1秒あたりの浮動小数点演算回数

1秒あたりの浮動小数点演算回数（FLOPS、フロップス、またはフロップ/秒）は、コンピューティングにおけるコンピュータのパフォーマンスの尺度であり、浮動小数点計算を必要とする科学計算の分野で役立ちます。^[1]

このような場合、1秒あたりの命令数を測定するよりも正確な測定値となります。^[要出典]

浮動小数点演算は、非常に大きいまたは非常に小さい実数、または大きなダイナミック レンジを必要とする計算に必要です。浮動小数点表現は科学的記数法に似ていますが、コンピュータは10 進数ではなく2 進数を使用します (まれな例外あり) 。エンコード スキームは、符号、指数(Cray およびVAXの場合は 2 進数、 IEEE 浮動小数点形式の場合は 2 進数または 10 進数、 IBM 浮動小数点アーキテクチャの場合は 16 進数)、および仮数(小数点の後の数値) を格納します。いくつかの類似の形式が使用されていますが、最も一般的なのはANSI/IEEE Std. 754-1985です。この標準では、単精度と呼ばれる 32 ビットの数値、倍精度と呼ばれる 64 ビットの数値、および拡張精度と呼ばれるより長い数値(中間結果に使用)の形式が定義されています。浮動小数点表現は、固定小数点よりもはるかに広い範囲の値をサポートし、非常に小さい数値と非常に大きい数値を表すことができます。^[2]

浮動小数点演算に固有の指数関数は、はるかに大きなダイナミックレンジ（表現できる最大と最小の数値）を保証します。これは、一部のデータに非常に大きな数値の範囲がある場合や範囲が予測できない可能性があるデータセットを処理する場合に特に重要です。そのため、浮動小数点プロセッサは、計算集約型のアプリケーションに最適です。^[3]

FLOPS とMIPS は、コンピュータの数値計算性能を測る単位です。浮動小数点演算は、科学計算研究や機械学習などの分野でよく使用されます。しかし、1980 年代後半までは、浮動小数点ハードウェア (任意の整数ハードウェア上でソフトウェアで FP 演算を実装することが可能) は通常オプション機能であり、それを備えたコンピュータは「科学コンピュータ」または「科学計算」機能を備えていると言われていました。したがって、MIPS 単位は、そのような機能を持たないコンピュータも含め、あらゆるコンピュータの整数性能を測定するのに便利であり、アーキテクチャの違いを考慮するために、同様の MOPS (1 秒あたりの百万演算数) が 1970 年代初頭から使用されていました^[4]。整数 (または固定小数点) 演算の他に、整数演算の例には、データ移動 (A から B) や値のテスト (A = B の場合、C) などがあります。そのため、コンピュータをデータベース クエリ、ワード プロセッシング、スプレッドシート、または複数の仮想オペレーティング システムの実行に使用する場合、パフォーマンス ベンチマークとしての MIPS は適切です。^{[5] [6]} 1974年にデビッド・クックは、当時のスーパーコンピュータの性能を1秒あたりに実行される浮動小数点演算の数で表すために、フロップスとメガフロップスという用語を作り出した。^[7]これは、当時普及していたMIPSを使用してコンピュータを比較するよりもはるかに優れていた。なぜなら、この統計は通常、科学的なタスクにおけるマシンの演算能力とはほとんど関係がなかったからだ。

HPCシステムのFLOPSは次の式で計算できます: ^[8]

${\displaystyle {\text{FLOPS}}={\text{ラック}}\times {\frac {\text{ノード}}{\text{ラック}}}\times {\frac {\text{ソケット}}{\text{ノード}}}\times {\frac {\text{コア}}{\text{ソケット}}}\times {\frac {\text{サイクル}}{\text{秒}}}\times {\frac {\text{FLOPs}}{\text{サイクル}}}.}$

これは最も一般的なケース、つまり CPU が 1 つだけのコンピューターに簡略化できます。

${\displaystyle {\text{FLOPS}}={\text{コア}}\times {\frac {\text{サイクル}}{\text{秒}}}\times {\frac {\text{FLOPs}}{\text{サイクル}}}.}$

FLOPSはさまざまな精度の尺度で記録できます。たとえば、TOP500スーパーコンピュータリストでは、1秒あたりの64ビット（倍精度浮動小数点形式）演算（ FP64と略記）でコンピュータをランク付けしています。^[9] 32ビット（FP32）および16ビット（FP16 ）演算でも同様の尺度が利用できます。

