桁違いのコンピュータ性能

このリストは、 FLOPSの桁数順に並べられた、1 秒あたりの命令数におけるさまざまな計算能力を比較します。

• 2×10 ⁻³ : 補助なしでペンと紙を使って2つの10桁の数字を掛け算する人間の平均^[1]

• 1×10 ⁻¹ : 1940年代の電気機械式卓上計算機による2つの10桁の数字の乗算^[1]
• 3×10 ^{−1 :}ツーゼ Z3とZ4による乗算、最初のプログラム可能なデジタルコンピュータ、それぞれ 1941 年と 1945 年
• 5×10 ⁻¹ :ペンと紙を使った掛け算の平均的な人間の暗算能力^{[説明が必要]}

• 1.2 OP/S: Z3 の加算、1941 年、および Bell Model Vの乗算、1946 年
• 2.4 OP/S: 1945年Z4​​の追加

• 1.8×10 ¹ : ENIAC、世界初のプログラム可能な電子デジタルコンピュータ、1945年^[2]
• 5×10 ¹ : シリアル化された人間の知覚計算の上限（人間の観察者には電球がちらつかない）
• 7×10 ¹ : Whirlwind I 1951 真空管コンピュータとIBM 1620 1959 トランジスタ科学ミニコンピュータ^[2]

• 1.3×10 ² : PDP-4商用ミニコンピュータ、1962年^[2]
• 2×10 ² : IBM 602電気機械式計算機（当時はコンピュータと呼ばれていた）、1946年^{[引用が必要]}
• 6×10 ² :マンチェスター マーク 1電子式汎用プログラム内蔵型デジタルコンピュータ、1949年^[3]

• 2×10 ³ : UNIVAC I、アメリカ初の市販電子汎用プログラム内蔵型デジタルコンピュータ、1951年^[2]
• 3×10 ³ : PDP-1商用ミニコンピュータ、1959年^[2]
• 15×10 ³ : IBM 海軍兵器研究計算機、1954 年
• 24×10 ³ : AN/FSQ-7 戦闘指揮本部、1957年^[2]
• 30×10 ³ : IBM 1130商用ミニコンピュータ、1965年^[2]
• 40×10 ^{3 :}ヒューレット・パッカード 9100A初期のデスクトップ電子計算機での乗算、1968 年
• 53×10 ³ :リンカーンTX-2トランジスタベースコンピュータ、1958年^[2]
• 92×10 ³ : Intel 4004、1971年に発売された初のフル機能CPUオンチップ。
• 500×10 ³ :巨像コンピューター 真空管暗号解読スーパーコンピューター、1943年

• 1×10 ⁶ : 1979年に発売されたモトローラ68000商用コンピュータの計算能力。 ^[要出典]
• 1.2×10 ⁶ : IBM 7030「ストレッチ」トランジスタ式スーパーコンピュータ、1961 年
• 5×10 ⁶ : CDC 6600、最初の商業的に成功したスーパーコンピュータ、1964年^[2]
• 11×10 ⁶ : 33 MHz のIntel i386マイクロプロセッサ、1985 年
• 14×10 ⁶ : CDC 7600スーパーコンピュータ、1967年^[2]
• 40×10 ⁶ : 50 MHz のi486マイクロプロセッサ、1989 年
• 86×10 ⁶ :クレイ1スーパーコンピュータ、1978年^[2]
• 100×10 ⁶ : Pentium (i586)マイクロプロセッサ、1993
• 400×10 ⁶ :クレイX-MP、1982年^[2]

• 1×10 ⁹ : ILLIAC IV 1972 スーパーコンピュータが初めて流体力学の問題を計算
• 1.4×10 ⁹ : Intel Pentium IIIマイクロプロセッサ、1999
• 1.6×10 ⁹ : iPhone 1上のPowerVR MBX Lite 3D GPU、2007
• 8×10 ^{9 :} iPad 1上の PowerVR SGX535 GPU 、2010 年
• 136×10 ^{9 :} iPhone 6およびiPhone SEの PowerVR GXA6450 GPU 、2014 年
• 148×10 ⁹:インテル Core i7-980X エクストリーム・エディション商用コンピューティング 2010 ^[4]

• 1.34×10 ¹² : Intel ASCI Red 1997 スーパーコンピュータ
• 2010年にNvidiaから発売された1.344×10 ¹² GeForce GTX 480は最高のパフォーマンスを発揮した
• 2.15×10 ¹² : iPhone 15 Pro 2023年9月A17 Proプロセッサ
• 4.64×10 ¹² : 2009年にAMDから発売されたRadeon HD 5970（ATIブランド）の最高性能
• 5.152×10 ¹² : Nvidia のS2050/S2070 1U GPU コンピューティング システム
• 11.3×10 ¹² : GeForce GTX 1080 Ti (2017 年)
• 13.7×10 ¹² : 2017 年のRadeon RX Vega 64
• 15.0×10 ¹² : 2017年のNvidia Titan V
• 80×10 ¹² : IBMワトソン^[5]
• 170×10 ¹² : Nvidia DGX-1最初のPascalベースのDGX-1は、170テラフロップスの半精度処理を実現しました。^[6]
• 478.2×10 ¹² IBM BlueGene/L 2007 スーパーコンピュータ
• 960×10 ¹² Nvidia DGX-1 Voltaベースのアップグレードにより、Nvidia DGX-1の計算能力は960テラフロップスに向上しました。^[7]

