVX2 и FMA3: 16 Флопсов/такт двойной точности; 32 одинарной точности Флопса/такт Intel i7 4770: 16.4.3900 МГц = 249,6 Гфлопса пиковая двойной точности, 32.4.3900 = 499,2 Гфлопса пиковая одинарной точности. Причины широкого распространения Несмотря на большое число существенных недостатков, флопс продолжает с успехом использоваться для оценки производительности, базируясь на результатах теста LINPACK.

Как сделать прическу инструкция по фото. Причины такой популярности обусловлены, во-первых, тем, что флопс, как говорилось выше, является абсолютной величиной. А во-вторых, очень многие задачи инженерной и научной практики в конечном итоге сводятся к решению, а тест LINPACK как раз и базируется на измерении скорости решения таких систем.

Приставки СИ

Кроме того, подавляющее большинство компьютеров (включая суперкомпьютеры) построены по классической архитектуре с использованием стандартных процессоров, что позволяет использовать общепринятые тесты с большой достоверностью. В различных алгоритмах, кроме возможности выполнять большое количество математических действий в ядре процессора, может потребоваться пересылка больших объёмов данных через подсистему памяти, и их производительность будет сильно ограничена из-за этого, например, как в уровнях 1 и 2. Однако, алгоритмы, используемые в тестах типа LINPACK (уровень 3 BLAS), имеют высокий коэффициент переиспользования данных, пересылка данных между процессором и памятью в них занимает менее 1/10 общего времени, и они обычно достигают типичной производительности до 80-95% от теоретического максимума. Обзор производительности реальных систем. Из-за высокого разброса результатов теста LINPACK приведены примерные величины, полученные путём усреднения показателей на основе информации из разных источников.

Производительность игровых приставок и (имеющих узкую специализацию и не поддерживающих тест LINPACK) приведена в справочных целях в соответствии с числами, заявленными их разработчиками. Более точные результаты с указанием параметров конкретных систем можно получить, например, на сайте. Основная статья: Планируемые:. По сообщениям 2011 года, планирует к 2020 году создать суперкомпьютер производительностью 4 эксафлопса. Японская компания Fujitsu сообщает о решениях, потенциально способных повысить производительность её последующих суперкомпьютеров до уровня в 100 петафлопсов (0,1 эксафлопса). К 2018—2020 годам планируется увеличить мощность суперкомпьютера до 1 эксафлопса. ↑ Берд Киви, «Мир ПК», № 07, 2012: «Если нынешняя скорость прогресса суперкомпьютеров будет сохраняться, то следующий рубеж производительности в 1 экзафлопс, или квинтиллион (10^18) операций в секунду, ожидается достичь к 2019 г.

Полагают, что компьютер производительностью один зеттафлопс (10^21, или секстиллион операций) можно будет построить примерно к 2030 г. Более того, заранее припасены термины и для следующих вычислительных рубежей — йоттафлопс (10^24) и ксерафлопс (10^27).». Берд Киви, «Компьютерра», Дата: 16 июля 2008 года: «За этим рубежом должны последовать зеттафлопс (10^21), йоттафлопс (10^24) и ксерафлопс (10^27).». ↑. floating-point ALUs. Support for FP32 precision.

these are single precision GPU peak numbers. HPL is a software package that solves a dense linear system in double precision (64 bits). HPL Faq entries for precision. ↑ Jack Dongarra. Argonne Training Program on Extreme-scale Computing. Argonne National Laboratory (August 13, 2014).

Проверено 13 апреля 2015. Jack Dongarra, / A Look at High Performance Computing, 2015-10-15 (англ.)., 2011. (рус.), 9 июня 2008 года. // Top 500, November 2014. // Компьютерра, 18 ноября 2014: « кластер A-Class, созданный компанией „Т-Платформы“ для Научно-исследовательского вычислительного центра МГУ.».