1997年6月、インテルのASCI Redは1テラフロップス以上の性能を達成した世界初のコンピュータとなった。サンディア研究所所長のビル・キャンプは、ASCI Redはこれまでに作られたスーパーコンピュータの中で最も信頼性が高く、「寿命、価格、性能の点でスーパーコンピュータの最高水準であった」と述べた。^[39]

NECのSX-9スーパーコンピュータは、単一コアあたり 100 ギガフロップスを超える 世界初のベクトル プロセッサでした。

2006 年 6 月、日本の研究機関RIKENが新しいコンピュータMDGRAPE -3を発表しました。このコンピュータの性能は 1 ペタフロップスに達し、Blue Gene/L のほぼ 2 倍の速度ですが、MDGRAPE-3 は汎用コンピュータではないため、Top500.org のリストには掲載されていません。このコンピュータには、分子動力学をシミュレートするための 専用パイプラインが搭載されています。

2007年、インテル社は実験的なマルチコア POLARISチップを発表しました。これは 3.13 GHz で 1 テラフロップスを達成しました。80 コアのチップは、この結果を 6.26 GHz で 2 テラフロップスまで引き上げることができますが、この周波数での熱放散は 190 ワットを超えます。^[40]

2007年6月、Top500.orgは、世界最速のコンピュータはIBM Blue Gene/Lスーパーコンピュータであり、ピーク時で596テラフロップスを記録したと報告した。^[41] Cray XT4は101.7テラフロップスで2位となった。

2007年6月26日、IBMはBlue Gene/Pと名付けられた同社の最高級スーパーコンピュータの第2世代を発表しました。これはBlue Gene/Lよりも高速な1ペタFLOPSを超える速度で連続的に動作するように設計されており、そのように構成すると3ペタFLOPSを超える速度に達することができます。^[42]

2007年10月25日、日本電気株式会社は、SXシリーズモデルSX-9を発表するプレスリリースを発行し、^[43]世界最速のベクトルスーパーコンピュータであると主張しました。SX -9は、単一コアあたり102.4ギガフロップスのピークベクトル性能が可能な初のCPUを備えています。

2008年2月4日、NSFとテキサス大学オースティン校は、AMDとSunのスーパーコンピュータ「Ranger」^[44]で本格的な研究を開始しました 。Rangerは、0.5ペタフロップスの持続速度で動作する、オープンサイエンス研究用の世界最強のスーパーコンピュータシステムです。

2008年5月25日、IBMが開発したアメリカのスーパーコンピュータ「ロードランナー」が1ペタフロップスの計算マイルストーンを達成した。このコンピュータは、2008年6月と11月の最も強力なスーパーコンピュータ（グリッドコンピュータを除く）のTOP500リストでトップに立った。^{[45] [46]}このコンピュータは、ニューメキシコ州のロスアラモス国立研究所に設置されている。コンピュータの名前は、ニューメキシコ州の州鳥であるオオロードランナー（Geococcyx californianus）に由来している。^[47]

2008 年 6 月、AMD は ATI Radeon HD 4800 シリーズをリリースしました。これは、1 テラフロップスを達成した最初の GPU であると報告されています。2008 年 8 月 12 日、AMD は 2 つのRadeon R770 GPU を搭載し、合計 2.4 テラフロップスの ATI Radeon HD 4870X2 グラフィックス カードをリリースしました。

2008 年 11 月、米国エネルギー省 (DOE) のオークリッジ国立研究所 (ORNL) のCray Jaguar スーパーコンピュータのアップグレードにより、システムの計算能力がピーク時 1.64 ペタフロップスに向上し、Jaguar はオープン研究専用の世界初のペタフロップス システムとなりました。2009 年初頭、このスーパーコンピュータは神話上の生き物であるクラーケンにちなんで命名されました。クラーケンは、大学が管理する世界最速のスーパーコンピュータとされ、2009 年の TOP500 リストでは全体で 6 番目に速いとされました。2010 年にクラーケンはアップグレードされ、より高速に動作し、より強力になりました。

2009年、Cray Jaguarは1.75ペタフロップスの性能を発揮し、IBM Roadrunnerを破ってTOP500リストで1位を獲得した。^[48]

2010年10月、中国は最高2.5ペタフロップスの演算速度を誇るスーパーコンピュータ「天河1号」を発表した。 ^{[49] [50]}

2010年時点で^{[アップデート]}最速のPCプロセッサは倍精度計算で109ギガFLOPS（Intel Core i7 980 XE）^{[51]に達しました}。GPUはそれよりかなり強力です。例えば、Nvidia Tesla C2050 GPUコンピューティングプロセッサは倍精度計算で約515ギガFLOPS ^[52]を実行し、AMD FireStream 9270は240ギガFLOPSに達します。^[53]