• 1.026×10 ¹⁵ : IBM ロードランナー2009 スーパーコンピュータ
• 1.32×10 ¹⁵ : Nvidia GeForce 40シリーズのRTX 4090コンシューマーグラフィックスカードがAIアプリケーションで1.32ペタフロップスを達成、2022年10月^[8]
• 2×10 ¹⁵ : Nvidia DGX-2 2 ペタフロップスの機械学習システム (新しいDGX A100 は5 ペタフロップスの性能を備えています)
• 11.5×10 ¹⁵ : 64個の第2世代TPUを搭載したGoogle TPUポッド、2017年5月^[9]
• 17.17×10 ¹⁵ : IBM SequoiaのLINPACKパフォーマンス、2013年6月^[10]
• 20×10 ^{15 :}レイ・カーツワイルによれば、人間の脳のハードウェアとほぼ同等。1999年の著書『スピリチュアルマシンの時代: コンピュータが人間の知能を超えるとき』^{[11]に掲載}
• 33.86×10 ¹⁵ :天河2号のLINPACK性能、2013年6月^[10]
• 36.8×10 ¹⁵ : 2001年、人間の脳をリアルタイムでシミュレートするために必要な計算能力の推定値。 ^[12]
• 93.01×10 ¹⁵ :サンウェイ太湖ライトのLINPACKパフォーマンス、2016年6月^[13]
• 143.5×10 ¹⁵ :サミットのLINPACKパフォーマンス、2018年11月^[14]

• 1×10 ¹⁸ :富岳2020 単精度モードの日本のスーパーコンピュータ^[15]
• 1.1x10 ¹⁸ :フロンティア2022 米国スーパーコンピューター
• 1.88×10 ¹⁸ : US Summitは、さまざまな数値精度を使用してゲノムデータを解析しながら、1秒あたりこれだけの操作数のピークスループットを達成しました。^[16]
• 2.43×10 ¹⁸ : COVID-19パンデミック対応におけるFolding@home分散コンピューティングシステム^[17]
• 1.72×10 ¹⁸ : 2024年11月時点で世界最速の非分散型スーパーコンピュータであるEl Capitanの1秒あたりの演算数^[18]

• 1×10 ²¹ : 約2週間のスケールでの正確な地球規模の天気予報。^[19]ムーアの法則が今後も適用可能だと仮定すると、このようなシステムは2035年頃に実現可能になるかもしれない。^[20]

ゼタスケールのコンピュータ システムは、2011 年の第 1 四半期に地球上のあらゆるデジタル手段で保存されたデータよりも多くの単一浮動小数点データを 1 秒間に生成できます。^{[引用が必要]}

• 1.12×10 ^{36 :}マトリョーシカ脳の推定計算能力。太陽電池パネルで1.87×10 ²⁶ ワットの電力が生成され、効率が6GFLOPS/ワットであると仮定。^[21]
• 4×10 ^{48 :}太陽を電源とし、最外層は10ケルビンで動作し、構成部品はランダウアー限界またはその近くで動作し、カルノーエンジンの効率で電力を消費するマトリョーシカ脳の推定計算能力
• 5×10 ^{58 : 天の川}銀河の明るさに相当する銀河の推定パワーをマトリョーシカの脳に変換したもの。

• 未来研究– 将来の技術進歩の予測を含む、可能性のある、起こりそうな、望ましい未来の研究
• コンピュータハードウェアの歴史（1960年代～現在）
• 新興技術のリスト– 通常は最先端の新しい技術分野。例としては、遺伝学、ロボット工学、ナノテクノロジー (GNR) などがあります。
  • 人工知能– コンピュータの知的能力、特に音声認識、自然言語生成など、 以前は人間だけに属していたもの。
    • 人工知能（AI）の歴史
    • 強いAI – 人間と同じくらい賢い仮想のAI
  • 量子コンピューティング
    • 量子コンピューティングと通信のタイムライン
• ムーアの法則–コンピューティングハードウェアの歴史において、集積回路上のトランジスタの数はおよそ2年ごとに倍増するという観察（実際には法則ではない） 。この法則は、1965年の論文でこの傾向を説明したインテルの共同創設者ゴードン・ムーアにちなんで名付けられました。 ^[22]
• スーパーコンピュータ
  • スーパーコンピューティングの歴史
• 超知能
• コンピューティングのタイムライン
• 技術的特異点- コンピュータの能力が人間の脳に匹敵し、少なくとも人間と同じくらい賢い人工知能 である強力なAIの開発が可能になる、将来の仮説上の時点
  • シンギュラリティは近い-レイモンド・カーツワイルの著書。人間のパフォーマンスレベルを超えるものも含め、コンピュータの能力の発展の進歩と予測を扱っている。
• TOP500 – 世界で最も強力な（非分散型）コンピュータシステム500のリスト

• スーパーコンピュータの能力の過去および予測成長