// Мир ЦОД, Открытые системы,: «В новом суперкомпьютере МГУ всего пять вычислительных стоек с 1280 узлами на базе 14-ядерных процессоров Intel Xeon E5-2697 v3 и ускорителей NVIDIA Tesla K40 с общей емкостью оперативной памяти более 80 Тбайт. Каждая стойка суперкомпьютера потребляет около 130 кВт». (рус.)., TOP500 News Team July 16, 2012 (англ.). Agam Shah (IDG News), // PCWorld, Computers, Oct 29, 2012 (англ.). // «Открытые системы», № 08, 2013. 25 июля 2015 года., CNews, 2011-06-21 (рус.). (23 февраля 2012).

Проверено 24 февраля 2012. 31 мая 2012 года. ↑ Ryan Crierie. Alternate Wars (13 March 2014). Проверено 23 января 2015. (англ.) (June 15, 2014).

Проверено 23 января 2015. (pdf) «E6600 2.40 GHz 19.20» GFlops. (pdf) «Q6600 8 MB 1066 MHz 2.4 GHz 72800 38,4». (pdf) «Q8300 4 MB 1333 MHz 2.5 GHz 75833 40.00». (pdf) «i7-975 Base 3.33 GHz, 101101 CTP, 53.328 GFLOPS».

Alex Voica. (англ.) (3 September 2015). Блок обработки операций с плавающей запятой (FPU) является общим на модуль - пару ядер процессора. При одновременном исполнении плавающих операций на обоих ядрах он разделяется между ними. Сергей Уваров.

СИ

(23 сентября 2013). 2 октября 2013 года. // Gizmodo, 5/13/13: «Because Bitcoin miners actually do a simpler kind of math (integer operations), you have to do a little (messy) conversion to get to FLOPS. New ASIC miners—machines. Do nothing but mine Bitcoins—can’t even do other kinds of operations, they’re left out of the total entirely.».

Алгоритм

// SlashGear, May 13, 2013: «Bitcoin mining technically doesn’t operate using FLOPS, but rather integer calculations, so the figures are converted to FLOPS for a conversion that most people can understand more. Since the conversion process is a bit weird, it’s led to some experts calling foul on the mining figures.». // ExtremeTech: «As Bitcoin mining doesn’t rely on floating-point operations, these estimates are based on opportunity costs. Now that we have hardware with application-specific integrated circuits (ASIC) designed from the ground up to do nothing but mine Bitcoins, these estimates become even more fuzzy.». // CoinDesk : «Two, the estimates used to convert hashes to flops (resulting in about 12,700 flops per hash) date to 2011, before ASIC devices became the norm for bitcoin mining. ASICs don’t handle flops at all, so the current comparison is very rough.».

// VR-Zone: «A conversion rate of 1 hash = 12.7K FLOPS is used to determine the general speed of the network contribution. The estimate was created in 2011, before the creation of ASIC hardware solely designed for bitcoin mining. ASIC doesn’t use floating point operations at all, Thus, the estimate doesn’t have any real-world meaning for such hardware.»., архивная копия от 2011-04-08: «Network Hashrate TFLOP/s 8007». 19 сентября 2010 года. 7 октября 2011 года.

// IGN Entertainment, 2003. «PSP CPU COREFPU, VFPU (Vector Unit) @ 2.6GFlops».

IBM developerWorks (November 29, 2005). Проверено 6 апреля 2006. University of Tennessee (July 31, 2005). Проверено 11 февраля 2011. // TG Daily, May 26, 2008.

Майкрософт

Anand Lal Shimpi. Anandtech (22 Мая 2013). 2 октября 2013 года. Philip Wong. (англ.), CNET Asia, Games & Gear (22 May 2013).

Проверено 29 ноября 2013.

О производственной преддипломной практике. По МУЗ «Центральная городская больница». Г.Чебоксары Чувашской Республики. Студентки факультета экономики и менеджмента. Группы ЭК-71С. Яковлевой Алины Владиславовны. Руководитель от организации главный бухгалтер. Балова Татьяна. Отчет по практике бухучет. Реферат.по МУЗ Центральная городская больница. Отчет по практике бухгалтера в больнице - бесплатный. Отчет по практике в больнице бухгалтерия украина.