2011年11月、日本は京コンピュータで10.51ペタFLOPSを達成したことが発表された。^{[54]京コンピュータは864のラックに88,128個の}SPARC64 VIIIfx プロセッサを搭載し、理論上の性能は11.28ペタFLOPSである。京コンピュータは、10の京を表す日本語の「京」にちなんで名付けられ、^[55]目標速度の10ペタFLOPSに一致している。

2011年11月15日、インテルは「Knights Corner」というコードネームのx86ベースのプロセッサを1つ発表し、幅広いDGEMM演算で1テラFLOPS以上を維持した。インテルはデモ中に、これが持続的なテラFLOPS（他社がより高いがあまり意味のない数値を得るために使用する「生のテラFLOPS」ではない）であり、テラFLOPSを超えた初の汎用プロセッサであることを強調した。^{[56] [57]}

2012年6月18日、米国ローレンス・リバモア国立研究所（LLNL）に拠点を置くIBMのセコイア・スーパーコンピュータ・システムが16ペタフロップスに達し、世界記録を樹立し、最新のTOP500リストで1位を獲得した。^[58]

2012年11月12日、TOP500リストは、17.59ペタフロップスのLINPACKベンチマークで世界最速のスーパーコンピュータとしてTitanを認定しました。 ^{[59] [60]これは}オークリッジ国立研究所のCray Inc.によって開発され、AMD Opteronプロセッサと「Kepler」NVIDIA Teslaグラフィックスプロセッシングユニット（GPU）テクノロジーを組み合わせています。^{[61] [62]}

2013年6月10日、中国の天河2号は33.86ペタフロップスで世界最速の記録を打ち立てた。^[63]

2016年6月20日、中国のSunway TaihuLightは、LINPACKベンチマークで93ペタフロップス（ピーク時125ペタフロップス）を記録し、世界最速にランクされました。このシステムは無錫の国立スーパーコンピューティングセンターに設置され、当時のTOP500リストで次に強力な5つのシステムの合計よりも高いパフォーマンスを示しました。^[64]

2019年6月、米国エネルギー省（DOE）オークリッジ国立研究所（ORNL）で稼働しているIBM製スーパーコンピュータ「Summit」が、TOP500リストのランク付けに使用されたベンチマークであるHigh Performance Linpack（HPL）で148.6ペタフロップスの性能を発揮し、第1位を獲得した。Summitには4,356のノードがあり、各ノードには22コアのPower9 CPUが2つと、NVIDIA Tesla V100 GPUが6つ搭載されている。[ ^65]

2022年6月、米国のフロンティアはTOP500で最も強力なスーパーコンピュータとなり、LINPACKベンチマークで1102ペタフロップス（1.102エクサフロップス）に到達した。 ^[66]

2024年11月、リバモアにあるローレンス・リバモア国立研究所にホストされている米国のエル・キャピタン・ エクサスケール ・スーパーコンピューターが、第64回Top500（2024年11月）でフロンティアを抜いて世界最速のスーパーコンピューターの座に就いた。

分散コンピューティングでは、インターネットを使用してパーソナル コンピュータをリンクし、より多くの FLOPS を実現します。

• 2020年4月現在^{[アップデート]}、Folding@homeネットワークの総計算能力は2.3エクサフロップスを超えています。^{[67] [68] [69] [70]これは最も強力な分散型コンピュータネットワークであり、総計算能力が1エクサフロップスを超えた初めてのネットワークです。このレベルのパフォーマンスは、主に多数の強力な}GPUとCPUユニットの累積的な努力によって実現されています。 ^[71]

• 2020年12月現在、 BOINC^{[アップデート]}ネットワーク全体の平均は約31ペタフロップスである。^[72]
• 2018年6月現在^{[アップデート]}、BOINCソフトウェアプラットフォームを採用したSETI@homeの平均性能は896テラフロップスである。^[73]
• 2018年6月現在^{[アップデート]}、BOINCネットワークを使用したプロジェクトであるEinstein@Homeは3ペタフロップスで計算を行っています。^[74]
• 2018年6月現在^{[アップデート]}、BOINCインフラストラクチャを使用したMilkyWay@homeは847テラフロップスの計算能力を持っています。^[75]
• 2020年6月現在^{[アップデート]}、メルセンヌ素数探索のGIMPSは1,354テラフロップスの性能を維持している。^[76]